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小波分解和重构算法在数字图像上的应用  
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【英文篇名】 Wavelet Decomposition and Reconstruction Algorithm on Digital Image Analysis
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【作者】 段益群; 曾辉; 卓辉;
【英文作者】 DUAN Yi-qun; ZENG Hui; ZHUO Hui; Biological and Electromechanical Polytechnic of Hunan Province; Zhuhai Hansheng Technology Co.; Ltd.; College of Information Science and Technology; Hunan Agricultural University; Micro and NanoKey Laboratory of the Ministry of Education; Hunan University;
【作者单位】 湖南生物机电职业技术学院; 广东省珠海汉胜科技股份有限公司; 湖南农业大学信息科学技术学院; 湖南大学教育部微纳米材料国家重点实验室;
【文献出处】 机械工程与自动化 , Mechanical Engineering & Automation, 编辑部邮箱 2016年 03期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 小波变换; 数字图像; 分解重构;
【英文关键词】 wave transform; digital image; decomposition and reconstruction;
【摘要】 从小波分析数值建模方程出发,提出了一种小波分解和重构算法。在信号处理方面采用低、高频二级分解重构,不但能有效弥补傅立叶变换在时域与频域对信号局部分析缺失的不足,而且能在短时傅立叶变换基础上解决图像分辩率和频率分辨率问题。该方法可应用于非平稳信号分析,在图像压缩、图形去噪、机器视觉增强等领域具有重大意义。
【英文摘要】 In this paper,based on the numerical modeling equations of wavelet analysis,a wavelet decomposition and reconstruction algorithm is presented.In signal processing,wavelet transform can compensate the lack of local signal in Fourier transform,improve the image resolution and frequency resolution,is of great significance in image compression,graphics noising,machine vision enhancement,etc.
【更新日期】 2016-05-19
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0　引言变换为连续小波函数:小波变换[1-3]的起源可追溯至1989年底,它是在WTf(A,B)=(f,φA,B)=傅立叶算法的基础上发展而来,通过对时域与频域进1+∞B)dx.(2)槡|A|∫f(x)φ(T-行局部变换,采用压缩或者增强、平移等数值算法对信-∞A号进行多角度、多尺度分割[4],以此来有效解决

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