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文檔簡(jiǎn)介
1、本文以構(gòu)造一類(lèi)特殊的多進(jìn)制小波開(kāi)始.在第一章中,我們首先構(gòu)造了一類(lèi)帶參數(shù)的緊支撐、對(duì)稱(chēng)的四進(jìn)小波濾波器組,同時(shí)估計(jì)了它們的光滑性.第二章描述了較一般的對(duì)稱(chēng)濾波器的構(gòu)造.對(duì)給定的對(duì)稱(chēng)低通濾波器(尺度濾波器),我們提出了一種算法,用來(lái)構(gòu)造相應(yīng)的對(duì)稱(chēng)或反對(duì)稱(chēng)高通濾波器(小波濾波器).本文的重點(diǎn)在于多進(jìn)制小波的各種應(yīng)用,從第三章到第五章就是多進(jìn)制小波在不同領(lǐng)域的應(yīng)用.在第三章中,應(yīng)用第一章所構(gòu)造的多進(jìn)制小波,我們考慮了數(shù)字圖像水印的隱藏和檢測(cè).
2、與經(jīng)典的二進(jìn)小波,如Haar小波和9/7小波相比較,基于多進(jìn)制小波的分解和重構(gòu)在水印算法中更有優(yōu)勢(shì),效果更好.我們的實(shí)驗(yàn)也顯示了:采用我們所提出的算法其抗JPEG壓縮和Gaussian噪聲的魯棒性更強(qiáng).在第四章中,我們將多進(jìn)制小波應(yīng)用于掌紋識(shí)別.采用多進(jìn)制小波變換,我們提出了一種基于紋理特征的在線(xiàn)掌紋識(shí)別方法.基于紋理特征的識(shí)別方法有:灰度共生矩陣(spatial gray-level dependence matrices)方法、La
3、w的紋理能量(Law's texture energy)方法、Fourier能量譜(Fourier power spectrum)方法、Gabor濾波器(Gabor filter)和二進(jìn)小波變換(2-band wavelettransformation)方法.第五章是關(guān)于圖像的編碼問(wèn)題.同樣采用多進(jìn)制小波變換,我們提出了一種自適應(yīng)的基于四叉樹(shù)分割算法的圖像編碼方法.實(shí)驗(yàn)結(jié)果也顯示了:對(duì)于那些紋理現(xiàn)象比較豐富的圖像,比如Barbara圖或
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