VC快速实现一维离散Gabor变换软件的研究
基于Gabor滤波与灰度积分的人眼快速定位方法
摘 要:本文提出了一种基于 gabor 小波滤波器和灰度积分投影技术的眼睛定位方法。 首先通 过图像预处理技术中的 gabor 小波进行预处理去除图像噪声,消除人脸图像因为曝光条件不 同而造成的模糊,得到灰度分配较为均匀的图像,然后分别利用水平和垂直灰度积分投影曲 线结合人脸的结构特征找到眼睛的位置坐标,实现了准确的眼睛定位,从而为进一步提取其 它特征点打好了基础。 该方法能提高人眼定位的计算速度, 适合实时性要求高的场合。 仿真 实验验证了该方法的稳定性和有效性。 关键词:gabor 小波;眼睛定位;灰度积分投影 中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1003-5168(2012)24-0001-01 1 gabor 小波进行输入图像的预处理 目前 Gabor 展开和变换被认为是信号与图像表示的最好方法之一。 在给定综合窗下如何 求解分析窗和 Gabor 变换系数是 Gabor 变换中要解决的最基本问题。 但是为了使 Gabor 变换 的计算更加简单,人们提出了另一种实数形式的离散 Gabor 变换方法(简称 RDGT),此方法 并可运用快速离散 Hartley 变换算法去计算 Gabor 变换系数,因为实数形式的离散 Gabor 变换系数和复数形式的离散 Gabor 变换系数,它们的实部和虚部有着十分简单的加减关系, 前者的计算与后者的计算是完全可以替代的, 这样就使得 Gabor 复变换系数的计算量得到了 大大的简化;复数形式的离散 Gabor 逆变换比实数形式离散 Gabor 逆变换慢得很多,而且, 实值 Gabor 变换在实际应用中更加方便于软件与硬件的实现。 2 基于灰度积分投影的人眼定位 人脸图像中, 眼睛部位的灰度值与周围环境的灰度值有明显的差异, 眼睛区域周围其灰 度值是最小的, 我们可以利用此特征并使用积分投影的方法来定位眼睛。 积分投影函数是我 们最为常见的投影函数之一。假设 R(x,y)对应表示点(x,y)处像素灰度值,垂直积分投影函 数与水平积分投影函数在区间[x1,x2]和[y1,y2]内的分别表示为 Sv(x)和 Sh(y), 那么 Sh(y) 和 Mh(y)的值也会体现图像中某一行像素的灰度值的变化,因此,图像中的特征就通过对积 分投影函数值的分析得到了提取。 2.1 水平灰度投影 人脸图像中眼睛区域的灰度特征与其它部位有明显的不同, 积分投影能让我们很容易得 到眼睛部位所在的大致位置。假设被处理图像为 R(x, y),图像的大小为 M×N,则该图像的 水平灰度投影函数可以用如下的公式表示:
小波学习之一(单层一维离散小波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现)
⼩波学习之⼀(单层⼀维离散⼩波变换DWT的Mallat算法C++和MATLAB实现)1 Mallat算法离散序列的Mallat算法分解公式如下:其中,H(n)、G(n)分别表⽰所选取的⼩波函数对应的低通和⾼通滤波器的抽头系数序列。
从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进⾏隔点抽取⽽来。
离散序列的Mallat算法重构公式如下:其中,h(n)、g(n)分别表⽰所选取的⼩波函数对应的低通和⾼通滤波器的抽头系数序列。
2 ⼩波变换实现过程(C/C++)2.1 ⼩波变换结果序列长度⼩波的Mallat算法分解后的序列长度由原序列长SoureLen和滤波器长FilterLen决定。
从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进⾏隔点抽取⽽来。
即分解抽取的结果长度为(SoureLen+FilterLen-1)/2。
2.2 获取滤波器组对于⼀些通⽤的⼩波函数,简单起见,可以通过Matlab的wfilters(‘wavename’)获取4个滤波器;特殊的⼩波函数需要⾃⾏构造获得。
下⾯以db1⼩波函数(Haar⼩波)为例,其变换与重构滤波器组的结果如下://matlab输⼊获取命令>> [Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db1')//获取的结果Lo_D =0.7071 0.7071Hi_D =-0.7071 0.7071Lo_R =0.7071 0.7071Hi_R =0.7071 -0.70712.3 信号边界延拓在Mallat算法中,假定输⼊序列是⽆限长的,⽽实际应⽤中输⼊的信号是有限的采样序列,这就会出现信号边界处理问题。
对于边界信号的延拓⼀般有3种⽅法,即零延拓、对称延拓和周期延拓。
3种延拓⽅法⽐较情况如下:对于正交⼩波变换来说,前两种延拓⽅法实现起来⽐较简单,但重建时会产⽣边界效应,⽽且分解的层数越多,产⽣的边界效应越显著。
基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究
基于Gabor滤波器的指纹图像增强研究吴夏平;王福明;赵景媛【摘要】为了能够正确提取指纹图像中的关键特征,除了有效的方向计算和图像分割方法之外,指纹图像的纹路增强也是指纹识别中提高特征提取正确率的一个重要手段.在Gabor滤波器的基础上,使用平均频率的指纹增强方法,并在运算过程中时滤波算法进行优化,有效地减少了运算量.实验证明,该方法对低质量图像具有显著的增强效果.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)020【总页数】3页(P145-147)【关键词】Gabor滤波器;指纹增强;指纹识别;低质量图像【作者】吴夏平;王福明;赵景媛【作者单位】中北大学信息与通信工程学院,山西,太原,030051;中北大学现代教育技术与信息中心,山西,太原,030051;中北大学信息与通信工程学院,山西,太原,030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.411 引言在自动指纹识别系统中,指纹特征提取对指纹的质量有着很强的依赖。
由于指纹采集设备的不完善性,对于干、湿、脏、老化、磨损的指纹,往往难以采集到清晰的图像。
严重影响了指纹特征值的提取,影响指纹识别系统的正确识别率。
因此指纹图像增强技术便成了指纹识别系统关键技术之一,增强算法的优劣,直接决定着整个系统性能的好坏。
因此对指纹增强算法的研究有着十分重要的意义。
指纹增强的方法有基于纹理滤波的方法、基于傅里叶分析的方法、基于小波分析的方法、基于知识的方法等。
指纹图像增强的主流方法是纹理滤波方法,计算指纹图像每个局部区域的方向和频率特征,用纹理滤波器对指纹图像进行滤波增强。
Hong提出一种基于Gabor滤波器的指纹增强方法,Gabor滤波器可以在空域和频域上获得最佳的分辨率,具有良好的带通性和方向选择性。
但该方法有时存在块效应或方向效应,并且对不同频率的图像有不同的增强程度。
本文在Gabor滤波器的基础上,提出一种改进的Gabor滤波器算法。
一种新的实数离散Gabor变换
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其 中
∑日屉f2 )( , —l) ] 7n ] , 7 嘲[ry Ⅳ
[ 摘 要 ] 本 文提 出一种新 的实数 Ga o b r变换 , 实验表 明, 应用于 图像重构 时, 实数 Gao 该 b r变换 和 陶亮等人提 出的实数 Gao b r变换具有相似 的性质和优 点. [ 关键词] 实数 Gao b r变换 ; rl Hat y变换 ; e 图像重构
( u No 6 ) S m . 8
Vo . 0 No 4 12 .
一
种新 的实数离散 G b r a o 变换
朱海燕 黄 , 平 刘 , 轩 周 跃 , ,韦忠善
(. 1广西职业技术学院 计算机系 , 广西 南宁 50 2;. 3262桂林师范高等专科学校 物理 与信 息技术系 , 广西 桂林 510) 402
维普资讯
20 0 6年 1 2月
De . 0 c 2 06
桂 林师 范高 等专 科学校 学报
J u n l fGul r l l g o r a in No ma l e o i Co e
第2 o卷
第 4期
( 总第 6 期 ) 8
之间互不正交. 近十几年来 , 围绕这一问题, 国内外相继提出了很多解决方法, B s an 、 x r QJ 如 at asWel 和 a i e n等
人为 代表的解 析法 , a g n等人 提 出的神 经 网络方 法 , D u ma 以及 Irhm 等 人提 出的 自适应 学 习算 法等. bai 但不论 上 述哪一 种方法 , 为复数 形式 的 Gao 均 br变换 , 计算 量很 大. 于此 , 基 陶亮 等 人提 出实数离 散 G b r a o 变换 ( 称 简 为 2DRD 一 GT—)该算 法大大 减少 了计算 量 , 而 使 G b r 换得到 广泛应 用. I, 从 ao 变 本文 提 出另一种 新 的实 数 离 散 Gao br变换 ( 称 为 2 GT Ⅱ)并 将其 与 陶 亮等 人提 出 的实 数 离 散 简 D RD 一 ,
基于DCT的实值离散Gabor变换
基于 DC 的实值离散 Ga o T b r变换
魏 道 昀 祝 美龙 陶 亮
203) 30 9 ( 大学计算智 能与信号处理教育部重点 实验 室 合肥 安徽
摘
要: 该文提 出了一种基于离散余弦变换( C ) O T 的实值离散 Gao br变换 (DG ) R T ,不仅适用于临界抽样条件而且
适 用于过抽样条件 ,并证 明了变换 的完 备性 条件 。由于这种变换仅 涉及实值 计算 ,并且可利用快速 DC T,I T算 DC 法 来加速运 算,因此 比传统复值离散 Gao 变换在计算和实现方面更为简单 , br 必将有效地提高非平稳信 号与图像 的 分析、处理速度和效率 。 关键词:离散余弦变换( CT ;离散 Gao 变换 ;Gao 变换系数 D ) br br
ppr a e ,whih c n b p l d t o h t e c ii a a c a e a p i o b t h rtc l s mp i g c n ii n a d t e o e — a e l o d to n h v rs mp i g c n ii n n l o d to 、And t e n h
a g r h r a tc mp t to , ti a i ri o p t to d i l o i msf o t o f s u a i n i se se c m u a i n a n n mplme t to y h r wa e o o t r o p r d e n a i n b a d r rs fwa e c m a e
W e oy n iDa — u - Z u M e—o g h iln - Ta in o La g
( e aoaoyo tl ec C m uig n i aP oe ig f h ns yo dct n K y b t I ei ne o p t d g l rcs n e L r r fn l g na Sn s o t Mii r f uai , t E o A h i nvri , fi 309 C i ) n u U i s yHe 03, h a e t e2 n A s atAR a v udDsr e ao rnf m ( D T bsd n Tf nt s une ipo oe i bt c el a e i e b r a s r R G ) ae r : -l ctG T o o DC ri e e ecss r sd n h o fi q p it s
一维小波变换的C++实现
⼀维⼩波变换的C++实现 将⼩波展开系数当成离散信号,尺度函数和⼩波函数的MRA⽅程系数看成数字滤波器组,根据Mallat快速算法的原理,⼩波变换对数据的处理⽅法可简化成对信号逐级采样和滤波的过程。
图1 ⼩波变换的滤波器实现(a)分解算法 (b)重构算法 ⼀层⼩波分解算法流程如图2所⽰,信号将先经过⼩波分解低通滤波器和⾼通滤波器,随后被降采样,实现数据重构。
⽽滤波算法可简化为待处理信号与滤波器数组卷积的过程,为了保证卷积前和卷积后数组的长度相同,结合⼩波变换中数组延拓的思想,在实际编程过程中,可以将超过信号长度的那段数据以前端对齐的⽅式与前⾯⼀段数据相加。
将卷积后的数组每2个点采样⼀次,即可获得⼩波分解后的尺度系数和⼩波系数。
图2 ⼀层⼩波分解算法(X:待分解数组;H,G:⼩波分解滤波器;C,D:⼩波重构后数组) ⼩波重构算法是⼩波分解算法的逆运算,其流程为升采样和滤波,最后数据相加实现重构。
⼩波重构算法中滤波可视为系数与⼩波重构滤波器的卷积,与⼩波正变换类似,在重构算法中,需要将卷积后的数组末位对齐相加,获得与原数组长度相同的卷积结果。
将⼩波系数和尺度系数以2为步长进⾏升采样,将获得的新数组分别经过⼩波重构低通滤波器和⾼通滤波器,再将滤波后的两组数据相加,即实现了⼀层⼩波重构。
1#define LENGTH 5122#define LEVEL 43#define L_core 645static void Covlution(double data[], double core[], double cov[], int LEN)6 {7double temp[LENGTH + L_core - 1] = {0};8int i = 0;9int j = 0;1011for(i = 0; i < LEN; i++)12 {13for(j = 0; j < L_core; j++)14 {15 temp[i + j] += data[i] * core[j];19for(i = 0; i < LEN; i++)20 {21if(i < L_core - 1)22 cov[i] = temp[i] + temp[LEN + i];23else24 cov[i] = temp[i];25 }2627 }2829static void Covlution2(double data[], double core[], double cov[], int LEN)30 {31double temp[LENGTH + L_core - 1] = {0};32int i = 0;33int j = 0;3435for(i = 0; i < LEN; i++)36 {37for(j = 0; j < L_core; j++)38 {39 temp[i + j] += data[i] * core[j];40 }41 }4243for(i = 0; i < LEN; i++)44 {45if(i < L_core - 1)46 cov[i + LEN - L_core + 1] = temp[i] + temp[LEN + i];47else48 cov[i - L_core + 1] = temp[i];49 }5051 }5253static void DWT1D(double input[], double output[], double LF[], double HF[], int l)54 {55int i = 0;56double temp[LENGTH] = {0};57int LEN = LENGTH / pow(2, l - 1);5859 Covlution(input, LF, temp, LEN);60for(i = 1; i < LEN; i += 2)61 {62 output[i/2] = temp[i];63 }6465 Covlution(input, HF, temp, LEN);66for(i = 1; i < LEN; i += 2)67 {68 output[LEN/2 + i/2] = temp[i];69 }70 }7172static void DWT(double input[], double output[], double LF[], double HF[], int len[])73 {74int i;75int j;7677 len[0] = len[1] = LENGTH / pow(2, LEVEL);78for(i = 2; i <= LEVEL; i++) len[i] = len[i - 1] * 2;7980 DWT1D(input, output, LF, HF, 1);81for(i = 2; i <= LEVEL; i++)82 {83for(j = 0; j < len[LEVEL + 2 - i]; j++) input[j] = output[j];84 DWT1D(input, output, LF, HF, i);85 }86 }8788static void IDWT1D(double input[], double output[], double LF[], double HF[], int l, int flag) 89 {90int i = 0;91double temp[LENGTH] = {0};92int LEN = l * 2;9394if(flag) Covlution2(input, HF, temp, LEN);95else Covlution2(input, LF, temp, LEN);9697for(i = 0; i < LEN; i++)98 {99 output[i] = temp[i];103static void IDWT(double input[], double output[], double LF[], double HF[], int len[], int level)104 {105int i;106int j;107for(j = 0; j < len[LEVEL + 1 - level]; j++)108 {109 output[2 * j] = 0;110 output[2 * j + 1] = input[j];111 }112for(j = 0; j < 2 * len[LEVEL + 1 - level]; j++)113 {114 input[j] = output[j];115 }116 IDWT1D(input, output, LF, HF, len[LEVEL + 1 - level], 1);117118for(i = level - 1; i > 0; i--)119 {120for(j = 0; j < len[LEVEL + 1 - i]; j++)121 {122 input[2 * j] = 0;123 input[2 * j + 1] = output[j];124 }125 IDWT1D(input, output, LF, HF, len[LEVEL + 1 - i], 0);126 }127 }⽤C++算法实现的⼩波变换结果与MATLAB实现的⼩波变换结果对⽐(⼼电信号,db5⼩波,5层分解)。
gabor小波变换的python -回复
gabor小波变换的python -回复Gabor小波变换(Gabor Wavelet Transform)是一种在信号处理和图像处理领域中常用的分析工具。
它结合了傅立叶变换和高斯函数,在时频域同时分析信号,具有优秀的时频局部化特性。
在本文中,我们将一步一步地介绍Gabor小波变换的原理、实现和应用。
一、Gabor小波变换的原理Gabor小波变换是基于Gabor小波的分析方法。
Gabor小波是一种时频局部化的基,具有较好的时域和频域分辨能力。
它在时域上由一个高斯窗口和一个复指数的乘积构成,在频域上是对高斯滤波器的傅立叶变换。
这种结构使得Gabor小波能够在时频域同时分析信号,既能够提取信号的瞬时特征,又能够保留信号的频谱特性。
二、Gabor小波变换的实现在Python中实现Gabor小波变换可以使用scipy库中的信号处理模块。
首先,我们需要定义一个高斯窗口和一个复指数,并将它们乘在一起得到Gabor小波。
然后,将Gabor小波应用于待分析的信号上。
最后,通过调整Gabor小波的参数,可以得到不同频率和尺度的时频表示。
具体实现步骤如下:1. 导入所需的库:例如scipy库中的信号处理模块和numpy库。
2. 定义Gabor小波的参数:包括频率、尺度、高斯窗口的宽度等。
3. 生成高斯窗口函数:使用numpy库中的函数生成高斯窗口。
4. 生成复指数函数:利用numpy库中的函数生成复指数函数。
5. 构造Gabor小波:将高斯窗口函数和复指数函数相乘得到Gabor小波。
6. 对信号进行分析:使用scipy库中的信号处理模块的函数将Gabor小波应用于待分析的信号上。
7. 可视化结果:通过绘制时频图或频谱图等方式,对Gabor小波变换的结果进行可视化。
三、Gabor小波变换的应用Gabor小波变换在图像处理中有广泛的应用,主要包括纹理分析、图像压缩和图像增强等方面。
例如,在纹理分析中,通过对图像进行Gabor 小波变换,可以提取出图像中的纹理特征,在纹理分类和检测任务中发挥重要作用。
多窗实值离散Gabor变换及其快速算法
Gabor变换是重要的时频分析方法之一,广泛应用于非平稳信号 的检测、分析与处理。然而由于Heisenberg不确定原理的制约, 传统的单窗Gabor变换的时频局域性(或者时频分辨精度)受到很 大限制。
由于分析窗和综合窗函数宽度是固定的,由单窗Gabor变换获得 的时频谱时间分辨精度与频率分辨精度也是固定的,并且不可能 同时都好,二者是矛盾的。采用宽窗将产生高频率分辨率但低时 间分辨率的时频谱;反之,使用窄窗将产生高时间分辨率但低频 率分辨率的时频谱。
每一并行通道计算复杂性只决定于输入离散信号的长度及Gabor 频率抽样点数,不会随M-RDGT过抽样率及窗数增加而增大,因此, 每一并行通道的计算复杂性非常小。最后,本文对包含冲激函数 的正弦函数序列、指数衰减正弦类瞬变序列以及Apnea-ECG数据 库中的心电(ECG)序列进行了M-RDGT和时频谱计算实验,实验结 果表明所提出的M-RDGT提供了一种快速有效的方法分析和展示 包含有多个或时变频率分量信号的动态时频内容。
借助于多抽样率数字滤波器组的分析与综合基本原理和多窗离 散Gabor展开与变换中分析(求变换系数)与综合(展开即信号重 建)原理的相似性,设计了一种并行多抽样率分析与综合卷积器 组来实现多窗实值离散Gabor展开与变换。所设计的分析和综合 卷积组中的每一并行通道具有一致的结构并能够利用快速DHT算 法减小计算量。
提出了超长(或无限长)序列M-RDGT及其快速算法。在有限长系 列(周期)的M-RDGT中,窗函数长度与待分析序列长度必须相同, 对于超长序列的M-RDGT计算,无疑将大幅增加求解窗函数所需的 计算量及存储空间,有时甚至导致求解数值不稳定。
为了使得窗函数长度不随待分析序列长度变化,即用长度较短的 窗函数分析超长甚至无限长待分析序列GT及其快速算法,推导了超长序 列M-RDGT在满足完备性条件下新的窗函数双正交关系式。提出 了多抽样率快速并行实现多窗实值离散Gabor变换方法。
c++离散傅里叶变换
c++离散傅里叶变换C++是一种通用的编程语言,它提供了丰富的库和功能,可以用于实现离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)。
离散傅里叶变换是一种将离散时间域信号转换为频域表示的数学变换方法。
在C++中,你可以使用一些开源的库来实现离散傅里叶变换,例如FFTW(Fastest Fourier Transform in the West)和OpenCV (Open Source Computer Vision Library)等。
这些库提供了高效的算法和函数,可以方便地进行傅里叶变换的计算。
首先,你需要安装和配置所选库。
然后,你可以按照以下步骤在C++中实现离散傅里叶变换:1. 导入所需的库和头文件:cpp.#include <iostream>。
#include <opencv2/opencv.hpp> // 如果使用OpenCV库。
#include <fftw3.h> // 如果使用FFTW库。
2. 定义输入信号的离散时间域数据:cpp.int N = 1024; // 输入信号长度。
double input = new double[N]; // 输入信号数组。
3. 对输入信号进行傅里叶变换:cpp.// 如果使用OpenCV库。
cv::Mat complexInput(N, 1, CV_64FC2); // 创建复数输入矩阵。
cv::Mat complexOutput; // 创建复数输出矩阵。
cv::dft(complexInput, complexOutput,cv::DFT_COMPLEX_OUTPUT);// 如果使用FFTW库。
fftw_complex in = (fftw_complex)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) N); // 输入信号数组。
fftw_complex out = (fftw_complex)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex) N); // 输出信号数组。
【国家自然科学基金】_离散选择实验_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 离散余弦变换 运动补偿时域滤波 离散粒子群算法 图像组 鲁棒性 马尔可夫链模型 马尔可夫决策过程(mdp) 颗粒材料 音频水印 非采样contourlet变换 隐私保护 针锋相对策略 邻域区 遥感图像融合 速率自适应 透明 连续计算 路由协议 贪心算法 评价方法 视频编码 视频水印 虞美人 节能 自适应滤波 自适应 自动速率回退算法 能量消耗模型 能量函数 聚类分析 网络模拟 罂粟 编码映射 细胞自动机(ca) 线性判别分析 约束优化 粗糙集 离散边界点 离散程度 离散平稳小波变换 离散小波框架变换 离散化 离散事件模拟 相似度 盲检测 生物免疫 特征选择 混合编码 海关卡口 武器-目标分配问题 正则化批处理最小二乘迭代 有理多项式系数
模糊聚类 时空分辨率 时延误差 无失真传输系统 数据挖掘 数字图像 搜索数量 手指指节折痕识别 差异演化 差分能量水印 局部方向能量 局部区域可见度 小波提升 实验经济学 实验研究 实验 奇异值分解阈值压缩 多目标优化 复合混沌系统 块能量 图像融合 图像处理 图像加密 图像分割 各向异性 单晶硅 单元 单位冲击响应 区间编码映射 区域尺度 切片 分组密码 分类树 分类 分布式水文模拟 分块离散余弦变换 入侵检测 克隆选择 克降选择 健壮 偏斜度 信息隐藏 信息素 人脸分割 人工免疫系统 二维离散余弦变换 不完美信息 一致 gabor变换 dwt dct cae cabor滤波器
长序列实值离散Gabor变换窗函数双正交关系式及快速求解算法
针对本文提出的对偶式,我们也给出了求解综合窗函数的快速求 解算法。最后,本文利用Matlab模拟仿真验证了本文提出的对偶 式和窗函数快速求解算法的正确性和有效性。
本文首先基于双正交分析法,在理论上给出了传统的窗函数双正 交关系式的两个对偶式,用以满足一些在已知分析窗函数求解对 应的综合窗函数的情况。其次,基于离散Hartley变换,本文将传 统的双正交关系式进行修正,将双正交关系式求解划分为若干个 独立的规模较小的线性方程组,从而有效降低了双正交关系式的 求解复杂度。
长序列实值离散Gabor变换窗函数双正 交关国物理学家Dennis Gabor于1946年首次提出的 一种重要的联合时频分析方法,它可以将一个信号从时域映射到 联合时频域。Wexler和Qian等人在Dennis Gabor的工作的基础 上提出了离散Gabor展开与变换,同时给出了由综合窗求解分析 窗函数的双正交分析法。
针对实际应用中遇到的信号都是实值的情形,陶亮等人基于离散 Hartley变换(DHT)提出了实值离散Gabor变换(RDGT)理论,相比 复值Gabor变换,实值离散Gabor变换具有块时间递归算法,并利 用并行格型结构实现该算法。在实值离散Gabor展开与变换过程 中,分别要用到综合窗与分析窗函数,由于Gabor基本函数彼此之 间是互不正交的,因此窗函数的计算过程比较复杂,而要想快速 的求解信号的Gabor变换系数并且由系数快速的重建原信号,首 先要解决的是窗函数的快速计算问题。
qt c++离散傅里叶变换
1. 概述Qt是一个跨评台的C++应用程序开发框架,它提供了丰富的类库和工具,用于简化C++程序的编写和跨评台部署。
而离散傅里叶变换(DFT)是一种信号处理和频域分析的数学工具,可以将一个离散信号转换为频域中的振幅和相位信息。
在Qt C++中,利用离散傅里叶变换可以进行音频处理、图像处理、信号处理等应用,因此掌握QtC++中的离散傅里叶变换技术非常重要。
2. 离散傅里叶变换简介离散傅里叶变换(DFT)是傅里叶变换的一种形式,适用于离散信号。
它将一个长度为N的离散信号转换为长度为N的频谱信号,其中包含了信号在频域中的振幅和相位信息。
DFT的数学表示为:X(k) = ∑(n=0 to N-1) x(n)*e^(-j2πkn/N)其中,x(n)表示输入的离散信号,X(k)表示输出的频谱信号,k表示频域中的频率索引,N表示信号的长度。
3. Qt中的离散傅里叶变换在Qt中,可以通过Qt Multimedia模块提供的QAudioInput类和QAudioOutput类来获取音频数据并进行离散傅里叶变换处理。
首先需要使用QAudioInput类来获取音频数据,然后将音频数据转换为离散信号,接着利用离散傅里叶变换算法进行变换处理,最后将变换得到的频谱信号可视化或用于其他应用。
4. 实例演示接下来,我们通过一个简单的实例演示在Qt C++中如何使用离散傅里叶变换进行音频处理。
我们创建一个Qt Widgets应用程序,并添加一个QAudioInput对象和一个QAudioOutput对象,用于音频数据的输入和输出。
我们在QAudioInput的readyRead信号槽函数中获取音频数据,并将其转换为离散信号。
我们利用离散傅里叶变换算法对离散信号进行变换处理,得到频谱信号。
我们可以将频谱信号可视化,或者进行其他音频处理操作。
5. 结论通过本文的介绍和实例演示,我们了解了在Qt C++中使用离散傅里叶变换进行音频处理的基本方法和步骤。
基于小波变换的一维数据中的特征部位提取算法
基于小波变换的一维数据中的特征部位提取算法摘要:介绍了基于小波变换的图像分解与重构,小波变换具有时—频局部化的特点,因此不能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位。
基于小波变换的这些特性,对图像进行变换,例如图像的增强,图像的特征部位的提取。
研究结果表明,基于小波变换的图像处理的特征部位的提取具有理想的效果。
关键词:小波分析,图像处理,特征部位的提取一、小波的基本知识1、小波的发展历史及现状小波理论是傅里叶分析的重要发展,1807年J. Fourier 提出Fourier 级数,1946年,Gabor 提出了Gabor 变换;稍后Gabor 变换发展为窗口傅里叶变换,20世纪80年代初,一些科学家开始使用小波,1986年Y . Meyer 第一次构造出正交小波基。
从数学的角度看,小波实际上是在特定的空间内按照称之为小波的基函数对数学表达式的展开与逼近。
经典的小波理论尽管在90年代初期已经显得非常完善,但在实际应用中仍然存在许多缺陷。
1995年,Sweldens 提出了通过矩阵的提升格式(lifting scheme)来研究完全重构滤波器,从而建立了称之为第二代小波变换的框架体系。
1999年,Kingsbury 等提出了复小波变换,1999年,Candes 与Donoho 提出了脊波(ridgelet)和曲波(curvelet)。
2002年,Donoho 和M. Vetterli 提出了轮廓波(contourlet)。
2005年,Le Pennec 和Mallat 提出了Bandlet 。
2005年,D. Labate 等提出了shearlet 。
2.小波的特点和发展小波变换的具有如下3个特点:1、小波变换,既有频率分析的性质,又能表现发生的时间。
有利于分析确定时间发生的现象(傅里叶变换只具有频率分析的性质)。
2、小波变换的多分辨度的变换,有利于各分辨度不同特征不同特征的提取(图像的压缩、边缘抽取、噪声过滤等)。
实值离散Gabor变换块时间递归算法的并行格型结构实现方法
维普资讯
第 l 0期 2O O 2年 l 0月
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A cn Ⅱ ECr ห้องสมุดไป่ตู้0NI CA I I s N CA
实 值 离 散 G b r 换 块 时 间递 归 算 法 的 ao 变 并 行 格 型 结 构 实 现 方 法
时间递归算法 以及 由变换 系数重建原信 号的块时 间递 归算 法 , 研究 了两算法使用并行格 型结构的实现方 法 , 并讨论 和
比较 了算 法 的计 算 复 杂 性 和 优 越 性 . 关 键 词 : 实 值 离 散 G b r 换 ;并 行 格 型 结 构 ;块 时 间 递 归 算 法 . ao 变
frte fs c mt t n o he o gn i a ' t e R 0 h atr o mci ft r i a sg if m DGI c e i e t i e eo e n b t r c l a h g P . n v r e o i l o i o h ' o f c n w l b d v lp d i h c t a mp n t a d o e - i s le e i i s Ae B s皿 a c e t i y u i e a all at e s u tr sfr ei lme tt n o teag r h s a ;  ̄ , n f p rl lt c t cu e o t mpe nai f h i d e i r h o h l o tmsw l e tde ; df al te c mp - i i lb s id a i l h o u u n n y, lo i m ̄w l b s u s d a d c mp ,d. ag r h t i d c se n o & ̄ l i e
VC++快速实现一维离散Gabor变换软件的研究
2 ,7 3 0 4 ( ) 1 1
6 7
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张 磊, 李 锐, 陶 亮
ZHA N G Le , RuiTA O Li n i LI , ag
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p o r m f r o h h l D rga o b t t e — Ga o t n f r b r r s m a d t i v re r n f r a o n i s n e s t so m i e i n d a e o s a C+ i it ra e o m . a s d sg e b s d n Viu l + n n e f c f r whc c n an t mo u e r s e t ey o r h 1 D Ga o ta s r i h o t i s wo d ls e p c i l f t e . v r r n f m a d t i v re r n f r Th e p r e t h w t a b o n i s n e s t s m. e x e i n s o a o m s ht
离散gabor变换
离散gabor变换
离散Gabor变换是一种常用的信号处理方法,广泛应用于图像处理、语音识别、生物医学工程等领域。
它是一种时频分析方法,通过在时域和频域上对信号进行分解和重构,可以提取信号的局部时频特征。
离散Gabor变换的基本原理是使用Gabor滤波器对信号进行分解。
Gabor滤波器是一种带有高斯调制的正弦函数,具有局部性和方向性,可以在时域和频域上对信号进行局部分析。
通过一系列不同尺度和方向的Gabor滤波器,可以获得信号在不同时频区域上的特征表示。
离散Gabor变换的计算过程是将信号与一系列Gabor滤波器进行卷积运算,然后再通过离散傅里叶变换将卷积结果转换到频域。
在频域上,可以得到信号在不同频率上的分量,而在时域上,可以得到信号在不同时间上的分量。
通过对这些分量进行合成,可以重构出原始信号。
离散Gabor变换具有许多优点,例如能够提取信号的局部时频特征,具有较好的时频分辨率和辨别能力。
它可以应用于图像处理中的纹理分析、边缘检测等任务,也可以用于语音信号处理中的语音识别、音频压缩等任务。
虽然离散Gabor变换有着广泛的应用,但也存在一些挑战。
首先,
离散Gabor变换的计算复杂度较高,需要进行大量的卷积和傅里叶变换运算。
其次,在选择适当的Gabor滤波器参数时,需要考虑信号的特性和应用需求,这对于非专业人士来说可能有一定的难度。
总的来说,离散Gabor变换是一种强大的信号处理方法,能够有效地提取信号的局部时频特征。
它在图像处理、语音识别等领域有着广泛的应用前景,为相关研究和应用提供了重要的工具和方法。
二维离散小波分解的C语言实现 论文
高等教育自学考试毕业论文(设计)题目:二维离散小波分解的C语言实现摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。
由于图像是二维信号,因此首先需要把小波变换由一维推广到二维。
本文在一维离散Mallat算法的基础上,用C语言实现了二维图像的离散小波变换。
这种二维变换是行列可分离的变换方式,即二维分解可以通过行和列依次作一维分解实现。
对图像作二维离散小波分解后得到一个低频子带和一系列高频子带,分别反映图像的基本信息和细节信息。
用这些子带也可以实现图像的重构。
目录第一章绪论 (1)1. 1小波理论与应用技术的发展概况 (1)1. 2图像技术的发展历程及面临的问题 (2)1. 3小波的特点及其在图像处理中的应用 (2)第二章Mallat算法由一维到二维的推广 (4)2. 1小波级数 (4)2. 2 Mallat算法 (5)2. 3二维离散小波变换 (7)2. 4二维离散小波变换后的系数分布 (8)第三章二维Mallat算法的C语言实现 (10)3. 1基本模块 (10)3.2 单层分解与重构 (10)3.3金字塔结构的多层分解和重构 (11)3.4小波系数的数据结构 (14)3.5 结果与分析 (14)参考文献 (19)致谢 (20)第一章绪论1. 1小波理论与应用技术的发展概况小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。
小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。
现在,它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。
电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域,它的重要方面是图像和信号处理。
现今,信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分,信号处理的目的就是:准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。
从数学地角度来看,信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图像可以看作是二维信号),在小波分析地许多分析的许多应用中,都可以归结为信号处理问题。
长序列实值离散Gabor变换窗函数的快速求解算法
l o n g s e q u e n c e s . Co mp u t e r En g i n e e r i n g a n d Ap p l i c a t i o n s , 2 0 1 4 , 5 0 ( 2 ) : 1 9 4 - 1 9 7 .
Abs t r a c t :T o r e d u c e t h e h i g h c o mpl e xi t y o f t h e wi n d o w c o mp u t a t i o n u s i n g t he b i o  ̄ho g o na l r e l a t i o n s h i p be t we e n t h e
ห้องสมุดไป่ตู้
s e q u e n c e s , t h i s p a p e r p r e s e n t s a f a s t a l g o r i t h m b a s e d o n t h e Di s c r e t e Ha r t l e y T r a n s or f m( DHT) . B y t r a n s f o r mi n g t h e e q u a —
s u b - e q u a t i o n s e t s S O t h a t t h e c o mp u t a t i o n a l c o mp l e x i t y c a n b e r e d u c e d . Th e e x p e r i me n t a l r e s u l t s a l s o i nd i c a t e t h a t t he pr o — po s e d f a s t a l g o r i t h m i s c o r r e c t a n d e f f e c t i ve .
VC++快速实现一维离散Gabor变换软件的研究
VC++快速实现一维离散Gabor变换软件的研究张磊;李锐;陶亮【摘要】利用计算机高级语言快速实现Gabor变换算法的软件并不多,实现Gabor逆变换算法的软件还是空白.因此,对基于Visual C++实现一维离散Gabor 变换算法的软件进行了研究.该软件采用界面形式设计,可分为Gabor变换和Gabor展开(即逆变换)两大模块.通过实验显示了该软件简便高效和快捷的性能.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)003【总页数】4页(P67-69,81)【关键词】实值离散Gabor变换;信号分析;Visual C++【作者】张磊;李锐;陶亮【作者单位】安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学,计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039【正文语种】中文【中图分类】TP311.11Gabor变换是重要的时频分析方法之一[1]。
Gabor变换的一个重要特性在于Gabor变换系数揭示了一个信号或一幅图像的时域与频域的局部化性,Gabor变换的这一优点已被证明在一维和二维非平稳信号分析处理中是非常有用的,如生物医学信号的分析与处理,信号的检测、图像压缩、图像识别、线性时变系统建模等方面[2]。
Gabor变换中要解决的最基本问题是:在给定综合窗下如何求解双正交分析窗,如何快速求解信号的Gabor变换系数以及如何由变换系数快速地重建原信号(即Gabor逆变换)。
近十几年,围绕这些问题国内外相继给出了很多解决方法,提出了复值离散Gabor变换及实值离散Gabor变换理论。
尽管Gabor变换相关理论已日趋完善,但利用计算机高级语言快速实现Gabor变换算法的软件却并不多(如MATLAB 7.5信号处理工具箱中的Gabor正变换),利用计算机高级语言快速实现Gabor逆变换算法的软件还是空白。
c++离散傅里叶变换
c++离散傅里叶变换摘要:一、离散傅里叶变换的简介二、C++中离散傅里叶变换的实现三、离散傅里叶变换的应用正文:一、离散傅里叶变换的简介离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,简称DFT)是一种在信号处理中常用的算法,它可以将一个时域信号转换为频域信号。
DFT 是一种线性变换,可以将信号从时域转换到频域,同时保持信号的信息不变。
在实际应用中,由于信号通常是离散的,因此DFT 被广泛使用。
二、C++中离散傅里叶变换的实现在C++中,有多种实现离散傅里叶变换的方法。
其中,最常用的方法是使用C++的标准库中的算法。
C++标准库中提供了一个名为std::fft 的算法,可以用于实现离散傅里叶变换。
下面是一个简单的示例代码:```#include <iostream>#include <vector>#include <complex>#include <cmath>#include <fft.h>using namespace std;int main() {int n = 8;vector<complex<double>> x(n);vector<complex<double>> y(n);// 生成一个包含8 个点的正弦波for (int i = 0; i < n; i++) {x[i] = complex<double>(cos(2 * M_PI * i / n), sin(2 * M_PI * i / n));}// 计算离散傅里叶变换fft(x.data(), y.data(), n);// 输出结果for (int i = 0; i < n; i++) {cout << "x[" << i << "] = " << x[i] << endl;cout << "y[" << i << "] = " << y[i] << endl;}return 0;}```在这个示例代码中,我们首先定义了一个长度为8 的复数向量x,然后使用std::fft 算法计算x 的离散傅里叶变换。
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index);//lit函数片j来确定综合窗 (11)
im void Analysis—window_Gabor(int
帆功=蒸撒m一脚Ⅳ)cas(警)
可利用快速的离散Hartley变换(Discrete DHT)哪!计算式(7)中的a(m,”),即
M,int N,int L.double+&r0,
MATLAB 7.5信号处理工具箱中的Gabor正变换),利用计算
(2) (3) (4)
W=exp(害)
j=r逆变换算法的软件还是空白。冈 此,研究了基于Visual c++快速实现一维离散Gabor变换算法 的软件,该软件通过可视化界面使用户可以更方便、更直观地
index);//lit函数根据综合窗求出相应的分析窗
void RDGT(int
Harthey Transform,
M.int N:int£.double*x。double*r0,double・
&一);//止h函数完成实值离散Gabor变换
void ReconstruetedSignal(int
a(m咖蓑陲Rmc州,]cas(孕)
列,复值离散Gabor展开和变换口1可分别表示为:
医学信号的分析与处理,信号的检测、幽像压缩、图像识别、线
性时变系统建模等方面Ⅲ。Gabor变换中要解决的最基本问题
工(七)=∑∑C(m,功j;…(七) C(m,疗)=∑x(七),…(七)
石…(忌)=履七一mN)W础
、,。.。(掺=,(七一mN)W础
(1)
on
C++.Comput—
Engineering and
Applications,2011。47(3):67-69.
Abstract:Although ming
there have
been few software
programs designed
for the
1・D
Gabor transform using high—level program— found
Computer Engineering andApplications计算机工程与应用
VC++快速实现一维离敞Gabor变换软件的研究
张磊,李锐,陶亮
ZHANG Lei,LI Rui,TAP Liang
安徽大学计算智能与信口.处理教育部重点实验室,合肥230039
MOE Key Laboratory of Intelligence Computing and Signal
col;//定制颜色变量
im卅1=o.m2=0: for(int is=O:is<M'N;捃++)
数相加。同样比文献【3】中复值离散Gabor变换的信号重建要
简单得多。
{
因此不难看出,一维实值离散Gabor变换的计算复杂性与 一维复值离散Gabor变换相比较小,并且由于RDGT包含DHT
核函数,从而使得RDGT能够利用快速DHT算法加快变换速 度。注意至lJ RDGT与CDGT的关系和DHT与DFT关系非常相
(15) }
)
CBrush CRect
brash(RGB(col。col,c01));//建立画刷 rect(m1,m2,m1+size,m2+size);//绘制相关矩形
de.FillRect(&rect.&brush);11填充Gabor系数相关颜色 m1=ml+size;//Gabor系数换行,其中size变量值为方形格边长
&c);11此函数实现矩阵间的乘法运算
void MatrixReverse(double*a,int
m,int押,double*&b);//此函数
娴=∑ 、… 2nnk) 娴=薹10) )Ifm-k反nⅣ2(气廊咖笺 ∑口(肌,”)caslⅣ) 3 1(
m2
月=
(
实现矩阵的转置运算
void brinv(double*a,int void
其中C(m,n)是复值下的Gabor展开系数,履七)和户(七)分别是 综合窗矗(七)、分析窗r(忌)的周期延伸,二者满足双正交关系”,。
进行Gabor变换及其逆变换的操作,具有操作简单、运行快速
等特点。
在L=碱M=府,JⅣ=Ⅳ条件下为临界抽样;而当在L=砌、,= 脚,L<悯砌9<£条件下为过抽样;M和N分别为时频域
此式定义为实值离散Gabor变换(RDGT),因此,实值离散 Gabor展开式为实值离散Gabor变换的逆变换。上式中
磊…(妒反七一mN')cas(可2rcnk)
_耻)=触一m_N)cask(2uⅣnk)
系【2・”。
(9) (10)
这里casX=COSx+sinx为Hartley函数,磊…(后)和,…(七)分别
col=(1-aa[isl)*255;//aa为经过处理Gabor系数矩阵 if(is%M—O)
{
m2=m2+size; m1=0:
似阱,因此,RDGT也提供了一种快速计算CDGT的方法。
另外,Gabor潜图(或称为语谱图)定义为: &.。={【口(m,甩)】+口(脚,N—n)/2}2+ {【n(聊。功一a(m,Ⅳ一n)】,2)2 m=0,1,…,M一1;n=0。1.…,N/2—1
DHT变换
同时在Gabor变换多次中涉及到矩阵的相关运算,编写了 矩阵运算类CMatrixDemo。在类CMatrixDemo中主要包含了 如下相关函数:
void MatrixMHI(double+口,double*b,int m.int,l,int k.double*
这一方法也可用于信号的重建。将式(7)重写为:
Processing,Anhui University。Hefei 230039,China
E—mail:zlraul@163.corn
for I-D fast Gabor transform based Visual
ZHANG Lei.LI Rui.TAP
er
Liang.Software program design
a(m,疗)=∑x(尼妒…(七)
(8)
系非常紧密的编程工具。它兼有高级和低级语言的双重性,功 能强大、灵活,执行效率高”・。 本文基于Visual c++实现一维离散Gabor展开与变换,主 要涉及到综合窗的选定、分析窗的求解、Gabor系数的求解及 原信号的读入与还原、Gabor系数的修改,同时涉及到Visual c++中图形的显示和坐标的转换与建立等过程的实现。 系统的基本流程如图1所示。 为了实现综合窗的选定、分析窗的求解、Gabor系数的求
,=、f- 0 , \一/
c ‘ ,功=∑I∑ (jⅣo)|casl等) 0 )21
M,int N。int L。double4&S,double+
A,double*h);Illtt函数完成信号的重建即Gabor展开
bool FHT(double*RR,int N,double
RK[】);//II'L函数完成快速
3
Visual
Visual
C++实现Gabor变换的思路与步骤
c++是一个功能强大的可视化软件开发工具。微
Foundation
x(后)=∑∑咖,肝)五…(七)
展开系数口(m,疗)可从下式获得:
(7)
软基础类库(Microsoft
Classes,MFC)。是Visual
c++软件的一部分。使用MFC类库和Visual C++提供的可视 化程序开发T具.可使应肘程序开发变得更加简单,缩短开发 周期,提高代码的可靠性核口r重用性。Visual c++是与系统联
SO
languages,no such for both the
software
program for the inverse Gabor transform has its inverse 1.D Gabor
been
far.Therefore,a novel Visual C
software form. that
是综合窗^(七)、分析窗,(Ji})的周期延伸,二者满足双正交关
解及原信廿.的还原,系统建立了Csignal类来完成核心内容的
编写,分别编写以下函数:
void GetComprehensiveData(int
所以Gabor系数a(m,疗)可表示为下式:
M。int N,int£,double+&A,int
是:在给定综合窗下如何求解双正交分析窗,如何快速求解信 号的Gabor变换系数以及如何由变换系数快速地重建原信号
(即Gabor逆变换)。近十几年。围绕这些I’uJ题崮内外相继给出 了很多解决方法。提出了复值离散Gabor变换及实值离散Ga- bor变换理论。尽管Gabor变换相关理沦已日趋完善,但利用 计算机高级语言快速实现Gabor变换算法的软件却并不多(如
。
c++
文章编譬:1002—8331(2011)03—0067—03
文献标识码:A
中图分类哮:TP311.11
l
引占
Gabor变换是重要的时频分析方法之一…。Gabor变换的
2
Gabor变换相关理论介绍
‘
2.1复值离散Gabor展歼与变换
没J(后)表示由一个有限长实序列拓展成周期为£的实序
一个重要特性在于Gabor变换系数揭示了一个信廿.或一幅图 像的时域与频域的局部化性,Gabor变换的这一优点已被}正明 在一维和二维非平稳信号分析处理中是非常有用的。如生物
the
as
inverse transforill.The
experiments
show
the SORware program
well
efficient.
Key words:Real.valued Discrete
7I'ranSforills(RDGT);signaj analysis;Visual C4--t-