1) dynamic wavelet transform
动态小波变换
1.
A novel method based on the dynamic wavelet transform to identify fault types for the adaptive single-phase reclosure on transmission lines,was proposed.
分析了输电线路发生单相接地故障时,永久性故障与瞬时性故障电弧燃烧的特性,提出一种基于动态小波变换的自适应单相重合闸故障类型的判别方法。
2.
A fault line selection method was proposed based on dynamic wavelet transform as the principle that the difference of transient energy of normal line between that of fault line is minimal.
提出一种基于动态小波变换的故障选线方法,利用所有健全线路暂态能量与故障线路暂态能量之差为最小值作为判据。
2) stationary wavelet transform
静态小波变换
1.
Image fusion algorithm using stationary wavelet transform;
一种基于静态小波变换的图像融合算法
2.
Differences are compared between the discrete wavelet transform and the stationary wavelet transform in signal decomposition and reconstruction.
本文比较了离散小波变换和静态小波变换在信号分解和重构时的不同。
3.
Two-dimensional stationary wavelet transform is adopted to compute local modulus maximum.
小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。
3) morphological wavelet transformation
形态小波变换
1.
The morphological wavelet transformation(MWT) is a kind of nonlinear decomposition according to the shape feature of signals,which is based on mathematical morphology theory.
基于数学形态学的形态小波变换是对信号基于形态特征的非线性分解,选取合适的信号分解算子既能够抑制噪声,又能够提取信号中的冲击成分。
2.
By analyzing the dissemination and application requirements of large-scale remote sensing imagery,we research the morphological wavelet transformation image compression and image splitting technique and use it in the remote sensing dissemination system,we propose an architecture of image dissemination service and image standardization service and introduce the system composition.
在分析大幅面遥感影像分发应用需求的基础上,研究具有边缘提取能力的形态小波变换影像压缩技术和影像拆分等关键技术。
4) morphological wavelet transform
形态小波变换
1.
First, a pyramid representation of images is created using morphological wavelet transform.
用形态小波变换得到图像的塔式表示,并从最低分辨率到原始分辨率由粗到精地提取目标区域·在每个分辨率上,先应用分水岭变换分割该分辨率下的低频分量(或上一级分辨率得到的标记图),得到一个标记图;再用一个区域搜索策略来更新该标记图·对多类目标的实验结果验证了该算法具有速度快、精度高和对噪声不敏感的优点
2.
To improve conventional methods for contrast enhancement, this paper presents an image enhancement algorithm based on morphological wavelet transform.
针对传统的图像对比度增强方法所存在的一些问题,提出了一种基于形态小波变换的图像增强算法。
5) Static wavelet transform
静态小波变换
1.
Denoising method based on lifting static wavelet transforms;
基于提升静态小波变换的自适应消噪方法
6) static wavelet transform(SWT)
静态小波变换(SWT)
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条