[注意:本文中所有的傅里叶变换和反变换均含对称因子$\frac{1}{\sqrt{2\pi}}$,且$z=e^{-ik\omega}$] 1. 多分辨率分析 1.1 概念 多分辨率分析指的是一系列$L^2(R)$的子空间$V_j$,每个子空间$V_{j+1}$都是它“上一级”子空间$V_j$的“精细化”: (i) $V_j\subset V_{j+1}$    # 子空间逐级嵌套 (ii) $\overline{U_{j \in Z}V_j}=L^2(R)$  # 所有子空间的并“构成”$L^2

原文:http://blog.csdn.net/yao_zhuang/article/details/2532279 下载cvgabor.cpp和cvgabor.h到你的C/C++工程目录下 注:在我的资源中有改进过的cvgabor类 相关链接为:http://download.csdn.net/source/490114 特别注意:使用该类需要opencv库的支持,如何配置环境参见:http://www.opencv.org.cn/index.php/Template:Install 它有如下

转自 http://blog.csdn.net/stellar0/article/details/8741780 分类: 最近也注意一些图像拼接方面的文章,很多很多,尤其是全景图拼接的,实际上类似佳能相机附加的软件,好多具备全景图拼接,多幅图像自动软件实现拼接,构成(合成)一幅全景图像(风景). Sift算法,我略知一二,无法仔细描述(刚也贴了2个最近的资料).       当就尺度空间(scale space),我想,其在计算机视觉(Computer Vision)\图像的多分辨率分析(尤其近

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,

无论是学习信号处理,还是做图像.音视频处理方面的研究,你永远避不开的一个内容,就是傅里叶变换和小波.但是这两个东西其实并不容易弄懂,或者说其实是非常抽象和晦涩的! 完全搞懂傅里叶变换和小波,你至少需要知道哪些预备知识?主页君从今天开始就将通过一些列文章告诉你他们之间的来龙去脉!本节是全部系列文章的第一节--总纲,日后我们也将按照这个思路一点一点讲述所有的知识.需要说明的是,本文主要面向计算机专业或者电子信息专业的读者,为此我们将尽量采取一些非常非常基础的知识来帮助你理解.所以,题目里面讲的"完全

[DWT笔记]傅里叶变换与小波变换 一.前言 我们经常接触到的信号,正弦信号,余弦信号,甚至是复杂的心电图.脑电图.地震波信号都是时域上的信号,我们也成为原始信号,但是通常情况下,我们在原始信号中得到的信息是有限的,所以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,得到变换域的信号,通常接触到的变换主要有傅里叶变换.拉普拉斯变换.Z变换.小波变换等等,今天主要讨论下傅里叶变换与小波变换. 二.平稳信号与非平稳信号 在介绍主体之前,先要说下平稳信号与非平稳信号的区别. 平稳信号是指分布参数

离散小波变换.多级信号分解,多分辨率分析. Multiresolution Analysis(MRA.多分辨率分析) 子带编码(Subband Coding) 简称SBC. 一种以信号频谱为依据的编码方法,即将信号分解成不同频带分量来去除信号相关性,再将分量分别进行取样.量化.编码,从而得到一组互不相关的码字合并在一起后进行传输. 子带编码(Subband Coding)简称SBC. 子带编码是另一种与多分辨率分析相关的重要图像技术.在子带编码中,一幅图像被分解成为系列频带受限的分量,称为子带.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22450818?refer=dong5 最早发于回答:能不能通俗的讲解下傅立叶分析和小波分析之间的关系? - 咚懂咚懂咚的回答现收入专栏. 从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,可以讲得很形象.小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路. 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西.小波究竟是怎样的思路.(反正题主要求的是通俗形

转载自 http://blog.sina.com.cn/s/blog_633750d90100hbco.html 连续小波变换的概念.操作.及时间尺度图的显示 最近很多网友问到关于连续小波变换的诸多问题,我用了点时间,写了个底层程序,提供给大家参考. .连续小波的概念.就是把一个可以称作小波的函数(从负无穷到正无穷积分为零)在某个尺度下与待处理信号卷积.改变小波函数的尺度,也就改变了滤波器的带通范围,相应每一尺度下的小波系数也就反映了对应通带的信息.本质上,连续小波也就是一组可控制通带范围的多尺

The Daubechies wavelets, based on the work of Ingrid Daubechies, are a family of orthogonal wavelets defining a discrete wavelet transform and characterized by a maximal number of vanishing moments for some given support. With each wavelet type of th

论文链接:http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Wu_Self-Organized_Text_Detection_ICCV_2017_paper.pdf 代码链接:https://gitlab.com/rex-yue-wu/ISI-PPT-Text-Detector 摘要 该论文由Yue Wu等人发表于ICCV 2017.针对文字检测中提取文字的行级候选区需要大量后处理.复杂且耗时的问题,提出了一种基于边界学习的场景文字检测方

1.算法功能简介 小波变换是一种信号的时间——尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可变,时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法.即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,被誉为分析信号的显微镜. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对小波变换算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算

小波变换 小波,一个神奇的波,可长可短可胖可瘦(伸缩平移),当去学习小波的时候,第一个首先要做的就是回顾傅立叶变换(又回来了,唉),因为他们都是频率变换的方法,而傅立叶变换是最入门的,也是最先了解的,通过傅立叶变换,了解缺点,改进,慢慢的就成了小波变换.主要的关键的方向是傅立叶变换.短时傅立叶变换,小波变换等,第二代小波的什么的就不说了,太多了没太多意义.当然,其中会看到很多的名词,例如,内积,基,归一化正交,投影,Hilbert空间,多分辨率,父小波,母小波,这些不同的名词也是学习小波路上的标

哈哈,这两天在整理时频分析的方法,大部分参考网上写的比较好的资料,浅显易懂,在这谢过各位大神了! 今天准备写下S变换,由于网上资料较少,自己尝试总结下,学的不好,望各位多多指导 由前面的文章可知,傅里叶变换只能作用于收敛信号,短时傅里叶变换的窗函数不可变,小波变换虽然窗函数可变,能进行多分辨率分析,但是其基函数选取困难:S变换介于前两者之间,结合两种方法的优势,可自适应调节分辨率且其逆变换无损可逆.下面详细介绍下S变换: S变换(ST)是地球物理学家Stockwell域1996年提出的一种时频分

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

翻译 一项关于视觉特征检测的最新进展概述——http://tongtianta.site/paper/56761 摘要 -特征检测是计算机视觉和图像处理中的基础和重要问题.这是一个低级处理步骤,它是基于计算机视觉的应用程序的基本部分.本文的目的是介绍一项关于视觉特征检测的最新进展和进展的调查.首先,我们从心理学角度描述边缘,角点和斑点之间的关系.其次,我们将检测边缘,角点和斑点的算法分类为不同的类别,并提供每个类别中代表性近期算法的详细描述.考虑到机器学习更多地涉及视觉特征检测,我们更加强调基于

2013年11月4日补充: 之前写这篇博客的时候其实我还没有开始过真正的去做一个项目,主要过程还是偏向于理解原理.前几天在准备练练手时回过头来想了下这个问题,发现又有点一头雾水了,所以我觉得之前我并没有完全理解.于是又重新搜索了一下这个问题,找到一篇能够解释我之前留下疑问的博文,这里补上做修正. 地址:http://www.ityran.com/archives/4809  . 资料很多,我就不重复了,主要记录下自己在看完这些资料后,所思考的过程. 首先列出参考资料: 官方文档:http://w

本文转自:http://blog.csdn.net/chgm_456d/article/details/8100513 我一直对于 多尺度与多分辨率没有一个准确的概念.后来看了一些文章,其中xiaowei_cqu博客的一篇文章“[OpenCV]SIFT原理与源码分析:DoG尺度空间构造”(以下简称,xiaowei一文),写的很好,分享一下: 尺度空间(scale space)理论 要理解多尺度,首先要知道什么是尺度空间.xiaowei一文中提到,自然界中的物体呈现出不同的形态,需要不同的尺度观测

原文地址:http://www.cnblogs.com/cqgreen/p/3348154.html   一.当下移动设备的主流分辨率(数据来自“腾讯分析移动设备屏幕分辨率分析报告”) 1.1 iOS设备的分辨率主要有:   宽 高 宽高比 960 640 1.5 1136 640 1.775 1024 768 1.3333 2048 1536 1.3333   Android设备的分辨率则相对纷杂,主流的分辨率有: 宽 高 宽高比 800 480 1.6667 854 480 1.7792 1