基于小波變換的交通圖像特征提取-展示頁(yè)
2025-07-02 05:50本頁(yè)面
【正文】 圖像特征提取的問(wèn)題，做了簡(jiǎn)單的分析。基于小波變換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。作為現(xiàn)代分析學(xué)開(kāi)拓的一個(gè)新領(lǐng)域，目前小波變換已經(jīng)廣泛應(yīng)用于信號(hào)處理、圖像處理、模式識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、量子物理、地震勘測(cè)、流體力學(xué)、電磁場(chǎng)、CT成像、機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器故障診斷與監(jiān)控、分形以及數(shù)值計(jì)算等等工程領(lǐng)域。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 。一、引言基于小波包變換的圖像分析法，主要是利用小波包對(duì)圖像進(jìn)行多尺度分解，然后在每個(gè)尺度上獨(dú)立地提取特征，即把不同分解尺度上信號(hào)的能量求解出來(lái)，將這些能量值按尺度順序排列形成特征向量供識(shí)別使用，這就是基于小波包變換提取多尺度空間能量特征的基本原理[1]。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(shí)間窗和頻率窗都可改變的時(shí)頻局部化分析方法。釅錒極額閉鎮(zhèn)檜豬訣錐顧葒鈀詢鱈驄。滿足條件時(shí)，稱為一個(gè)基本小波或母小波。連續(xù)小波變換定義為：是時(shí)間軸尺度伸縮參數(shù)，大的值對(duì)應(yīng)小波伸展較寬；反之，小的值對(duì)應(yīng)小波在時(shí)間軸上受到壓縮。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。彈貿(mào)攝爾霽斃攬磚鹵廡詒爾膚億鰾簡(jiǎn)。在實(shí)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)。假
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