图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波

【图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波】的更多相关文章

图像算法五：【图像小波变换】多分辨率重构、Gabor滤波器、Haar小波

原 https://blog.csdn.net/alwaystry/article/details/52756051 图像算法五:[图像小波变换]多分辨率重构.Gabor滤波器.Haar小波 2018年11月30日 01:49:25 芥末酱- 阅读数:720 版权声明:不允许转载本博客文章,否则违版必究. https://blog.csdn.net/weixin_42346564/article/details/84642513 matlab设计: 与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分…

dennis gabor 从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换（转载）

dennis gabor 题目:从傅里叶(Fourier)变换到伽柏(Gabor)变换再到小波(Wavelet)变换本文是边学习边总结和摘抄各参考文献内容而成的,是一篇综述性入门文档,重点在于梳理傅里叶变换到伽柏变换再到小波变换的前因后果,对于一些概念但求多而全,所以可能会有些理解的不准确,后续计划分别再展开学习研究.通过本文可以了解到: 1)傅里叶变换的缺点:2)Gabor变换的概念及优缺点:3)什么是小波:4)小波变换的概念及优点. 一.前言首先,我必须说一下,在此之前,…

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） ---转载

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…

gabor滤波器

https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 https://github.com/xuewenyuan/Gabor_Visualization https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/49642397 第三种使用的第三种gabor模型: 代码opencv实现 #include <opencv2/core/core.hpp>#include <opencv2/…

Gabor滤波器学习

本文的目的是用C实现生成Gabor模版,并对图像卷积.并简单提一下,Gabor滤波器在纹理特征提取上的应用. 一.什么是Gabor函数(以下内容含部分翻译自维基百科) 在图像处理中,Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器.Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似.研究发现,Gabor滤波器十分适合纹理表达和分离.在空间域中,一个二维Gabor滤波器是一个由正弦平面波调制的高斯核函数. 还有,生物学实验发现,Gabor滤波器可以很好地近似单细胞的感受野函数(光强刺激下的传递函数),…

python实现gabor滤波器提取纹理特征提取指静脉纹理特征指静脉切割代码

参考博客:https://blog.csdn.net/xue_wenyuan/article/details/51533953 https://blog.csdn.net/jinshengtao/article/details/17797641 傅里叶变换是一种信号处理中的有力工具,可以帮助我们将图像从空域转换到频域,并提取到空域上不易提取的特征.但是经过傅里叶变换后, 图像在不同位置的频度特征往往混合在一起,但是Gabor滤波器却可以抽取空间局部频度特征,是一种有效的纹理检测工具. 在图像处理…