小波 Transformation和图像处理Transformation的背景资料从出现到现在已经发展了好几年，从多分辨率分析到小波基础结构甚至相关/可以说小波曾经一棵“柔弱”的幼苗逐渐成长为枝叶繁茂的参天大树，其深厚的根基使得/的相关理论成为可能小波的应用也广泛渗透到信号与信息处理、模式识别与人工智能、物理与工程应用等领域，取得了显著的应用成果 。
1、什么是“ 小波神经网络”?能干什么用呀 小波神经网络(WNN)是在小波 分析的基础上突破的人工神经网络 。它是一种基于小波 分析理论和小波变换的新型分层多分辨率人工神经网络模型 。即用非线性的小波基来代替通常的非线性Sigmoid函数，其信号表达式用所选的小波基的线性叠加来表示 。避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等非线性优化问题，大大简化了训练，具有很强的函数学习能力和推广能力，应用前景广阔 。
医学成像方面 ， b超、CT、MRI的时间减少，分辨率提高 。2.在signal 分析中也有广泛应用 。可用于边界处理与滤波、时频分析、信噪分离与弱信号提取、分形指数计算、信号识别与诊断、多尺度边缘检测等 。3.工程技术中的应用 。包括计算机视觉、计算机图形学、曲线设计、湍流、遥远宇宙的研究和生物医学 。
2、MATLAB数字 图像处理的目录前言第一章图像处理Matlab 2007 a简介1.1概述1.1 Matlab概述1.1.2数字图像处理技术的内容和发展现状1.2相关学科和领域1.2.1数字信号处理1.2.2计算机图形学1.2.3计算机视觉1.3MATLAB2007a的新功能1.3 . 1 Matlab 2007 a的新特性1.3.2新-1/应用实例1.4.2 图像处理基本操作1.4.3 图像处理第2.1章图像编解码的高级应用概述2.1.1图像压缩编码的必要性2.1.2图像压缩编码的可能性2.1.3图像压缩编码的评价标准2.2统计编码2.2.1信息熵2 . 2 . 2 . 2山农法诺编码2.2.3霍夫曼编码2压缩编码国际标准2.5.1JPEG标准2 . 5 . 2 mpge视频编码压缩标准2.6总结练习第三章图像恢复3.1图像恢复的基本概念3.2图像退化模型3.2.1连续 。
【小波分析在图像处理中的应用】
3、在数字 图像处理中, 小波变换在时域具有表征信号局部特征的能力,该怎么...
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