基于提升小波滤波器的模式识别

文章提出了一种基于提升小波滤波器的模式识别方法。由目标图像的高频分量的两种不同类型的提升,我们引出了一个差分方程,且该方程是包含提升滤波器的自由参数的椭圆方程逆问题的近似。因为这个离散的逆问题是病态问题,所以方程中自由参数的值可以用正则化方法和最小二乘方法来确定。模式识别可以通过将学习提升小波滤波器作用于查询图像来实现。

提升二进小波滤波器的构造方法研究

在二进提升方案相关理论的基础上,结合消失矩条件,提出一种构造提升二进小波滤波器的新方法。此方法由二进小波滤波器出发,可以构造具有更高阶消失矩的提升二进小波滤波器。同时,考虑小波滤波器所具有的特性,通过选取适当的提升参数,具体构造了具有紧支撑、对称性和高阶消失矩的提升二进小波滤波器。

基于高阶消失矩的二进小波滤波器的构造方法研究

文章以二进提升格式为基础,结合小波相关理论和消失矩条件,提出一种构造新的具有高消失矩二进小波滤波器的方法。该方法不仅可以构造二进小波滤波器还可以构造双正交小波滤波器。第一步:将4次B-样条二进小波滤波器作为初始小波滤波器;第二步:利用对构造定理中提升参数的调整,构造满足需求的具有对称性、紧支撑和高消失矩的提升小波滤波器。

高阶消失矩的二进小波滤波器的构造方法研究

在二进提升方案相关理论的基础上,结合消失矩条件,提出一种具有高阶消失矩的提升二进小波滤波器的构造方法,并选取适当的提升参数,构造了具有紧支撑、对称性和高阶消失矩的提升二进小波滤波器。

高阶消失矩的二进小波滤波器的构造方法

文中在二进提升格式的基础上,结合消失矩的条件和小波的相关理论,推导出一种构造新的具有高阶消失矩的二进小波滤波器的方法。首先,对Mallat提出的B-样条二进小波进行拓展,推导出构造新的B-样条二进小波滤波器方法;然后,在二进提升格式的基础上,以r=1,m=2的B-样条二进小波滤波器作为初始二进小波滤波器,经过多次提升和大量计算,构造出新的具有7阶消失矩的二进小波滤波器;最后,再以对偶二进提升格式为基础,选择合适的自由参数,对初始二进小波重构高通滤波器进行三次提升,推导出具有紧支集、线性相位、7阶消失矩的对偶提升二进小波滤波器。

基于自适应二进小波变换的人脸检测方法

提出一种基于提升二进小波变换的检测人脸部位(如鼻子、眼睛和嘴唇等)的快速算法。在提升二进小波滤波器中的自由参数是学习的,从便使两个向量(其中一个向量的分量是提升二进小波滤波器系数,另一个向量的分量是人脸某部位像素)之间的夹角的余弦值最大化。学习得到的滤波器应用到测试图像中,可以检测人脸某些部位。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够很好地解决复杂背景下的人脸检测问题。由于该方法实现的简单性,并容易由硬件实现,使得检测速度进一步提高,因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。

一种基于二进提升方案的医学图像增强

通过分析和研究二进提升方案,得到一种新的提升二进小波滤波器的构造方法.以新的B-样条二进小波作为初始二进小波滤波器,结合二维6 trous算法对原始医学图像进行多层分解,根据分解后系数特点,一方面对不同级数的高频系数利用单阈值和双阈值函数增强,对低频子带系数用线性拉升来扩大图像的整体对比度.另一方面结合消失矩条件,调整滤波器的提升参数,构造了具有线性相位、紧支撑、高阶消失矩及有限长的单位脉冲响应的提升二进小波,并将其与初始二进小波滤波器增强后图像进行比较.仿真结果表明提升后的滤波器对于对比度低、弱光照图像比初始滤波器的增强效果有了进一步提高,噪声放大问题有明显改善,更好地突出图像边缘特征、保留了图像更多细节信息.