基于小波變換的交通圖像特征提取(完整版)
【正文】 道噪聲的影響，另外，運動圖像還會存在運動模糊的問題，這些都造成圖像得不清晰，影響后期處理，需要進行消除。驅(qū)躓髏彥浹綏譎飴憂錦諑瓊針嚨鯤鏵。設(shè)，則可表示為小波包分解算法 由求與小波包重構(gòu)算法 由與求4 小波包構(gòu)造用一個正交小波去構(gòu)造一個小波包的計算方法。在多分辨分析中，表明多分辨分析是按照不同的尺度因子把Hilbert空間分解為所有子空間的正交和的。在大尺度空間里，能看到目標對象的大致概貌；在小尺度空間里，則可以觀測到對象的細微部分。鐃誅臥瀉噦圣騁貺頂廡縫勵羆楓鱷燭。預(yù)頌圣鉉儐歲齦訝驊糴買闥齙絀鰒現(xiàn)。22001圖Haar小波函數(shù)（）小波系Daubechies函數(shù)是由世界著名的小波分析學(xué)者Inrid Daubechies構(gòu)造的小波函數(shù)，除了db1（即Haar小波）外，其它小波沒有明顯的表達式，但轉(zhuǎn)換函數(shù)的平方模是很明確的。在這個意義上，小波變換被稱為數(shù)學(xué)顯微鏡[3]。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。二、小波變換理論小波分析方法是一種窗口大?。创翱诿娣e）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?；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。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。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]。廈礴懇蹣駢時盡繼價騷巹癩龔長鰥檷。其性質(zhì)如下：籟叢媽羥為贍僨蟶練淨(jìng)櫧撻曉養(yǎng)鰲頓。（）小波系Biorthogonal函數(shù)系的主要特性體現(xiàn)在具有線性相位性，它主要應(yīng)用在信號與圖像的重構(gòu)中。（symN）小波系Symlets函數(shù)系是由Daubechies提出的近似對稱的小波函數(shù)，它是對db函數(shù)的一種改進。隨著尺度由大到小的變化，在各尺度上可以由粗及細的觀察對象。其中，為小波函數(shù)的閉包（小波子空間）。首先，與所選擇的小波相對應(yīng)的兩個長為的濾波器（和），它們分別是低通分解濾波器和高通分解濾波器的被除過之后的重構(gòu)濾波器。六、利用小波包分析進行特征提取特征提取的目的是獲得一些區(qū)別不同人臉的測度，用于區(qū)分不同的人臉。因此，在對圖像進行特征提取之前，要對其進行降噪和增強濾波等圖像預(yù)處理。構(gòu)氽頑黌碩飩薺齦話騖門戲鷯瀏鯪晝。（4）求各頻帶信號的總能量。凍鈹鋨勞臘鍇癇婦脛糴鈹賄鶚驥鯀戲。[2] [D].福州大學(xué)碩士論文。設(shè)對應(yīng)的能量為，則有：其中，表示重構(gòu)信號的離散點的幅值。其中，結(jié)點代表原始信號，結(jié)點代表小波包分解的第一層第0個節(jié)系數(shù)，結(jié)點代表小波包分解第一層第1個節(jié)點系數(shù)，結(jié)點代
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