【摘 要】
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第一章,研究人员将小波分析应用于图像识别,数学上研究人员可以认为图像与L中函数是相互对应的,比较两幅图像(L中的两个函数f和g)是否相同(相近)可归结为 是否存在平移、旋转
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第一章,研究人员将小波分析应用于图像识别,数学上研究人员可以认为图像与L<2>中函数是相互对应的,比较两幅图像(L<2>中的两个函数f和g)是否相同(相近)可归结为 是否存在平移、旋转变换使得f在其作用下与g按L<2>模的距离足够小,通过对小波级数的 比较可以有效地解决图像比对问题,同时研究人员也说明了应用这一方法比用Fourier级数 的优越之处.在第二章研究人员建立了多小波的分解重构算法及多小波包理论,讨论了多小波与标量小波间的差别,并将多小波应用于图像压缩,多小波在应用中需要预处理以得到向量输入信号,研究人员构造的预处理方法可以得到更高的压缩比.利用多小波的对称性,研究人员建立了多小波分解重构的快速算法,这一算法在取得同等压缩比的条件下远快于标量小波,应用实例及相应数据也一同给出.
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