首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我想实现用于图像处理的双树复小波变换(DTCWT

双树复小波变换(DTCWT)是一种用于图像处理的复小波变换技术。它是对传统的小波变换进行改进和扩展,具有更好的时空局部性和多方向分辨率。DTCWT在图像压缩、图像去噪、图像增强、纹理分析等领域有广泛的应用。

DTCWT是一种多尺度变换方法,可以将图像分解为不同尺度和方向的频域子带。它利用了两个不同的小波滤波器来进行变换,分别称为低频和高频滤波器。这两个滤波器分别对图像进行垂直和水平方向的分解,产生四个子带,然后对这四个子带进行重构,得到多尺度和多方向的频域信息。

DTCWT相比于传统的小波变换具有以下优势:

  1. 更好的时空局部性:DTCWT在时间和空间上都具有更好的局部性,能够更准确地捕捉信号的局部特征。
  2. 多方向分辨率:DTCWT能够分解图像的多个方向子带,使得在图像分析和处理中可以更好地捕捉方向特征。
  3. 无冗余性:DTCWT是一种无冗余的变换方法,不会引入额外的信息量,能够更有效地表达信号。

DTCWT在图像处理中有广泛的应用场景,包括但不限于:

  1. 图像压缩:DTCWT可以对图像进行分解和重构,实现图像的有损和无损压缩,保持较好的图像质量。
  2. 图像去噪:DTCWT可以提取图像的细节信息,对图像中的噪声进行去除,恢复清晰的图像。
  3. 图像增强:DTCWT可以增强图像的细节和对比度,使图像更加鲜明、清晰。
  4. 纹理分析:DTCWT可以提取图像的纹理特征,用于纹理分类、纹理检测等任务。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品,可以支持DTCWT的应用开发,其中包括:

  1. 图像处理服务(Image Processing Service):提供了图像处理的API接口,包括图像压缩、图像增强、图像去噪等功能。
  2. 视频处理服务(Video Processing Service):提供了视频处理的API接口,可以对视频中的图像进行DTCWT等处理。
  3. 人工智能服务(AI Services):提供了各种与图像处理相关的人工智能服务,包括图像分类、目标检测等。

你可以在腾讯云官网上了解更多关于这些产品的详细信息和使用方法,以下是相关链接:

  1. 图像处理服务
  2. 视频处理服务
  3. 人工智能服务

通过以上腾讯云的产品和服务,你可以实现基于DTCWT的图像处理应用,并且腾讯云具备强大的基础设施和技术支持,能够保证应用的稳定性和可靠性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用方向变换(directional transform)图像分块压缩感知

,并且将PL中硬阈值用bivariate shrinkage(变量收缩)代替。...论文第三部分介绍了将BCS与SPL结合框架: 3.1 BCS BCS即图像分块压缩感知,将图像分成多个大小为B×B图像块,设xj为每块列向量表示,对每一个图像块采用观测矩阵ΦB来测量。...论文第四部分主要介绍了稀疏基和阈值: 4.1 Transforms 在图像压缩感知中,DWT被广泛应用于将信号进行稀疏表示,但是离散变换缺少移不变特性和方向选择性。...据此提出了两种方向变换:轮廓变换(CT)以及值离散变换(complex-valued DWTs),值离散变化使用了二元DWT, 称为变换DDWT。...硬阈值本质上假定了系数之间是互相独立,但对于所采用方向变换变量收缩在变换系数和他们各自父系数之间采用了统计依赖关系,能达到比硬阈值更好效果,论文中所采用方法如下图所示: ?

1.2K110

图像融合方法及分析

随后,变换应运而生,它将图像分解为表示轮廓低频近似系数和表示图像细节多层3个方向(水平 垂直和对角)高频细节系数,充分反映了源图像局部变化特征。...优点是分解后信息无冗余,具有方向性,克服了基于金字塔变换方法缺点。但是,Li 等在多尺度变换实验中验证了平移不变性重要性,不具备平移不变性方法匹配不完好图像时效果不理想。...由此,学者们提出了改进变换,例如多变换、轮廓、曲线和剪切等,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基和分解层对融合效果影响,结果表明4层是最佳选择。...除此之外,基于NSCT 和稀疏表示多聚焦图像融合方法、基于非下采样轮廓变换 NSDTC- CT和稀疏表示红外和可见光图像融合方法等也取得了较好效果。PCNN 模型与其他方法也有结合。

2.7K70
  • 论文Express | AI+云+无人机=“云中监狱”:剑桥大学个体暴力行为实时监测

    下面给出了单输入图像参数化DTCWT ScatterNet公式,然后可以应用于每一个多分辨率图像。...为了建立一个具有平移不变性姿态表示,对L2层滤波信号(模量)实部和虚部逐点求模: 然后对所有从第一层中提取方向表示进行参数对数变换,k_j表示第j个信号参数k,初始值j=1。...通过引入相对对称来降低异常值影响,如下所示: 接下来,计算了|U1[λ_m=1]|局部平均值,该值集合了构建所需平移不变表示系数: 通过在第二层进行级联滤波,提取了由平滑处理导致高频分量损失...利用亚马逊云端对无人机记录图像进行计算,实现实时识别。 实验结果 姿态检测器 在80类COCO检测数据集上进行预先训练,得到FPN网络,将其用于检测AVI数据集中无人机记录的人群。...最后用SVM算法处理估计个体姿态从而识别暴力个体。 本文提出SHDL网络,使用具有结构先验ScatterNet特征来实现少量标记样本加速训练。

    63940

    数字图像处理Matlab函数全汇总

    (复原) 图像变换 领域和块处理 形态学操作(亮度和二值图像) 形态学操作(二值图像) 结构元素(STREL)创建和操作 基于区域处理 彩色映射处理 彩色空间转换 数组操作 图像类型和类型转换...Radon 计算Radon变换 Wave2gray(DIPUM) 显示波分解系数 Waveback(DIPUM) 执行多灰度级二维快速变换 Wavecopy(DIPUM) 存取波分解结构系数...DIPUM) 在波分解结构中放置系数 Wavework(DIPUM) 编辑波分解结构 Wavezero(DIPUM) 将细节系数设置为零 领域和块处理 Bestblk 为块处理选择块大小 Blkproc...为图像实现不同处理 Col2im 将矩阵列重排为块 Colfilt 按列邻域操作 Im2col 将图像块重排为列 Nlfilter 执行一般滑动邻域操作 形态学操作(亮度和二值图像) Conndef...Im2bw 通过阈值处理图像转换为二值图像 Im2double 将图像数组转换为精度 Im2java 将图像转换为Java图像 Im2java2d 将图像转换为Java缓存图像对象 Im2uint8

    1.2K20

    图像压缩相关内容简介

    长期以来,通过对人眼视觉现象观测和研究,人们已经发现人眼视觉特性有很多特点,特别是视觉掩盖效应,可以直接或间接地用于改善视频信息处理。...(下图是“巢湖一号” SAR卫星所生成卫星图像) SAR 图像压缩是主要基于彩色图像压缩 嵌入式图像压缩 嵌入式图像压缩,即是在嵌入式设备上进行图像压缩。...零编码 嵌入式零编码(Embedded Zerotree Wavelets Encoding) 是指基于图像变换数学结构,J.M.Shapiro提出了一种高效图像压缩算法,称为嵌入式零编码...EZW编码器 :EZW编码器就是一种专门设计用于变换编码器。EZW编码器最初设计用于图像(2d信号),也可以用于其他维度信号 零 : 零是一种四叉,它所有节点都等于或小于根。...用一个表示进行编码,然后由解码器将其重构为一个四叉。 嵌入式零优势: 零编码用于编码每个阈值显著性映射。使用标量量化和熵编码,以实现非常低比特率。

    33710

    用于 BCI 信号分类深度特征 Stockwell 变换和半监督特征选择

    短时傅里叶变换 (STFT) 和变换也是流行时频方法,它们已被开发用于提取随时间变化各种EEG频率特征[12、22、23]。...几项研究表明,具有变体母连续变换 (CWT) 代表了适当多尺度分析,用于在 BCI 任务中提取 MI EEG 信号时频分辨率中重要特征[25 – 27]。...他们通过 VGG19 在全频段(8-30 Hz)中实现了 95.71% 最大准确度。此外,参考文献中通过 Morlet 变换获得时频图像[35]。...变换被提出来通过将数据分解成几个尺度来克服与傅里叶变换相关问题,每个刻度代表信号特定分辨率。变换缺点是选择最优母和丢失数据绝对相位。...作为提取特征 Hjorth 参数、用于特征选择 ANOVA 和用于分类 SVM 组合在参考文献中达到了 82.58% 准确率。[81] 参考文献中使用了

    97720

    AI综述专栏 | 掌纹识别近十年进展综述

    同时,也有包含其他信息数据库,如3D图像,多光谱和掌纹细节。 ? 图 3 图片获取系统外观. [4] 2.2 预处理 除了图像增强、滤波等步骤,提取 ROI 算法是预处理阶段关键步骤。...经典变换变换, 傅里叶变换组成,可以完美地表示掌纹图像在频域多尺度信息,但是该法是局部。近十年,离散曲变换、Riesz 变换、力场变换和数字剪切变换已经被引入。...在变换后,统计指标被转换为对应向量。科研人员还改进了局部二值模式直方图(LBPH),并将其与复数变换(DT- CWT)相结合,提出一种基于 DT-CWT LBPWH 方 法。...一些新距离,如角距离、CW-SSIM(-结构相似性)距离、峰-旁瓣比 (PSR)和余弦马氏距离被充分研究。多距离融合也是一个新现象。它通常使用多个匹配器加权之和来计算差异。...它可以用于数据采集、预处理、 特征提取和匹配,提高识别性能,但当前融合应用对象未超过三个,应考虑更多对象,而同时平衡总时间消耗。

    2.3K20

    2D 离散傅里叶变换

    2D DFT变换在数字图像处理中有着重要应用,本文记录相关概念和简单应用。...简介 傅里叶变换 是一种分析信号方法, 将时域信号在频域基中重新表示,而在频域中可能会有时域难以实现操作效果。...对于数字图像处理来说,离散 2D 傅里叶变换是更加实用理论,根据傅里叶变换性质 我们可以使用傅里叶变换进行时域卷积、相关等操作 2D 傅里叶变换 1D 傅里叶变换是将时域信号用频域空间基——...事实上二维傅里叶变换将一个图像分解成若干个平面 e^{j 2 \pi(u x+v y)} 之和。...中心低频贡献了图像主体,周围高频提供图像细节和边缘。 k空间每一个位置存储诸数代表了所在位置平面图像中占多少成分,我们就河以用每个系数 \times 所代表平面相加得到原来图像

    1.5K20

    系数

    变化系数时a b怎么取? 变换概念是由法国从事石油信号处理工程师J.Morlet在1974年首先提出,通过物理直观和信号处理实际需要经验建立了反演公式,当时未能得到数学家认可。...通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度细化分析,解决了Fourier变换不能解决许多困难问题。变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理图像处理、地震勘探等多个学科。...基于波分析压缩方法很多,比较成功波包最好基方法,域纹理模型方法,变换压缩,变换向量压缩等。 (2)在信号分析中应用也十分广泛。...比如: 图像A [ca,cb,cc,cd]=idwt2(A,'haar',2); 得到系数就是低频ca,水平cb,垂直cc,对角cd 至于它们之间关系如何得到,介绍看这个文章,不难,看完成就知道了...文章名:变换 在百度文库搜一下。 [YC,YS]=wavedec2(Y,2,'db1'); Y为要分解图像矩阵,2为分解层数,?db1'为采用基 返回两个矩阵YC和YS。

    1.7K81

    傅里叶变换理论与应用

    一维傅里叶变换是将一个一维信号分解成若干个指数 e^{j w x} 。...二维傅里叶变换 一维信号是一个序列,傅里叶变换将其分解成若干个一维正弦函数之和。 二维傅里叶变换将一个图像分解成若干个平面 e^{j 2 \pi(u x+v y)} 之和。...从公式也可以看到,二维傅里叶变换就是将图像与每个不同频率不同方向平面做内积,也就是一个求在基 \left\{e^{-j 2 \pi(u x+v y)}\right\} 上投影过程。...该操作不可交换,但其物理含义在图像处理中很重要,由于是向量直接平移后点积计算,正好可以表示图像相关性。...,求得旋转角度 二维傅里叶变换应用 图像压缩 自然图像往往有邻域强相关特性,因此低频分量承载了更多图像信息 可以运用此性质在保存图像数据时适当丢弃部分高频数据,以实现图像压缩(JPEG) 旋转和平移

    97680

    思维碰撞|变换偶遇深度学习

    标题&作者团队 Abstract 在过去几年里,深度学习方法在图像降噪领域取得了极大成功。在这篇论文中,作者提出一种稠密自引导网络用于真实世界图像降噪。...为避免信息损失并得到更大感受野,作者提出将变换嵌入到DSWN中。此外,作者还将稠密残差学习应用到卷积模块以体征所提网络特征提取能力。...(2) 下表给出了PixelShuffle与DWT下模型性能对比。可以看到采用DWT具有更好效果,这可能与频域更适合降噪、变换有助于提升感受野有关。 ?...image-20200619155015821 Conclusion 该文提出了一种稠密自引导网络用于图像降噪。...为避免信息损失并得到更大感受野,作者提出将变换嵌入到DSWN中。 所提方案在AWGN与真实图像降噪方面均表现优异,相比已有方法具有更好降噪效果且速度更快。

    67040

    部分图像压缩技术优缺点以及应用

    使用系数编码图像压缩 作者 技术 功能 优点 缺点 应用 结果 Creusere (1997) EZW算法 EZW算法对系数进行量化并分别编码 需要少量额外内存 较高计算复杂度 多媒体应用...) 预测嵌入式零编码器 零是PEZW基本编码单元 高效编码方式和多种功能 功耗 网络和多媒体图像应用 有效但PEZW具有较低复杂度 Chen et al. (2009) 基于卫星图像压缩方案...计算量大 数字图像传输 1.0 bpp 和 PSNR = 0.45 db Wu and Hsu (2000) 图像压缩中离散变换 (DWT) 具有不同决策级别的熵函数全局极大值 保持良好图像保真度与高压缩比...- 多分辨率应用程序 - Cotronei et al. (2000) 多变换编码 基于逐次逼近量化嵌入式编码方案 图像数据快速传输 - - 压缩比是 lena 图像128:1 Nadenau...Lena图像 CR = 32.01 PSNR = 27.5 Chen et al. (2009) 通过改进四叉进行图像压缩 获得图像表示简单技术 更好压缩性能 - 视频和HDTV压缩 比变换编码或子带性能更好

    59110

    如果看了这篇文章你还不懂傅里叶变换,那就过来掐死吧(3)

    曾经在学数字信号处理时候写过一首打油诗: 往昔连续非周期, 回忆周期不连续, 任你ZT、DFT, 还原不回去。...“但是姑娘们心里往往只有一句话:”臭屌丝……“ 这个公式关键作用,是将正弦统一成了简单指数形式。我们来看看图像涵义: ?...六、指数形式傅里叶变换 有了欧拉公式帮助,我们便知道:正弦叠加,也可以理解为螺旋线叠加在实数空间投影。而螺旋线叠加如果用一个形象栗子来理解是什么呢?...好了,刚才我们已经看到了大海——连续傅里叶变换频谱,现在想一,连续螺旋线会是什么样子: 想象一下再往下翻: | | | | | | | | | ? 是不是很漂亮?...这样教学模式,才是大学里应该出现。 最后,写给所有给我点赞并留言同学。真的谢谢大家支持,也很抱歉不能一一回。因为知乎专栏留言要逐次加载,为了看到最后一条要点很多次加载。

    78410

    结合实例与代码谈数字图像处理都研究什么?

    /50500757)实现中值滤波处理椒盐噪声效果。...7、边缘检测与轮廓跟踪 边缘检测在图像处理中是一个“古老”的话题了,就不具体给例子了。下面是一个轮廓跟踪例子 ? 8、图像分割 你可以认为轮廓跟踪也是实现图像分割一种途径。...这是在《数字图像处理原理与实践(Matlab版)》中给出一个例子——用分水岭算法对马铃薯图像进行分割。 ? 9、图像形态学处理 这也属于一种非常古老图像处理方式了。...10、图像频域变换(或称正交变换) 傅立叶、离散余弦、沃尔什-哈达玛变换、K-L(卡洛南-洛伊)变换(也称霍特林变换或PCA)、变换变换还分很多种,例如Haar、Daubechies等等...12、图像信息安全 主要包括两个内容:1)数字水印(主要用于多媒体版权保护);2)图像加密(主要用于图像信息保护) 例子是用MagicHouse(http://blog.csdn.net/baimafujinji

    1.4K20

    图像傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

    因为不仅傅立叶分析涉及图像处理很多方面,傅立叶改进算法, 比如离散余弦变换,gabor与图像处理中也有重要分量。...理解锐化就是直接在图像上加上图像高通滤波后分量,也就是图像边缘效果。...对比度拉伸和直方图均衡化都是为了提高图像对比度,也就是使图像看起来差异更明显一些,,经过这样处理以后,图像也应该增强了图像高频分量,使得图像细节上差异更大。同时也引入了一些噪音。...你这个问题很有起发,也一直这类问题。 拉普拉斯变换推导途径:   1、 从数学角度:通过积分变换进行函数到函数变换,将微分方程变为代数方程。   ...拉普拉斯变换用于求解微分方程,主要是应用拉普拉斯变换几个性质,使求解微分方程转变为求解代数方程(因为求解代数方程总比求解微分方程容易得多!

    1.4K10

    Understanding Convolution in Deep Learning(二)

    我们将看到计算卷积原始解释是相当麻烦,我们可以开发更复杂解释,这将帮助我们更广泛地思考卷积,以便我们可以将它们应用于许多不同数据。要实现这种更深入理解,第一步是理解卷积定理。...为了更好地理解在卷积定理中发生了什么,我们现在看看关于数字图像处理傅立叶变换解释。 Fast Fourier transforms 快速傅立叶变换是将数据从空间/时域变换到频域或傅立叶域算法。...傅里叶变换描述了波状余弦和正弦项之和中原始函数。要注意,傅里叶变换通常是值,这意味着实值会被变换为具有实部和虚部值。...我们该如何想象图像频率? 想象一张纸画着两个上图图案之一。 现在想象一个从纸一个边界移动到刺穿纸另一个边界,每个条纹都有特定颜色,并悬停在这里。...这样以特定间隔,例如每两个像素,刺穿黑色和白色部分 - 这里表示频率。 在傅里叶变换中,较低频率更靠近中心,较高频率在边缘(图像最大频率在最边缘)。

    79520

    有趣交互式傅里叶变换网站

    这是因为我们把高频率成分去掉了。 这一过程可以用来处理任何有周期。试一试,画一个你喜欢波形吧。...事实上,我们一直都在使用它,因为这就是JPEG工作原理!我们将相同原理应用于图像 —— 将某些东西分成一堆正弦,然后只存储重要东西。 要处理图像,我们需要一种不同类型正弦。...我们需要这样一种“正弦”:无论我们有什么样图像,我们都可以添加一堆这些正弦来回到原始图像。 要做到这一点,我们使用每个正弦也将是一个个图像。...我们现在使用一些黑白条纹图像,这些更可以表达为“线”,而不是。为了表示“大小,每个图像将具有或多或少明暗对比。 我们也可以以类似的方式表示出颜色,但我们先从灰度图像开始玩。...为了表示灰度图像,我们需要一些水平图案,还有一些垂直图案。 水平和垂直波形图 水平和垂直图像相乘 要得到一个8x8分辨率图像,这里是我们需要所有图案。

    3K40

    数字图像处理学习笔记(十二)——频率域滤波

    滤波器:抑制或最小化某些频率和震荡装置或材料 低通滤波器抑制或最小化高频率 高通滤波器抑制或最小化低频率 频率:自变量单位变化期间内...,一个周期函数重复相同值序列次数 在数字图像处理中,有两个经典变换被广泛应用——傅里叶变换和霍夫变换。...图像傅里叶变换原理 傅里叶变换(Fourier Transform,简称FT)常用于数字信号处理目的是将时间域上信号转变为频率域上信号。...注:w表示频率,t表示时间,为变函数。 ? 二维图像傅里叶变换公式 ? ?...注:f是空间域(Spatial Domain))值,F是频域(Frequency Domain)值 傅里叶变换可以应用于图像处理中,经过对图像进行变换得到其频谱图。

    2.6K20

    傅里叶变换公式整理,意义和定义,概念及推导

    有了信号数学模型,我们就可以利用数学计算对信号模型做各种各样改变。如果加以计算机,模电,数电相关知识,我们就可以将我们对信号模型改变转换为对物理信号改变,实现我们信号处理。...那么只能用从结果推原因方法解释给你了。 时域描绘上图这样信号,是可以做到,但是我们分析和处理信号非常困难。 而从频域描述这个信号时候,天那,我们发现看到了如此有规律图像。...很多信号处理功能例如滤波能够如此轻易地在频域实现。(因为我们如此清晰地看到了这个信号各各频率成分) 所以不论从时域还是频域去分析信号,目的是相似的,只是用了不用角度去描述信号。...为什么是正弦(或余弦),可不可以是其他?另一个问题是对通信同学,我们学过多个变换那么这些变换之间有哪些关系? 在下面的篇章中,将回答这三个问题。...傅里叶变换思想还在不同领域有很多演变,比如在信号处理变换,它也是采用一组基函数来表达信号,只不过克服了傅里叶变换不能同时做时频分析问题。

    4.4K20

    傅立叶分析和波分析之间关系? (通俗讲解)

    下面就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->变换顺序,讲一下为什么会出现这个东西、究竟是怎样思路。(反正题主要求是通俗形象,没说简短,希望不会太长不看。。)...然而衰减就不一样了: 2、可以实现正交化,短时傅里叶变换不能。...比如你至少还要知道有一个“尺度函数”存在,它是构造“波函数”关键,并且是它和波函数一起才构成了多分辨率分析,理解了它才有可能利用做一些数字信号处理;你还要理解离散变换、正交变换、...A.作为图像处理方法,和多尺度几何分析方法(超)比: 对于图像这种二维信号的话,二维变换只能沿2个方向进行,对图像中点信息表达还可以,但是对线就比较差。...这也是教科书从来不把这些通俗解释写出来原因吧——作者们不是不懂,而是怕写错。所以深入理解傅里叶变换变换朋友还请认真学习教材,如果这篇文章能给一些初学者一点点帮助,就心满意足了。

    1.8K90
    领券