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二维离散余弦变换与二维离散Fourier变换的快速算法
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作者 蒋增荣 成礼智 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1992年第1期69-75,共7页
文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M^2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的... 文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M^2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。 展开更多
关键词 离散余弦变换 算法 离散富氏变换
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多小波理论的发展与研究 被引量:30
2
作者 程正兴 杨守志 张玲玲 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2001年第F12期1-16,共16页
介绍了正交多小波 ,双正交多小波以及正交多小波、双正交多小波的不同构造方法 ,进而给出及改进的多重尺度函数值快速算法。
关键词 多小波 快速算法 多尺度
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小波分析在图像处理中的应用 被引量:41
3
作者 程正兴 林勇平 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2001年第F12期57-86,共30页
本文介绍小波分析在图像处理中的应用 ,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割。边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例 ,彩色肿瘤图像的边缘提取 ,汉字放大。图像识别中 ,对于汉字或字母的识别 ,是将二维图像信号降维后再进行... 本文介绍小波分析在图像处理中的应用 ,有多尺度边缘检测、图像识别、图像分割。边缘检测包括可去除多余边缘的一般灰度图像实例 ,彩色肿瘤图像的边缘提取 ,汉字放大。图像识别中 ,对于汉字或字母的识别 ,是将二维图像信号降维后再进行小波分解 ,通过计算各层次的分形维数形成特征向量从而可以进行识别 ;仿射变换后的汉字或其它图像可用多尺度小波的仿射不变函数进行对比识别。最后介绍了两种图像分割算法 ,首先利用基于能量分析的方法将纹理部分和平滑部分先分开 ,然后再利用基于奇异性分进行细分 ,得到最终分割的结果。 展开更多
关键词 小波分析 图像处理 边缘检测 图像识别 图像分割
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数列{n^(-ρ)}( 0<-ρ≤1)的有限项之和取值范围的估计及应用
4
作者 张小洪 吕莉萍 秦宏 《黄金学报》 2000年第1期70-74,共5页
本文估计了调和级数和发散ρ-级数的有限项之和的取值范围,并给出了计算实例,对其实际应用有一定的指导意义.
关键词 调和级数 P-级数 定积分 发散 数列
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基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪 被引量:1
5
作者 景明利 周雪芹 《昆明理工大学学报(理工版)》 CAS 2008年第5期37-40,共4页
小波去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.首先介绍了隐马尔可夫树模型,进而给出了隐马尔可夫树算法,最后基于隐马尔可夫树模型,分别用3种相似的方法对Lena图像的不同加噪图像进行了去噪实验.实验表明,本文所用去噪方法,无论对于峰值信... 小波去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.首先介绍了隐马尔可夫树模型,进而给出了隐马尔可夫树算法,最后基于隐马尔可夫树模型,分别用3种相似的方法对Lena图像的不同加噪图像进行了去噪实验.实验表明,本文所用去噪方法,无论对于峰值信噪比还是对于视觉上的效果,都取得了令人满意的效果. 展开更多
关键词 小波域 隐马尔可夫树模型 隐马尔可夫树算法 信号去噪
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二重对称尺度函数的构造
6
作者 路玉麟 张同琦 《渭南师范学院学报》 2006年第5期13-14,18,共3页
在复尺度函数和二重对称尺度函数的基础上利用卷积构造出了一类二重对称多尺度函数与多小波,得到二重对称多尺度函数与多小波的构造公式.
关键词 卷积 复尺度函数 二重多尺度函数 多小波
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多元尺度函数与多元小波的构造
7
作者 张同琦 《渭南师范学院学报》 2007年第5期9-11,共3页
利用卷积的定义及性质,构造出了一类多元尺度函数与小波,得到多元尺度函数与多元小波的构造公式,并给出了这类多元尺度函数的多分辨分析.
关键词 卷积 多元尺度函数与多元小波 多分辨分析 两尺度符号
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一类尺度函数与小波的构造
8
作者 张同琦 《大学数学》 2009年第3期102-104,共3页
利用卷积的定义及性质,构造出了一类尺度函数与小波,并通过算例加以说明.
关键词 卷积 尺度函数与小波 两尺度符号
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