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图像处理 Visual C++ opencv 二维离散小波一层变换后小波系数等

归档日期:07-02       文本归类:正交小波变换      文章编辑:爱尚语录

  图像处理 Visual C++ opencv 二维离散小波一层变换后小波系数等于变换后图像的灰度值吗?

  图像处理 Visual C++ opencv 二维离散小波一层变换后小波系数等于变换后图像的灰度值吗?

  谁可以帮忙解答下,如果等于,最好可以给出参考的文献。非常着急的一个问题,在线等。您的解答将帮助我很多,非常感谢~...

  谁可以帮忙解答下,如果等于,最好可以给出参考的文献。非常着急的一个问题,在线等。您的解答将帮助我很多,非常感谢~

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  展开全部不等,个数不等于图像大小,小波系数也根本就不是灰度值,从原理上讲系数重构后才被理解为有图像灰度值的意义。更多追问追答追问

  非常感谢您的回答。因为我在网上看到这样一种说法如下:第二个问题(红色勾出)

  这里是您说的重构之后的小波系数数值就可以等于灰度值吗?关于小波系数的意义您可以给我推荐一本阅读读物吗?非常感谢您的回答~

  从数学和信号处理的原理上面的说法是值得商榷的,如果把图像作为一种二维的信号,所有小波变换得到的小波系数是没有量纲和物理意义的,它可以看作是一种测量值,但这种测量值要想得到有意义的实际值是需要重构的。如同FT一样,一个信号FT后的结果甚至是复数,只是这些复数中含有信号中的某些信息,所以才用来分析信号的频谱等,但你不能说这些复数是原始的信号,要得到原始信号是要用IFT的,即逆傅氏变换,从而将这些复数变为信号。小波变换也是类似的,CWT有时是没有逆变换的,但DWT使用了mallat算法是可以实现逆变换的,即小波的重构(细节或逼近系数都可以重构为信号)。

  关于小波系数的意义很多参考书都没讲过,因为它与傅氏变换中的意义类似,所以被认为是不需要过多讲述的,认为有点基础的读者是不需要过多的讲述这个看似很简单的问题。如果你想搞地很明白可以参考科学出版社的《非连续正交函数-U系统、V系统、多小波及其应用》,它从傅氏变换的吉布斯效应的解释讲起,将DWT中正交函数的问题和其他有关的数学成果的来龙去脉做了深入讲述,将小波和其周边的一些问题做了比较全面的综述,可能会对你有所帮助。不过我觉得没必要过多深究,我的解释也比较清楚了。关于小波系数和小波变换深入浅出的解释可以参看。水平有限,仅供参考!

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