基于小波變換的交通圖像特征提取-wenkub
2023-07-08 05:50:02 本頁面
【正文】 為數(shù)學(xué)顯微鏡[3]。在實際應(yīng)用中，常令，則小波變換具有如下形式：謀蕎摶篋飆鐸懟類蔣薔點(diǎn)鉍雜簍鰩驅(qū)。系數(shù)是歸一化因子，它的引入是為了使不同尺度的小波保持相等的能量。滿足條件時，稱為一個基本小波或母小波。二、小波變換理論小波分析方法是一種窗口大小（即窗口面積）固定但其形狀可變，時間窗和頻率窗都可改變的時頻局部化分析方法。關(guān)鍵詞：小波變換；交通圖像；特征提取Abstract: The wavelet deposition is a multilevel functions for mathematical tools. As a modern analytics opened up a new area, the current wavelet transform has been widely used in signal processing, image processing, pattern recognition, speech recognition, quantum physics, seismic surveying, fluid mechanics, electromagnetic fields, CT imaging, machine vision, machine fault diagnosis and monitoring, and numerical calculation of the fractal, and so engineering. In this paper, wavelet transform theory to solve the traffic issue of the image feature extraction, do a simple ?；谛〔ㄗ儞Q的交通圖像特征提取摘要：小波是一種用于多層次分解函數(shù)的數(shù)學(xué)工具。Key words: wavelet transform；traffic images； Feature Extraction聞創(chuàng)溝燴鐺險愛氌譴凈禍測樅鋸鰻鯪。在低頻部分具有較高的頻率分辨率和較低的時間分辨率，在高頻部分具有較高的時間分辨率和較低的頻率分辨率。將母小波經(jīng)伸縮和平移后可得到小波函數(shù)：其中，為伸縮因子，為平移因子。對于不同的母小波，同一信號的連續(xù)小波變換是不同的[2]。其中，被稱為二進(jìn)小波，二進(jìn)小波對信號的分析具有變焦距的作用。廈礴懇蹣駢時盡繼價騷巹癩龔長鰥檷。Haar函數(shù)是在小波分析中最早用到的一個具有緊支撐的正交小波函數(shù)，同時也是最簡單的一個函數(shù)。其性質(zhì)如下：籟叢媽羥為贍僨蟶練淨(jìng)櫧撻曉養(yǎng)鰲頓。（5）函數(shù)具有正交性。
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