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基于双树复小波变换提出了一种新的复小波包变换。该变换引入了各向异性分解方式,由此得到的小波基在各个方向上尺度可以不同,并具有更好的方向性。这种变换可用在二维或三维数据的处理上。图像和视频去噪实验结果的PSNR值与各向同性复小波变换相比有0.1~1dB的提高,去噪后图像视觉效果更好,证实了该变换方式的优越性。 相似文献
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人们为了了解自然界的规律,或是为了解决工程中的一些问题,需要对各种各样的信号进行分析,在小波变换出现以前,应用最广泛的是傅立叶变换.但是在利用傅立叶变换分析信号时,存在着某些缺陷.小波变换基于海森堡测不准原理解决了局部时间信号分析的难题,发展了信号分析的方法,成为了当代信号分析的主要工具之一.由于语音信号的复杂性,以及在某些方面与小波变换的相似性,使小波变换在语音信号处理有着很广泛的应用.本文对小波变换及其在语音信号处理中的应用进行了简要的综述. 相似文献
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提出了一种新的连续小波变换.这种连续小波变换具有高分辨性和自适应性,并且可以减小由于参数在分母上所引起误差,数值积分离散时对参数的选择更具有灵活性,最后的数值实验表明了新的连续小波变换的有效性. 相似文献
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基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好. 相似文献
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利用小波变换中的不同尺度特性对确定信号具有的"集中"能力,提出了基于小波变换的去噪方法。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,其目的是尽量去除由噪声产生的影响,最后由处理后的小波系数对信号进行重构,以得到去噪后的信号。 相似文献
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提出了利用小波神经网络提取图像中文本信息的新颖方法.原图像经过离散小波变换分解成4个子频带,文本区域的高频子频带与非文本区域的不同,所以可利用其差异计算出3个特征值作为人工神经网络的输入值,然后用基于BP算法构建的人工神经网络来训练待测的文本区域.文本区域的人工神经网络输出值不同于非文本区域的输出值,因此可利用一阈值来判定其是否为文本区域.最后,将可检测的文本区域经过扩张运算后便可得到正确的文本区域. 相似文献
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小波变换应用于信号去噪研究 总被引:5,自引:0,他引:5
分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,通过计算机仿真结果表明有效可行。 相似文献
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龚昌来 《河海大学常州分校学报》2005,19(2):5-8
介绍一种新的小波图像去噪方法,该方法首先将图像二维小波分解后的3个高频分量进行球坐标变换,然后对其径向分量r进行收缩去噪处理,与传统的直接收缩去噪法相比具有算法简单、工作量少等特点.仿真结果表明,该方法去噪效果良好. 相似文献
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基于多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声—多模噪声的统计特性进行研究.仿真表明,对多模噪声做小波包变换,实现了将多模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,小波包变换的检测性能比传统的高阶统计量的检测性能优越. 相似文献
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基于二维小波变换的图像边缘检测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
在不同尺度下图像突变点可以通过它的小波变换局部极大值为检测。该文给出了一种基于二维二进小波变换的图像边缘提取方法。这种方法通过对二进尺度下二维小波变换图像局部极大值的检测得到图像的边缘信息,文中给出的实验结果表明该检测方法是十分有效的。 相似文献