关于计算机视觉小波变换的问题，小编就整理了4个相关介绍计算机视觉小波变换的解答，让我们一起看看吧。
小波分析应用于哪些方面？小波分析(waveletAnalysis)是20世纪80年代中期发展起来的一门数学理论和方法,由法国科学家Grossman和Morlet在进行地震信号分析时提出的,随后迅速发展。1985年Meyer在一维情形下证明了小波函数的存在性,并在理论上作了深入研究。Mallat基于多分辨分析思想,提出了对小波应用起重要作用的Mallat算法,它在小波分析中的地位相当子FFT在经典Fourier分析中的地位。小波分析理论的重要性及应用的广泛性引起了科技界的高度重视。小波分析的出现被认为是傅立叶分析的突破性进展,在逼近论、微分方程、模识识别、计算机视觉、图像处理、非线性科学等方面使用小波分析取得于许多突破性进展。
小波变换的基本思想类似于Fourier变换,就是用信号在一簇基函数张成的空间上的投影表征该信号。经典的Fourier变换把信号按三角正、余弦基展开,将任意函数表示为具有不同频率的谐波函数的线性迭加,能较好地刻划信号的频率特性,但它在时域或空域上无任何分辨,不能作局部分析。这在理论和应用上都带来了许多不足。为了克服这一缺陷,提出了加窗Fourier变换。通过引人一个时间局部化"窗函数"改进了Fourier变换的不足,但其窗口大小和形状都是固定的,没有从根本上弥补Fourier变换的缺陷。而小波变换在时域和频域同时具有良好的局部化性能,有一个灵活可变的时间-频率窗,这在理论和实际应用都有重要意义。
为什么使用小波变换的方法为图像去噪？小波变换去噪的基本思路可以概括为：利用小波变换把含噪信号分解到多尺度中，小波变换多采用二进型，然后在每一尺度下把属于噪声的小波系数去除，保留并增强属于信号的小波系数，最后重构出小波消噪后的信号。其中关键是用什么准则来去除属于噪声的小波系数，增强属于信号的部分。
如何理解傅里叶变换和小波变换？短时傅里叶变换是给信号在时域上加窗，把信号分成一小段一小段，分别做傅里叶变换； 小波变换直接更换了基函数，将无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。
相比于窗宽窄不能变化的短时傅里叶变换，小波基的尺度可以伸缩，从而解决了时域、 频域分辨率不可兼得的问题，并且可以实现正交化。
在小波分析中,不同尺度的小波变换反映的信号频段各是什么？反映的是信号的不同频段吧，比如你进行二尺度的小波变换，就是将信号分解为两个频段，三尺度的小波变换，就是将两尺度分解后的低频段再分解为高低两个频段。你可以自己将变换之后的信号做一下频谱分析，和原信号频谱比较，就会一目了然的。
到此，以上就是小编对于计算机视觉小波变换的问题就介绍到这了，希望介绍计算机视觉小波变换的4点解答对大家有用。
