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    尺度函數(shù)與正交小波基的構(gòu)造

    2016-01-05 14:42:08朱梅樊中奎
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2015年29期
    關(guān)鍵詞:小波變換

    朱梅++樊中奎

    摘要:該文首先介紹了小波變換的起源和應(yīng)用領(lǐng)域,首先介紹了尺度函數(shù)、小波函數(shù)、尺度空間、小波空間,并在之基礎(chǔ)上對(duì)正交小波基進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,給出了二維正交小波基的構(gòu)造方法,并應(yīng)用Haar小波進(jìn)行圖像進(jìn)行分析和壓縮,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明壓縮效果較好。

    關(guān)鍵詞:小波變換;信號(hào)分析;圖像壓縮

    中圖分類號(hào):TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2015)29-0209-03

    1 概述

    小波是上世紀(jì)80年代中期出現(xiàn)的一門現(xiàn)代技術(shù),由法國(guó)工程師J.Morlet在1974年首先提出的,該技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了:短時(shí)窗口傅立葉變換、Gabor變換、時(shí)頻分析、小波變換等階段的發(fā)展[1]。1986年著名數(shù)學(xué)家Y.Meyer構(gòu)造出第一個(gè)光滑的小波基對(duì)小波, 1988年S.Mall建立了構(gòu)造小波基的方法,并提出多分辨率分析的概念[2]。在此之后小波分析得到了快速的發(fā)展,比利時(shí)數(shù)學(xué)家 I. Doubechies 發(fā)表的《小波十講》對(duì)小波分析的理論及應(yīng)用的普及起了重要推動(dòng)作用[3]。

    目前小波分析在數(shù)學(xué)領(lǐng)域可以快速數(shù)值構(gòu)造、閾值分析;在信號(hào)分析領(lǐng)域能夠進(jìn)行信號(hào)濾波、去噪等;在影像領(lǐng)域能夠進(jìn)行壓縮、識(shí)別、分類等;在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中可以提高CT、B超的效率縮短時(shí)間;并在機(jī)械故障診斷、地震勘探等方面都取得了重要的研究成果,有力的推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展[3]。

    2 尺度函數(shù)與小波函數(shù)

    2.1 尺度函數(shù)與尺度空間

    定義函數(shù)[φ(t)∈L2(R)]為尺度函數(shù)(scale function)[4],若其整數(shù)平移系列[φk(t)=φ(t-k)]滿足

    αjm,n,βjm,n,γjm,n]與小波空間[W1j,W2j,W3j]相對(duì)應(yīng)[sjm,n]為尺度空間[Vj]的尺度展開(kāi)系數(shù)。

    2)長(zhǎng)方塊形式的二維正交小波基與二維正交小波變換

    正交基的尺度在兩個(gè)方向上是不同的,形象稱為的長(zhǎng)方形正交小波基。

    [f(x,y)]在長(zhǎng)方塊二維正交小波基下的展開(kāi)公式為

    [f(x,y)=j=1∞m=1∞k,ndj,mk,nψj,k(x)?ψm,n(y)] (3.1)

    其中

    [dj,mk,n=f(x,y)ψj,k(x)ψm,n(y)dxdy] (3.2)

    稱之為長(zhǎng)方塊形式下的二維正交小波變換系數(shù),[j,m]是兩個(gè)方向上的尺度, 位移[k,n]是兩個(gè)尺度下的。上述兩個(gè)公式表示長(zhǎng)方形二維正交小波變換的重構(gòu)以及分解。

    4 正交小波基應(yīng)用及結(jié)論

    圖2 haar小波變換結(jié)果

    圖2為用MATLAB工具對(duì)本人的照片做haar小波變換結(jié)果,(a)圖中圖名加cod為小波變換后經(jīng)過(guò)wcodemat處理即將圖像的數(shù)據(jù)范圍調(diào)整到當(dāng)前顯示的數(shù)據(jù)范圍的結(jié)果。(b)圖為僅利用小波分解后的低頻分量進(jìn)行的圖像的重構(gòu),從圖中可以看出圖像經(jīng)恢復(fù)后仍然能夠體現(xiàn)原圖的內(nèi)容。

    這就是圖像壓縮的內(nèi)容,這里用于二次圖像重構(gòu)的圖像的數(shù)據(jù)量與原圖的數(shù)據(jù)量比為1:16.壓縮比為93.75%,這意味著壓縮后數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)容量和傳輸速度都大大提高了。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 徐新艷. 基于小波變換的醫(yī)學(xué)超聲圖像去噪方法研究 [D]. 山東大學(xué), 2006.

    [2] 劉金梅, 楊力, 羅遲星. 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)和小波融合的紅外圖像去噪[J]. 彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào), 2010, 30(5): 73-75.

    [3] 于梅, 殷兵, 何國(guó)棟,等. 一種基于小波-Contourlet變換的圖像去噪算法[J]. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī), 2008, 25(12): 100-102.

    [4] 蔣霖, 李向民等. 多小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變形預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 山西建筑, 2008, 34(1): 13- 14.

    [5] C.K. Chui and J.-A. Lian, A study of orthonormal multi-wavelets[J]. Applied Numerical Mathematics, 1996, 20(3): 273-298.

    [6] 岡薩雷斯. 數(shù)字圖像處理第二版 (MATLAB版) [M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2005: 179-210.

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