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]
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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
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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: