1) trapezoid complex wavelet transform
梯形小波变换
1.
By comparison with other wavelet functions, trapezoid complex wavelet function has even frequency characteristic, and so trapezoid complex wavelet transform easily catch frequency deviation .
梯形小波函数具有平坦的频率特性 ,因而梯形小波变换较容易捕捉到信号的频率偏移。
2) wavelet transform and fractal
小波变换和分形
1.
A new and straight method integrating discrete wavelet transform and fractal geometry is presented for analyzing the anisotropy of surface structure of Cu-W.
提出了一种基于离散小波变换和分形几何概念定量描述薄膜表面形貌各向异性的新方法,并据此研究了磁控溅射Cu-W薄膜表面结构特征随退火温度的演变。
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) integer wavelet transform
整形小波变换
1.
Study on lossless compression of radiant images using integer wavelet transform;
基于整形小波变换的辐射图像无损压缩研究
2.
Improvement of zero-tree coding algorithm based on integer wavelet transform;
基于整形小波变换的零树编码算法的改进
5) 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。
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