小波变换h5双正交小波
毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]
毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名: 学号:学系 专 指导教师:2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
小波分析整理 第三章 小波变换ppt课件
.
a b
.
小波函数的范数不变性: a(t)b 0 2 R a(t)b 2 d tR (t)2 dt(t)0 2
此式表明: ( t ) 经过平移与伸缩以后,其模量没有 改变。
在不同的尺度a 时,ψa b (t) 终能和母函数ψ(t) 有着相同的能量 。
当a<1时, ( t ) 被拉宽且振幅被压低, ab (t) 含有表现低 频分量的特征;当a>1时, ( t ) 被压窄且振幅被拉
高, ab (t )含有表现高频分量的特征。
(2t)
(2t 3)
a2
0
1 1.5
3
6
t
a 1 a1
2
(t)
0
1
(1 t) 2
0
1
(t 3)
3
6
t
( 1 t 3) 2
R
可以反映局部频率特性,但是窗函数一经设定,没有 自适应能力,不能满足低频部分需要时窗宽、频窗窄, 高频部分需要时窗窄、频窗宽的要求。
为此,定义窗函数的一般形式为:
w ~ab(t)a1/2(a tb) ( 其 他 形 式 w ~ a b(t)a 1 /2 (t ab )
它是经过平移和放缩的结果。
.
小波函数的频域特性: ^a(b)a1/2eib/a^(a) 此式表明, ( t ) 经过平移和伸缩以后得到的新
函数 a b (t )的频域特性随参数a的变化而变化。
.
2、小波变化的回复公式推导
任何一种变换应该是可逆的。为推导小波变换的
回复公式,先得推出与Fourier变换中类似的乘积
公式。
在Fourier变换中,有公式:2 1 R F [f(t)]F _[g(t)]dRf(t)_ g(t)dt
小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换
其他领域
正交小波变换还广泛应用于金 融、医学、地球物理等领域的 数据分析和处理。
03
多分辨分析与正交小波变换的关系
多分辨分析与正交小波变换的联系
两者都是小波分析中的重要概念,共同构成了小波 分析的基础。
多分辨分析为正交小波变换提供了理论框架,正交 小波变换是多分辨分析的具体实现。
正交小波变换可以看作是多分辨分析的一种特例, 其中尺度函数和小波函数都是正交的。
正交小波变换的应用场景
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ01
02
03
04
信号处理
正交小波变换在信号处理中主 要用于信号去噪、压缩和特征 提取等。
图像处理
正交小波变换在图像处理中主 要用于图像压缩、去噪、增强 和特征提取等。
数据压缩
正交小波变换可用于数据压缩 领域,特别是对于非平稳信号 和图像数据的压缩,具有较好 的压缩效果和重建精度。
多分辨分析与正交小波变换的区别
02
01
03
多分辨分析主要关注的是函数在不同尺度上的表示, 而正交小波变换更注重在不同尺度上的细节信息。
正交小波变换具有更好的灵活性和适应性,可以针对 特定问题设计特定的小波函数和尺度函数。
正交小波变换在信号处理、图像处理等领域的应用更 为广泛,而多分辨分析更多用于理论分析。
正交小波变换的算法与实现
算法
正交小波变换的算法主要包括一维离散正交小波变换和二维离散正交小波变换。一维离散正交小波变换的算法包 括Mallat算法和CWT算法等,而二维离散正交小波变换的算法主要基于图像分块处理。
实现
正交小波变换的实现通常需要使用数字信号处理库或图像处理库,如Python的PyWavelets库或OpenCV库等。
小波分析课件第四章多分辨分析和正交小波变换
• 多分辨分析概述 • 正交小波变换原理 • 多分辨分析与正交小波变换的关系 • 正交小波变换的实现方法 • 正交小波变换的实例分析
01
多分辨分析概述
定义与特点
定义
多分辨分析是从小尺度到大尺度逼近 研究对象的一种分析方法,它能够同 时揭示研究对象在不同尺度上的特征 。
多分辨分析在信号处理中能够提 供更加准确和全面的信息,有助 于更好地理解和分析信号。
多分辨分析的历史与发展
1 2 3
历史回顾
多分辨分析的思想起源于20世纪80年代,随着 小波理论的不断发展,多分辨分析逐渐成为研究 热点。
当前研究
目前,多分辨分析在理论和应用方面都取得了重 要进展,广泛应用于图像处理、信号处理、数值 计算等领域。
模式识别
正交小波变换可以用于特征提取和 模式分类等任务。
03
02
图像处理
正交小波变换可以用于图像的压缩、 去噪、增强等处理。
数值分析
正交小波变换可以用于求解偏微分 方程、积分方程等数学问题。
04
03
多分辨分析与正交小波变换的关系
多分辨分析与正交小波变换的联系
两者都基于多尺度分析思想
多分辨分析和小波变换都是从不同尺度上分析信号,能够捕捉到 信号在不同尺度上的特征。
优点
连续小波变换能够更好地适应信号的突变和非线性特性, 能够更准确地描述信号的局部特征。
缺点
连续小波变换的计算复杂度较高,需要更多的计算资源和 时间,同时对于非连续信号的处理也存在一定的困难。
基于滤波器的小波变换
01 02
定义
基于滤波器的小波变换是一种通过设计特定的滤波器来实现小波变换的 方法,通过滤波器对信号进行卷积操作,可以得到不同尺度上的小波系 数。
小波变换理论与方法ppt课件
其中 g,t (t) g(t )eit g(t )eit ,窗口函数g(t)起着时
限作用,eit 起着频限作用。该变化具有不变化宽度(由时间 宽度决定)和不变的窗口面积4g∆g∆
10
短时傅里叶变换示意图
11
cos(440 t) x(t) cos(660 t)
傅里叶变换傅里叶变换小波变换小波变换小波变换的一些应用小波变换的一些应用1822年法国数学家傅里叶jfourier发表的研究热传导理论的热的力学分析提出每一个周期函数都可以表示成三角函数之和奠定了傅里叶级数的理论基础
1
主要内容
1. 傅里叶变换 2. 小波变换 3. 小波变换的一些应用
2
一 傅里叶变换
E(|Wn(j,t)|2)=0
D(|Wn(j,t)|2)= Ψ t 2
j
26
3.1.1小波包去噪步骤
① 选择小波基并确定最佳分解的层次,对信号 进行小波包分解; ② 对步骤(1)获得的小波包树,选择一定的嫡标准,计算最优树; ③ 估计阈值,并应用该阈值对最优树的小波包系数进行阈值量化; ④ 将经量化处理的小波包系数,重构回原始信号。
Gabor变换的基本思想为:取时间函数 g(t) 1/ e4 t2/2 作为窗口函 数,然后用 g(t ) 通待分析函数相乘,τ是时间延迟,是窗函数 g(t)的中心,窗函数根据τ进行时移,然后再进行傅里叶变换:
Gf (, ) f (t)g(t )eitdt f (t), g,t (t)
小波包阈值消噪有两个关键点:1、如何估计阈值;2 如何利用阈值量 化小波包系数。
27
熵的确定
熵:用来确定最优树的标准,熵值越小,对应的小波包基越好。
1)香农熵:约定0log(0)=0,则香农熵定义为: Es si2 logsi2
双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测
双正交小波滤波器构造及其应用于图像边缘检测王坤鹏, 杨东勇(浙江工业大学信息工程学院 浙江 杭州 310014)摘要: 本文在总结边缘检测小波基选取原则的基础上,利用滤波器组技术,提出了具有对称性和正则性的双正交小波滤波器的构造方法,给出了滤波器的构造公式;进行了图像边缘检测实验,结果表明按本文方法构造的滤波器具有很好的图像边缘检测性能。
关键字:边缘检测;滤波器组;正则性;双正交小波滤波器中图分类号:TP391.41 文献标识码:AConstruction of Biorthogonal Wavelet Filter and its Application toImage Edge DetectionWANG Kun-Peng ,YANG Dong-Yong(Information Engineering College ,Zhejiang University of Technology,Hangzhou 310014,china) Abstract:In this paper, the principle of choosing wavelet base in edge detection is summerized. Then construction of symmetric biorthogonal regularity wavelet filter is presented by biorthogonal filter banks, and filter formula is given. Simulation results for image edge detection demonstrate the effectiveness of the filter constructed by the presented method.Key words: edge detection; filter banks; regularity; biorthogonal wavelet filter1 引言小波变换是图像边缘检测的重要工具,小波基的构造和选取是应用小波变换进行边缘检测的重要问题。
双正交小波介绍
j
W
j
V j V j 1 W
W
j 1
( 5) 双 尺 度 方 程 变 为 :
(x) (x)
kZ
2 hk ( 2 x k ) 2 g k (2 x k )
(x) (x)
kZ
2 h k (2 x k ) 2 g k (2 x k )
k
2 g k 2l
j ,k
2 g k 2l f j ,
k
j ,k
2 g k 2 l c j ,k
k
双正交小波的分解与重构
重 构 : c j ,k f j ,
j ,k
j 1, l
c
l
j 1, l
对比
• 正交多分辨分析中
| P ( z ) | | P ( z ) | 1 Q ( z ) z P ( z )
2 2
| Z | 1
紧支撑双正交小波的构造
• 必要条件
有限滤波器 h , h , g , g 使得尺度函数 , 和对偶小波 ,
d
l j ,k
j 1, l
j 1, l
,
j ,k
,
c
l
j 1, l
j 1, l ,
d
l
j 1, l
j 1, l
j ,k
c
l
j 1, l
k
2 h k 2 l j ,k ,
j ,k
d
l
j 1, l
chapter11_2_双正交小波构造
区别
Hˆ 0 (z) G0 (z) Hˆ 1(z) G1(z)
来自不同的滤波器
H0 (z1) H0 (z) H1(z1) H1(z)
翻转
双正交滤波器组中的正交关系:
注意两 组正交 的不同
hˆ0 (k), h0 (k 2n) (n) hˆ1(k), h1(k 2n) (n) hˆ0 (k), h1(k 2n) 0 hˆ1(k), h0 (k 2n) 0
两对滤波器 的频率特性
尺度、小波函 数和其对偶函 数的频率特性
正交性在 频谱上的 反映
双正交小波变换的快速算法和正交小波变换的快速
算法基本相同,区别是在重建时使用的是对偶滤波 器 Hˆ 0(z), Hˆ1(z) 。
双正交情况下的多分辨率分解:
a j (n) a j1(n) h0 (2n)
a j1(k)h0 (k 2n) k
For a biorthogonal wavelet: [PHI1,PSI1,PHI2,PSI2,XVAL] = WAVEFUN('wname',ITER)
returns the scaling and wavelet functions both for decomposition (PHI1, PSI1) and for reconstruction (PHI2, PSI2).
同一支路,滤 波器系数偶数 移位正交
上下支路,滤 波器系数偶数 移位交叉正交
上下支路各自是正交的:
h和0 其对偶 正hˆ0 交; 和其h1对偶
上下支路交叉正交:
h正1 交于 hˆ0 ; 正交于h0
正交hˆ1 hˆ1
11.7 双正交小波
双正交小波及小波包
ˆ ˆ H1 ( ) H1 ( ) H1 ( ) H1 ( ) 2
ˆ ˆ H0 ( )H1 ( ) H0 ( )H1 ( ) 0
ˆ ˆ H1 ( )H0 ( ) H1 ( ) H0 ( ) 0
ˆ ˆ N 1 N 2 1 N 2 N 1 1 , 2 2
和
ˆ ˆ N 1 N 2 1 N 2 N 1 1 , 2 2
ˆ ˆ 它们的长度都是 ( N 2 N1 N 2 N1 ) / 2
第12章
双正交小波及小波包
ˆ (k )h1 (n 2k )
d d 式中a j (n) ,j (n) 分别是a j (n) ,j (n) 作二插值得到的序列
第12章
双正交小波及小波包
12.3 双正交小波的构造
(t ) ,ˆ (t ) , (t ) 及ˆ(t ) 的 双正交小波的构造包括 H 构造,而它们又都源于分解滤波器 H 0 ( z) 、 1 ( z) 及用 ˆ ˆ 于重建的对偶滤波器 H0 ( z) 和 H1 ( z) 。(12.1.14)式给 ˆ ˆ 出了H1 ( z) 、H1 ( z) 和 H 0 ( z) 及H0 ( z)的关系,因此,双正交 ˆ 小波构造的核心问题是H 0 ( z)和 H0 ( z)的构造,这和正
a
j 1
(k )h0 (k 2n) (k )h1 (k 2n)
k
a
j 1
' ' ˆ ˆ a j 1 (n) a j (n) h0 (n) d j (n) h1 (n)
' '
k
a
j
小波变换原理与应用ppt课件
信号的时域表示和频域表示只适用于平稳信号,对于
非平稳信号而言,在时间域各种时间统计量会随着时 间的变化而变化,失去统计意义;而在频率域,由于 非平稳信号频谱结构随时间的变化而变化导致谱值失 去意义
幅度 A |Y(f)|
信 号 x(t)的 时 域 波 形 1
0.5
0
-0.5
2
为了规范事业单位聘用关系,建立和 完善适 应社会 主义市 场经济 体制的 事业单 位工作 人员聘 用制度 ,保障 用人单 位和职 工的合 法权益
1.小波的发展历史——工程到数学
小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程 师J.Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观和信 号处理的实际需要经验的建立了反演公式,当时未能 得到数学家的认可。幸运的是,1986年著名数学家 Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基,并与S.Mallat 合作建立了构造小波基的同一方法枣多尺度分析之后 ,小波分析才开始蓬勃发展起来。
1.小波的发展历史——工程到数学
1909: Alfred Haar——发现了Haar小波 1980:Morlet——Morlet小波,并分别与20世纪70年代提
出了小波变换的概念,20世纪80年代开发出了连续小 波变换CWT( continuous wavelet transform ) 1986:Y.Meyer——提出了第一个正交小波Meyer小波 1988: Stephane Mallat——Mallat快速算法(塔式分解和 重构算法)
Rx(t1,t2)ExE(t)x(t1)x ( tx2)f(x)dRxx()m,x t2 t1
Ex2(t)
非平稳信号 不满足平稳性条件至少是宽平稳条件的信号
第12章 双正交小波及小波包
- 352 -第12章 双正交小波及小波包我们在上一章给出了正交小波的构造方法。
正交小波有许多好的性质,如)()(),(',,'k k t t k j k j -=δφφ,)()(),(',,'k k t t k j k j -=δψψ,0)(),(',,=t t k j k j ψφ ,此外,尺度函数和小波函数都是紧支撑的,有着高的消失矩等等。
Daubechies 给出的正交小波的构造方法可以方便的构造出所需要的小波(如DBN ,SymN ,CoifN)。
但是,正交小波也有不足之处,即)(t φ和)(t ψ都不是对称的,尽管SymN 和CoifN 接近于对称,但毕竟不是真正的对称,因此,这在实际的信号处理中将不可避免地带来相位失真。
)(t φ和)(t ψ的不对称性来自所使用的共轭正交滤波器组)(0z H 和)(1z H 的不对称性。
我们已在7.8节讨论了具有线性相位的双正交滤波器组的基本概念,给出了可准确重建的双正交滤波器组的设计方法。
本章,我们把这些内容引入到小波分析,给出适合小波变换的双正交滤波器组准确重建的条件,给出双正交条件下的多分辨率分析及双正交小波的构造方法,最后简要讨论小波包的基本概念12.1 双正交滤波器组现在,我们结合小波变换的需要来研究双正交滤波器组的内在关系及实现准确重建的条件。
所谓“小波变换的需要”是指在用)(0z H 对)(0z a 分解时需要将)(0z H 和)(1z H 的系数作时间上的翻转,即用的是)(10-z H 及)(11-z H ,或)()(00n h n h -=,)()(11n h n h -=,见(10.6.1)式及图10.6.2。
将图10.6.2的正变换和图10.6.3的反变换结合起来,我们可得到如图12.1.1所示的一级分解和重建的类似于两通道滤波器组的信号流图。
注意,图中用于重建的滤波器不再是图10.6.3中的)(0z H 和)(1z H ,而是)(ˆ0z H 和)(ˆ1z H ,它们分别是)(0z H 和)(1z H 的对偶滤波器。
小波变换简介PPT课件
47
X = waverec2(C,S,'wname')
reconstructs the matrix X based on the multi-level wavelet decomposition structure [C,S]
10
幅度
频率
时间窗
时间
时域加窗分析
时间
时频平面划分示意图
11
窗口傅立叶变换
12
窗口傅立叶变换
另一个缺点是:无论怎样离散化,都不能 使Gabor变换成为一组正交基;
而傅立叶变换经离散化后可得到按正交函 数展开的傅立叶级数。
13
1909: Alfred Haar
Alfred Haar对在函数空间中寻找一个与傅立叶类似 的基非常感兴趣。1909年他发现并使用了小波, 后来被命名为哈尔小波(Haar wavelets)
C 0
Wf
(a,b)a,b(t)dbda2a
a,b(t)
1 (t b)
aa
28
小波系数的意义
Wf (a,b)表示信号与尺度为a小波的相关程 度。小波系数越大,二者越相似。
F() f(t)ejtdt
W f(a,b)f(t) a,b(t)dt
29
连续小波变换的简单步骤
选择尺度为a确定的小波,与信号开始的 一段比较;
A = appcoef2(C,S,'wname',N)
小波变换-提升格式的步骤
小波变换-提升格式的步骤1)步骤由提升构成第二代小波变换的过程分为如下3个步骤:(1) 分裂分裂(Split)是将原始信号sj = {sj,k }分为两个互不相交的子集和。
每个子集的长度是原子集的一半。
通常是将一个数列分为偶数序列ej-1和奇数序列oj-1,即Split(sj) = (ej-1, oj-1)其中,ej-1= {ej-1, k=sj, 2 k},oj-1= {oj-1, k=sj, 2 k+1}。
(2) 预测预测(Predict)是利用偶数序列和奇数序列之间的相关性,由其中一个序列(一般是偶序列ej-1)来预测另一个序列(一般是奇序列oj-1)。
实际值oj-1与预测值P (ej-1)的差值dj-1反映了两者之间的逼近程度,称之为细节系数或小波系数,对应于原信号sj的高频部分。
一般来说,数据的相关性越强,则小波系数的幅值就越小。
如果预测是合理的,则差值数据集dj-1所包含的信息比原始子集oj-1包含的信息要少得多。
预测过程如下:dj-1= oj-1–P (ej-1)其中,预测算子P可用预测函数Pk来表示,函数Pk可取为ej-1中的对应数据本身:Pk (ej-1, k ) = ej-1, k=sj, 2 k或ej-1中的对应数据的相邻数据的平均值:Pk (ej-1) = (ej-1, k+ ej-1, k+1) / 2 =(sj, 2 k+ sj, 2 k+1) / 2或其他更复杂的函数。
(3) 更新经过分裂步骤产生子集的某些整体特征(如均值)可能与原始数据并不一致,为了保持原始数据的这些整体特征,需要一个更新(Update)过程。
将更新过程用算子U来代替,其过程如下:sj-1= ej-1+ U (d j-1)其中,sj-1为sj的低频部分;与预测函数一样,更新算子也可以取不同函数,如Uk (dj-1) = dj-1, k/ 2或Uk (dj-1) = (dj-1, k -1+dj-1, k) / 4 + 1 / 2。
轻松学习正交小波变换
Haar 小波函数不连续,且它的频谱表达式为
H (ω ) =
所以它随 ω 的衰减速度仅为
1 − 2e
−
iω 2
+ e−iω
,
ωi
1
ω
,不能满足对基的光滑性要求,频阈
的局域性也差,多用于理论研究。
3.5.2
Shannon 小波的构造
,假如我们对 f (t ) 的频谱 F (ω ) 加上限制(限带信号):
j∈z
(4)
这就是
∪V
j∈z
j
= L2 { R} 的含义。
考虑把(3)式和(4)式相结合,可得
⎛ k f (t ) = ∑ 2 f ⎜ j ⎝2 j , k ∈z
j 2
⎞ −2 −j ⎟ ⋅ 2 ϕ (2 t − k ) , ⎠
j
讨论:
L2 { R} 中 任 何 函 数 可 用 ϕ ( t ) 的 伸 缩 平 移 系
⎧ − 2j ⎫ −j ⎨2 ϕ ( 2 t − k ) ⎬ 线性表示。但此函数系不是正交系,对于确定 ⎩ ⎭k , j∈z
的
j ,不同 k 是相互正交;但对于不同的 j ,这种正交关系不成立。
原因在于子空间 Vi ,V j 是不正交的,它们是包含关系,如何解决? 可以从子空间
{V }
j
j∈z
与函数 ϕ
(2)
(3)
∩ V j = {0} ,
j∈z
2 V = L ∪ j {R} ; (逼近性)
j∈z
(4)
ϕ ( t ) ∈ V0 ,
称ϕ
且
{ϕ ( t − k )}
k∈z
是 V0 的标准正交基,
( t ) ∈V0 是 此 多 尺 度 分 析 的 尺 度 函 数 ( Scale
小波变换课件第4章小波变换的实现技术
第4章 小波变换的实现技术Mallat 算法双正交小波变换的Mallat 算法:设{}n h h =、{}n g g =、{}n h h =、{}n g g =为实系数双正交小波滤波器。
h ,g 是小波分析滤波器,h ,g 是小波综合滤波器。
h 表示h 的逆序,即n n h h -=。
若输入信号为n a ,它的低频部份和高频部份以此为1n a -和1n d -,小波分解与重构的卷积算法:11()()n n n na D a h d D a g --⎧⎪=*⎨=*⎪⎩ n11()()n n a Uah Ud g --=*+*先进行输入信号和分析滤波器的巻积,再隔点采样,以形成低频和高频信号。
对于有限的数据量,通过量次小波转变后数据量大减,因此需对输入数据进行处置。
4.1.1 边界延拓方式 下面给出几种经验方式。
1. 补零延拓是假定边界之外的信号全数为零,这种延拓方式的缺点是,若是输入信号在边界点的值与零相差专门大,则零延拓意味着在边界处加入了高频成份,造成专门大误差。
实际应用中很少采用。
0121,0,,,,...,,0,0,......n s s s s -2.简单周期延拓将信号看做一个周期信号,即k n k s s +=。
简单周期延拓后的信号变成这种延拓方式的不足的地方在于,当信号两头边界值相差专门大时,延拓后的信号将存在周期性的突变,也就是说简单周期延拓可在边界引入大量高频成份,从而产生较大误差。
3. 周期对称延拓0121,,,...,,n s s s s -0121,,,...,,n s s s s -0121,,,...,,n s s s s -0,...s 1,...,n s -这种方式是将原信号在边界上作对称折叠,一般分二1)当与之做卷积的滤波器为奇数时,周期延拓信号为2)当与之做卷积的滤波器为偶数时,周期延拓信号为4. 滑腻常数延拓在原信号两头添加与端点数据相同的常数。
5. 光滑延拓在原信号两头用线性外插法补充采样值,即沿着信号两头包络线的一阶导数方向增加采样值。
小波变换教程
小波变换教程小波变换教程一、序言欢迎来到这个小波变换的入门教程。
小波变换是一个相对较新的概念(大概十年的样子),但是有关于它的文章和书籍却不少。
这其中大部分都是由搞数学的人写给其他搞数学的人看的,不过,仍然有大部分搞数学的家伙不知道其他同行们讨论的是什么(我的一个数学教授就承认过)。
换言之,大多数介绍小波变换的文献对那些小波新手们来说用处不大(仅仅为个人观点)。
当我刚开始学习小波变换的时候,曾经为了弄明白这个神奇的领域到底说的是什么困扰了好多天,因为在这个领域的入门书籍少之又少。
为此我决定为那些小波新手们写这个入门级的教程。
我自己当然也是一个新手,也有很多理论性的细节没有弄清楚。
不过,考虑到其工程应用性,我觉得没有必要弄清楚所有的理论细节。
在这篇教程中,我将试图给出一些小波理论的基本原理。
我不会给出这些原理和相关公式的证明,因为我假定预期的读者在读这个教程时并不需要知道这些。
不过,感兴趣的读者可以直接去索引(所列的书籍)中获取更为深入的信息。
在这篇文档中,我假定你没有任何相关知识背景。
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二、变换什么首先,我们为什么需要(对信号做)变换,到底什么是变换?原始信号中有一些信息是很难获取的,为了获得更多的信息,我们就需要对原始信号进行数学变换。
在接下来的教程中,我将时域内的信号视为原始信号,经过数学变换后的信号视为处理信号。
可用的变换有很多种,其中傅立叶变换可能是最受欢迎的一种。
实际中很多原始信号都是时域内的信号,也就是说不管信号是如何测得的,它总是一个以时间为变量的函数。
换言之,当我们画信号图的时候,横轴代表时间(独立变量),纵轴代表信号幅度(非独立变量)。
当我们画信号的时域图时,我们得到了信号的时幅表示。
对大多数信号处理应用来说,这种表示经常不是最好的表示。
在很多时候,大量特殊的信息是隐藏在信号的频率分量中的。
小波变换_完美通俗解读
小波变换完美通俗解读要讲小波变换,我们必须了解傅立叶变换。
要了解傅立叶变换,我们先要弄清楚什么是”变换“。
很多处理,不管是压缩也好,滤波也好,图形处理也好,本质都是变换。
变换的是什么东西呢?是基,也就是basis。
如果你暂时有些遗忘了basis的定义,那么简单说,在线性代数里,basis是指空间里一系列线性独立的向量,而这个空间里的任何其他向量,都可以由这些个向量的线性组合来表示。
那basis在变换里面啥用呢?比如说吧,傅立叶展开的本质,就是把一个空间中的信号用该空间的某个basis的线性组合表示出来,要这样表示的原因,是因为傅立叶变换的本质,是。
小波变换自然也不例外的和basis有关了。
再比如你用Photoshop去处理图像,里面的图像拉伸,反转,等等一系列操作,都是和basis的改变有关。
既然这些变换都是在搞基,那我们自然就容易想到,这个basis的选取非常重要,因为basis的特点决定了具体的计算过程。
一个空间中可能有很多种形式的basis,什么样的basis比较好,很大程度上取决于这个basis服务于什么应用。
比如如果我们希望选取有利于压缩的话,那么就希望这个basis能用其中很少的向量来最大程度地表示信号,这样即使把别的向量给砍了,信号也不会损失很多。
而如果是图形处理中常见的线性变换,最省计算量的完美basis就是eigenvector basis了,因为此时变换矩阵T对它们的作用等同于对角矩阵( Tv_n = av_n,a是eigenvalue )。
总的来说,抛开具体的应用不谈,所有的basis,我们都希望它们有一个共同的特点,那就是,容易计算,用最简单的方式呈现最多的信号特性。
好,现在我们对变换有了基本的认识,知道他们其实就是在搞基。
当然,搞基也是分形式的,不同的变换,搞基的妙处各有不同。
接下来先看看,傅立叶变换是在干嘛。
傅立叶级数最早是Joseph Fourier 这个人提出的,他发现,这个basis不仅仅存在与vector space,还存在于function space。
小波变换算法
小波变换算法
1 小波变换算法
小波变换是一种常用的幅度频谱分析和信号处理算法,源自端口
分析理论,常用于多种信号和图像处理应用程序中,例如语音增强、
图像压缩、网络数据检测等。
小波变换算法的核心思想是将信号的不同特征分解成一系列的子带,并分别进行处理。
这样可以使用功率谱分析将输入信号或图像中
的高频成分(如噪声)完全分离出来,从而获得高信噪比的图像。
此外,小波算法可以对图像采样和量化进行压缩,提高图像压缩效率。
由于小波变换算法可以将信号分解成子带,它使得信号处理更加
灵活,噪声消除和图像压缩更加精确。
特别是,当分块差补法或在线
算法(允许输入一部分图像或信号,以求出整个图像)结合小波变换时,将影响很大。
此外,小波变换算法还可以改善图像质量,提高图
像的空间信息和视觉效果。
除此之外,小波变换算法可以在多媒体应用程序中应用。
特别是,在视频处理和图像处理中,小波变换可以用来提高处理效率,减少处
理时间和计算复杂度,提高图像质量。
总而言之,小波变换算法为信号处理和图像处理及其相关应用提
供了一种有效而高效的解决方案,让信号和图像处理更加灵活,异常
噪声更容易消除,图像压缩效率更高,图像质量得以改善。
小波变换原理
小波变换原理
小波变换是一种多用途的数学工具,自20世纪80年代以来已被广泛应用于数字图像处理领域。
小波变换把一个原始信号分解成多组低频信号和高频信号,通过分析低频信号来推断信号的趋势,考虑高频信号来掌握信号的细节,从而更好地提取信号中有价值的信息。
小波变换是一种类似滤波的多尺度变换技术,它是在时间上对信号的分解,即结合滤波和重构的形式来分析信号的多尺度特性,这样就可以在时间和频率范围内把信号分解成层次结构。
小波变换有两种基本模式:分解型和完全型。
分解型小波变换以采样频率为基础,把信号分解为几种不同尺度的波形,比如高频离散小波变换(DWT)或高斯小波变换(GWT)。
完全型小波变换是通过不同尺度的小波基函数进行分析的,比如曲线匹配和多项式建模技术。
小波变换的一个重要应用就是图像压缩。
图像压缩技术通常有两种应用模式:无损和有损。
无损图像压缩是指在压缩过程中不会出现失真,而有损图像压缩就是指在压缩过程中可能会出现一定程度的失真。
小波变换无损图像压缩技术采用分层多尺度分解的方法,通过把图像分解成多组低频和高频信号,只保留部分低频信号,忽略掉大部分高频信号,这样可以实现图像的压缩。
此外,小波变换还广泛应用于计算机视觉领域,可用于图像去噪处理、边缘检测和形态学处理等,可以帮助计算机识别图像中的目标对象,当然,小波变换也可以应用于其他领域,如声学、天气预报等。
综上所述,小波变换是一种强大的数学工具,可以帮助我们更好
地分析和处理信号,从而提取有价值的信息。
它在图像处理中的应用越来越广泛,还可以用于计算机视觉和其他领域,受到了广泛的关注。
小波变换课件h5双正交小波
~ ~ (2) L 2 K ; L 2K • 两者长度均为偶数,并且长度相差2的 偶数倍,两者等长是可能的 。
gk g1k gk g1k ~ • 小波 和 是一对反对称双正交小波。
hk h1k ;
~ ~ hk h1k
~ ~ (3)L为奇数, L 为偶数或为L偶数, L 为 奇数 序列 { p n }的终点下标和起点下标关于奇 偶性出现矛盾,故此种情况不存在
ˆ ( ) f 在
5.6 提升方案
• 1994年Wim Sweldens提出了一种新的小波构造方 法——提升方案(lifting scheme),也叫第二代小波 变换(second generation wavelet transform, SGWT)或[整数到]整数小波变换([integer-to]integer wavelet transform, [IT]IWT)。 • 第二代小波变换构造方法的特点是: 1、继承了第一代小波的多分辨率的特性; 2、不依赖傅立叶变换, 直接在时域完成小波变换; 3、小波变换后的系数可以是整数; 4、图象的恢复质量与变换时边界采用何种延拓方 式无关。
e
j
h( x) e h ( x)
j
j
证明:必要性:
e
j
h( x) ?
……
e h ( x) ?
充分性:
e H ()e
j
j
e H ()e
j ( )
j
j
H ( ) H ( ) e
推论5.1 如果限定脉冲响应 h( x) 为实 函数,那么由式 (5.1.3) 可知,这时 e 2 j 必为实数, 即 2 j e 1 所以实脉冲响函数具有线性相位的必要 与充分条件是 h( x) h( x) 任何实值脉冲响应的数字滤波器具有线 性相位的必充条件是
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{hk }和{h%k}的长度 L 和 L~ 之间的关系
(1)L 2K 1; L~ 2K~ 1 • 两者长度均为奇数,并且长度相差2的
奇数倍,因而两者不可能等长。
~~ hk hk ; hk hk
gk g2k g%k g%2k
• 小波 和 ~ 是一对偶对称双正交小波。
符或者数字转换为字符。
• for i= 1:n • t(i+1) = t(i) *(n+1-i) /i; • end • for i=1:n • t=t/2; • end • y= sym(0) ; • syms z; • n2= floor(n/2) ;%朝负无穷方式舍入 • for i= -n2:n-n2 • y= y+t(n2+i+1)*z^i; • end
若令 H%() H () 则 H () 2 H ( ) 2 1
gk (1)1k h%1k ; g%k (1)1k h1k
正交基本条件
5.2.3{h紧k }和支{撑h~k}之线间性的相长位度双关正系交小波的
定理5.3 序列{ pn },除 p0 1之外,所有 下标为偶数的元素取值为0。
pn : hk h%kn k
(2) L 2K ;L~ 2K~
• 两者长度均为偶数,并且长度相差2的 偶数倍,两者等长是可能的 。
~~ hk h1k ; hk h1k
gk g1k g%k g%1k
• 小波 和 ~ 是一对反对称双正交小波。
(3)L为奇数, L~ 为偶数或为L偶数, L~ 为 奇数
序列 {pn }的终点下标和起点下标关于奇 偶性出现矛盾,故此种情况不存在
• function y= biofilter2(n,m)
• k=(n+m)/2;
• t(1) = sym(1) ;
• for p= 2:k
• t(p) = sym(1) ;
• for j= 1:p-1
e2 j 1
所以实脉冲响函数具有线性相位的必要 与充分条件是
h( x) h( x)
任何实值脉冲响应的数字滤波器具有线 性相位的必充条件是
hn h2n0 n n 0 Z / 2, n Z
正交小波:紧支撑+线性相位?
• 定理5.2 紧支撑正交小波,除Haar小波 之外,不可能是线性相位的。
Step4 H
()
e
j 2
cos 2 N
1
P(cos )
H () cos2N P(cos)
①
H~ ( )
j
e2
cos
2 N~ 12(
)P~(cos
②
)
H%() cos2N% P%(cos)
2
2
• function [y,t] = biofilter1(n) • t(1) = sym(1) ;%syms是定义符号变量 ;sym则是将字
(x l ),%(x m) lm %(x l ), (x m) 0
(
x
l
),%(x
m)
l
m
(x l ),%(x m) 0
那么这两对函数称为互为对偶的双正交小波。
Vj V%j ; Wj W%j V%j Wj ; Vj W%j
5.2.2 双正交小波的二尺度关系
• 二尺度关系
(x)
(x) ~( x) ~( x)
2 hk (2x
k)
2 g k (2x k )
2
~ hkБайду номын сангаас
~(2
x
k
)
2
g~k ~ (2 x
k )
ˆ ( ) ˆ ( ) ~ˆ ( )
H( 2
G(
2
H ~
(
))) ˆ~ ˆˆ((( 22 )))
2
2
~ˆ ( )
G ~(
)~ˆ (
)
第五章 双正交小波
正交小波的性质
• 对称性(√),紧支撑(×)
• 对称性 (×),紧支撑(√)
• 对称性 (√),紧支撑(√)
光滑性(×)→Harr小波
紧支撑且线性相位(对称性)? 双正交小波!
5.1滤波器的相位特性
• 在线性系统理论中, 滤波器的传递函数可表达为
H() H() e j () H() 为幅频特性, () 为相频特性。
完全一致
线性相位, 振幅畸变
非线性相位, 振幅无畸变
当滤波器具有线性相位特性时, 输出信号将不产 生相位畸变。这一点对图像信号十分重要,因 为视觉对于相位畸变非常敏感
滤波器如何具有线性相位特性?
定理5.1 滤波器 H () 具有线性相位的必 要与充分条件是它的脉冲响应函数具有如
下关于 的共轭对称性:
e j h( x) e j h ( x)
证明:必要性:
e j h( x) ?
……
充分性:
e j h ( x) ?
e j H()e j e j H()e j
H() H() e j()
推论5.1 如果限定脉冲响应 h(x) 为实
函数,那么由式 (5.1.3) 可知,这时 e2 j
必为实数, 即
• 如果 () 可以表示为
()
式中α和β为常数,那么称为 (具) 有线性相位特
性
gˆ () H () fˆ () H () e j e j fˆ () H () e j ( f (x ))ˆ
f(x)
g(x)
h
• 输出信号的相位特性,除了常数β外,与 延时为α的输入信号 f (x 的)相位特性
5.3 构造双正交小波的CDF方法
Step1
给定2M,根据下式计算
Q(s in 2
)
2
Q(x)
M 1 M m0 m
m
1 x m
Step2
Q(sin2 ) P(cos)P%(cos)
2
Step3 当 L和 L~ 均为偶数,2M (2N 1) (2N~ 1) ①
当 L 和 L~ 均为奇数,2M 2N 2N~ ②
2
2
H ()H~ () H ( )H~ ( ) 1
G()G~() G( )G~( ) 1
H
(
)G~(
)
H
(
)G~(
)
0
H~
(
)G(
)
H~
(
)G(
)
0
令 G() e j H~ ( )
G~( )
e
j
H
(
)
则 H()H~() H( )H~( ) 1
双正交基本条件
5.2 双正交小波的基本性质
• 如果有两对函数 (%,%) 与 (, ) ,其中,尺度
函数 而
和 和 ~
% 分别生成MRA {V j } 和MRA {V~j} , 则分别张成在下述意义上的补空间
{W j } 和 {W~j} : Vj1 Vj Wj ;V%j1 V%j W%j
并且它们之间还满足如下正交关系: