《Visual C++小波變換技術與工程實踐》 作者：靳濟芳。書上的代碼。第4章：圖像的小波變換。包括：二維離散小波變換，圖像小波變換的頻率特性的代碼，供大家參考。
標簽： Visual 小波變換 代碼 二維
上傳時間： 2014-01-07
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根據 HVS特性中的對比度敏感度,即空間頻率特性曲線 ,對圖像進行二維多級小波分解 ,由分解后的各小波分量 ,提取各頻段相應的亮度、 清晰度和相關度指標 然后將這三個指標的幾何平均與頻段加權系數的內積做算術平均 ,以此作為圖像質量的綜合評價指標。實驗表明該方法能較好地反映人的主觀感受 ,效果明顯優于傳統圖像質量評價方法。
標簽： HVS 指標 頻段 對比度
上傳時間： 2014-01-02
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
標簽： 小波變換 圖像去噪 算法研究
上傳時間： 2013-05-16
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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應用于Sallen-Key帶通電路進行故障預測試驗，結果表明，該方法比單一支持向量機、徑向基神經網絡、BP神經網絡和APSVM有更好的分類和泛化性能，故障診斷準確率更高。
標簽： LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測
上傳時間： 2013-10-31
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為了使計算機能更好的識別人臉表情，對基于Gabor小波變換的人臉表情識別方法進行了研究。首先對包含表情區域的靜態灰度圖像進行預處理，包括對確定的人臉表情區域進行尺寸和灰度歸一化，然后利用二維Gabor小波變換提取臉部表情特征，使用快速PCA方法對提取的Gabor小波特征初步降維。再在低維的空間中，利用Fisher準則提取那些有利于分類的特征，最后用SVM分類器進行分類。實驗結果表明，上述提出的方法比傳統的方法識別速度更快，能達到實時性的要求，并且具有很好的魯棒性，識別率高。
標簽： Gabor 人臉 特征提取
上傳時間： 2013-11-08
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文章利用MATLAB語言及其小波工具箱，采用小波變換算法，開發數字水印嵌入系統，通過對原始靜態圖像和二值圖像水印進行小波多分辨率分解，組合對應方向上的小波細節子圖數據，從而實現了在原始靜態圖像上嵌入二值圖像水印。有部分代碼
標簽： MATLAB 語言 工具箱
上傳時間： 2015-10-12
上傳用戶：彭玖華
小波變換工具箱，可實現小波的1維、二維及多維變換和消燥。
標簽： 小波變換 工具箱
上傳時間： 2016-04-04
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上傳時間： 2014-01-14
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