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WTConv:小参数大感受野,基于小波变换的新型卷积 | ECCV24

论文将解决方案基于小波变换(与例如傅里叶变换不同),因为小波变换保留了一定的空间分辨率。这使得小波域中的空间操作(例如卷积)更加具有意义。...给定一个图像 $X$ ,在一个空间维度(宽度或高度)上的一层Haar小波变换由核为 $1,1/\sqrt{2}$ 和 $1,-1/\sqrt{2}$ 的深度卷积组成,之后是一个缩放因子为2的标准下采样操作...对于每个输入通道,卷积的输出为$$\begin{align}\begin{split}\leftX{LL},X{LH},X{HL},X{HH}\right = \mbox{Conv}(f{LL},f{LH...{LL},f{LH},f{HL},f{HH}\right,\&\leftX{LL},X{LH},X{HL},X{HH}\right)....首先,使用小波变换(WT)对输入的低频和高频内容进行过滤和下采样。然后,在不同的频率图上执行小核深度卷积,最后使用逆小波变换(IWT)来构建输出。

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iWave-新一代图像压缩技术

由于基的局部支持,小波变换在处理具有点奇异性的信号时,相比具有全局支持的傅里叶变换系列具有优势。小波变换引导了成功的图像编码标准JPEG-2000。...然而,已经报道小波变换在处理自然图像时仍然存在局限性。 首先,小波变换对于二维图像通常通过沿水平和垂直方向分别进行两步一维变换。这导致了在处理既非水平又非垂直的图像特征时效率低下。...其次,小波变换通常在整个图像上均匀地执行,即同一组变换核应用于所有地方。然而,自然图像具有局部变化的特征,因此均匀变换和非均匀图像之间存在冲突。...提出的方法 这一小节中提出了用于图像压缩的iWave方法。内容包括三部分:首先介绍iWave作为一种新型的小波类变换的结构;其次介绍获得iWave的训练方法和损失函数。...在行变换之后, iWave对图像进行分解的结果是四个子带:一个粗略子带LL,和三个细节子带HL、LH和HH。

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    医学图像处理案例(十四)——基于小波变换的图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把图像分解成低频图像和细节(高频)图像的组合,分别代表了图像的不同结构,因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...因而,DWT同时具有时域和频域分析能力,与一般的金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息的同时,还可获得了水平、垂直和对角三个方向的高频信息; 2)通过合理的选择母小波...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 3.1、小波分解原理简介 ?...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。

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    医学图像处理案例(二十二)——基于cuda的小波变换的图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把图像分解成低频图像和细节(高频)图像的组合,分别代表了图像的不同结构,因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。

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    医学图像处理案例(二十三)——基于cuda的小波变换的3d图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把图像分解成低频图像和细节(高频)图像的组合,分别代表了图像的不同结构,因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。

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    医学图像处理案例(十六)——基于小波变换和脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后,再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的,这是正变换,也就是图像的分解;逆变换,也就是图像的重建,是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换脉冲耦合神经网络融合结果 ? 与小波变换和最大值融合策略融合结果相比,PCNN融合方法在图像细节上保留的更好。 ? 如果碰到任何问题,随时留言,我会尽量去回答的。

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    医学图像处理案例(十七)——基于小波变换和自适应脉冲耦合神经网络的图像融合

    1、小波变换融合回顾 小波变换融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后,再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的,这是正变换,也就是图像的分解;逆变换,也就是图像的重建,是通过图像的增频采样和卷积来实现的。...小波变换的实际作用是对信号解相关,并将信号的全部信息集中到一部分具有大幅值的小波系数中。这些大的小波系数含有的能量远比小系数含有的能量大,从而在信号的重构中,大的系数比小的系数更重要。

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    医学图像处理案例(十五)——基于小波变换的医学图像融合

    今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。...1、基于小波变换的图像融合回顾 小波变换融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 1.1、小波分解原理简介 ?...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像中的每一个都是由原图与一个小波基函数的内积后,再经过在x和y方向都进行2倍的间隔采样而生成的,这是正变换,也就是图像的分解;逆变换,也就是图像的重建,是通过图像的增频采样和卷积来实现的。

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    哈工大&鹏程lab&武大提出对比学习+超分模型,实现了新的SOTA

    正负样本生成 信息正样本生成:除了唯一的HR,还应用不同的高通核在HR图像,进一步生成锐化图像作为正集。对于第个图像,正集表示如下: Sharpen是一个随机的锐化函数。...值得注意的是,为了增强高频分量的学习,我们将图像分离为低频和高频分量,只使用频率分量来训练嵌入网络。 本文使用Haar小波变换提取信息高频分量:LL、LH、HL、HH。...然后将三个高频相关的分量(LH、HL和HH)叠加作为输入,并将其输入到鉴别器中。采用对比度鉴别器丢失来训练而不是二元分类。...这是一种使用softmax交叉熵公式的单-批分类,计算如下: 其中是提取和叠加LH,HL和HH的操作。 对比损失 为了充分利用这些正负样本,本文通过嵌入网络对多中间特征进行对比损失。...整体损失定义为: image.png 03 实验 消融实验 不同损失与预训练模型与w/o小波变换的消融实验: 定量评估 定性评估

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    医学图像处理案例(二十四)——基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合

    2、小波变换特点介绍 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点:完善的重构能力,保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息;把图像分解成低频图像和细节(高频)图像的组合,分别代表了图像的不同结构,因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息...一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想:首先对源图像进行小波变换,然后按照一定规则对变换系数进行合并;最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LL,LH,HH和HL四个频带,下一层的分解仅对低频分量LL进行分解。

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    简谈基于fpga设计97小波变换的解交织过程

    之前有一篇我们聊了9/7小波变换原理,今天和大侠简单聊一聊基于fpga设计9/7小波变换的解交织过程详解。 fpga小波变换的流程是: ? 其中最后一部是解交织。...设经过列变换后的数据为只m,n),即数据的行地址为m,列地址为n,那么当m,n都为偶数时, 应将此数据放入LL子带中,地址的变换公式为: a = m/2, b = n/2 ; 当m为偶数...,n为奇数时,应将该数据放入LH子带中,地址变换公式为: a = m/2, b = n/2 + N/2 ; 当m为奇数,n为偶数时,应将该数据放入HL子带中,地址变换公式为: a...= m/2 + N/2, b = n/2 ; 当m为奇数,n为奇数时,应将该数据放入HL子带中,地址变换公式为: a = m/2 + N/2, b = n/2 + N/2...; 参考文献:西南交通大学研究生学位论文:小波提升变换的FPGA实现 END 后续会持续更新,带来Vivado、 ISE、Quartus II 、candence等安装相关设计教程,学习资源、项目资源

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    【Block总结】HWD,小波下采样,适用分类、分割、目标检测等任务|即插即用

    : 信息保留: 通过使用 Haar 小波变换,HWD 能够在下采样过程中最大限度地保留信息,避免传统下采样方法中常见的信息损失。...方法 HWD 模块的实现方法包括以下几个步骤: Haar 小波变换: 该模块利用 Haar 小波变换对特征图进行下采样,降低空间分辨率的同时保留重要信息。...Haar Wavelet Downsampling (HWD) 模块相较于传统下采样方法(如最大池化和步幅卷积)具有多项显著优势: 优势 信息保留能力: HWD 模块通过 Haar 小波变换进行下采样,...通过引入 Haar 小波变换,该模块不仅提高了信息保留能力,还通过特征熵指数的引入,为特征重要性评估提供了新的视角。综合实验结果表明,HWD 模块在多种语义分割任务中均表现出色,具有广泛的应用潜力。...torch.cat([yL, y_HL, y_LH, y_HH], dim=1) x = self.conv_bn_relu(x) return x if __

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    python图像多层小波分解_Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪

    Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪 Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪 最近需要做小波分解相关的东西,博客这里做一个简单的记录 灰度图的小波分解与重构: from PIL import...’) LL, (LH, HL, HH) = coeffs # 查看分解结果 plt.subplot(221), plt.imshow(LL, ‘gray’), plt.title(“LL”) plt.subplot...(222), plt.imshow(LH, ‘gray’), plt.title(“LH”) plt.subplot(223), plt.imshow(HL, ‘gray’), plt.title(“HL...”) plt.subplot(224), plt.imshow(HH, ‘gray’), plt.title(“HH”) plt.show() 结果如下: 对图像进行小波重构 # 很简单,直接拿轮子来用...,这是半径为25的结果: Python中图像小波分解与重构以及灰度图加噪相关教程 用python给你带来你的桃花运,详细解析画一棵表白树!

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    纹理分析以及结合深度学习来提升纹理分类效果

    小波 在此之前,纹理分析的基本问题是缺乏满意的工具来描述不同尺寸的纹理。多分辨率分析的进步,如Gabor和小波变换方法有助于解决这一缺陷。小波变换作用于图像的频域。你可能想知道图像的频域是什么?...一旦将小波变换应用于图像,它将产生四个象限(如图12所示)的图像。每个象限代表以下内容: LL (low - low):左上象限沿图像的行和列使用低通滤波器滤波。这个子块拥有原始图像的一半分辨率。...HL(高-低)/LH(低-高):右上和左下象限沿行和列使用高通滤波器和低通滤波器交替过滤。HL子块显示图像的水平边缘,而LH子块显示原始图像的垂直边缘。...然后再对一半分辨率的图像做小波变换,这是递归地完成的,这样原始图像的邻近像素越来越不相关。 图12 参考图13了解小波变换的不同层次。...图13,经过几级小波变换,得到了多分辨率图 上述图像分解后的表示方法被称为多尺度表示和多分辨率方案。经过小波变换(小波图像分解)后的输出很容易解释。

    2.7K20

    YoloV8改进策略:卷积篇|大感受野的小波卷积|即插即用

    多频响应:WTConv层能够产生有效的多频响应,并且随着感受野大小的增加而优雅地扩展。 方法 小波变换:论文采用Haar小波变换,因为它高效且直接。给定一张图像,通过深度卷积和下采样实现小波变换。...小波域中的卷积:使用小波变换对输入的低频和高频内容进行滤波和下采样,然后在对不同的频率图进行小核深度卷积之后,使用逆小波变换来构建输出。...给定一张图像,在一个空间维度(宽度或高度)上的一级Haar小波变换是通过与核和进行深度卷积,然后应用一个标准的2倍下采样算子来实现的。...首先,使用小波变换对输入的低频和高频内容进行滤波和下采样。然后,在对不同的频率图进行小核深度卷积之后,使用逆小波变换来构建输出。...该过程由下式给出: 其中是该层的输入,表示第3.1节中描述的第级的所有三个高频图。 为了组合不同频率的输出,我们利用了小波变换及其逆是线性操作这一事实,即。

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    机器学习:基于网格的聚类算法

    进行三次小波变换,结果如下所示 [1497413053289_5527_1497413053428.jpg] 离散小波变换用于二维图像处理 示例: [1497413065978_5722_1497413066076..._1544_1497413079152.jpg] • LL: 接近原始图像(缩小了一倍); • LH: 图像水平边界信息(horizontal edges); •...HL: 图像垂直边界信息(vertical edges); • HH: corners WaveCluster聚类算法 WaveCluster算法的核心思想是将数据空间划分为网格后,对此网格数据结构进行小波变换...对每行进行小波变换,得到 [1497413119893_2245_1497413119981.jpg] 再对每列进行小波变换,得到 [1497413132750_4143_1497413132844....jpg] 注:LL空间相当于是压缩后的信息,本例是44压缩为22 3 .找出小波转换后的LL空间中密度大于阈值(这里取3)的网格,将其标记为稠密; [1497413148578_3185_1497413148678

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    思维的碰撞:小波变换偶遇深度学习

    标题&作者团队 本文是浙江大学于2019提出的一种基于小波的图像超分方案,算是比较“老”的一种方案了。不过考虑到它的创新:将小波变换与深度学习相结合,本文还是值得略读一番。...不同于其他深度学习图像超分方案,本文采用小波变换提取图像的四组系数并作为网络的输入,预测残差图像的小波系数。...具体来说,该网络的输入与标签是由2D小波变换生成的四组系数,通过显式地将图像拆分为高低频四个通道有助于降低训练难度。...wavelet 上图给出了小波变换的示意图,小波变换会将输入图像变换为四组系数 。本文采用Haar小波进行变换。 ?...framework 上图给出了本文所提网络架构示意图,它的输入 为bicubic图像 经由小波变换处理后得到的四组系数。

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    BM3D算法「建议收藏」

    BM3D 把空间域和变换域的降噪方法结合起来 BM3D该算法通过相似判定找到与参考块相近的二维图像块,并将相似块按照组合成三维群组,对三维群组进行协同滤波处理,再将处理结果聚合到原图像块的位置。...即噪声图中的某个块)进行二维变换,可采用小波变换或DCT变换等,通常采用小波BIOR1.5。...变换完成后对三维矩阵进行硬阈值处理,将小于阈值的系数置0,然后通过在第三维的一维反变换和二维反变换得到处理后的图像块。...基于小波变换的图像去噪技术 主要思想是经过小波变换后图像和噪声的统计特性不同,其中图像本身的小波系数具有较大幅值,主要集中在高频,噪声小波系数幅值较小,并且存在于小波变换后的所有系数中。...算法的基本过程为: ①对原始信号进行小波分解 ②对变换后的小波系数进行阈值处理,得到估计小波系数 ③根据估计小波系数进行小波重构 https://blog.csdn.net/qq_39594939

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    图像融合的方法及分析

    由此,学者们提出了改进的小波变换,例如多小波、双树复小波变换、轮廓波、曲线波和剪切波等,它们不但具有平移不变性,也具有方向选择性。...Li等通过实验验证了多分辨率变换、小波基和分解层对融合效果的影响,结果表明4层是最佳选择。...通常,彩色图像按照三基色RGB分成三通道(R通道、G通道、B通道)分别融合,最后将三通道的融合结果合并成为彩色结果图像。该方法实现较为简单。...在变换域融合方法中,需要进行逆变换运算,所以,通常选择三通道方法进行融合。...而其他不涉及变换域的融合方法,在融合彩色图像时,既可以采用三通道方法来实现,也可以借助彩色空间转换公式将彩色图像转换为灰度图像来完成融合。

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