小波变换的应用
小波变换的应用
小波变换的主要应用领域: 信号分析 ■图像处理 量子力学 理论物理 军事电子对抗与武器的智能化 ■目标分类与识别 音乐与语音的分解与合成
小波变换的主要应用领域： ◼ 信号分析 ◼ 图像处理 ◼ 量子力学 ◼ 理论物理 ◼ 军事电子对抗与武器的智能化 ◼ 目标分类与识别 ◼ 音乐与语音的分解与合成
小波变换的主要应用领域: ■医学成像与诊断 ■地震勘探数据处理 ■机械故障诊断 ■数值分析 微分方程求解
小波变换的主要应用领域： ◼ 医学成像与诊断 ◼ 地震勘探数据处理 ◼ 机械故障诊断 ◼ 数值分析 ◼ 微分方程求解
小波在图像压缩中的应用: 图像压缩的原理 图像数据文件中通常包含有大量的冗余 ( redundancy)信息和不相干( irrelevancy)的 信 包括:空间冗余;时间冗余;结构冗余;视觉冗 余;知识冗余等
小波在图像压缩中的应用： ◼ 图像压缩的原理： 图像数据文件中通常包含有大量的冗余 （redundancy)信息和不相干(irrelevancy)的 信息。 包括：空间冗余；时间冗余；结构冗余；视觉冗 余；知识冗余等
传统的图像压缩方法基于 Shannon信息 论。其前提是: 任何一组随机分布的数据的信息量由其 熵来表征。 现在,压缩技术的研究突破了传统信息 论的框架,注入了人的感知特性,利用 感知熵理论,使压缩效果得到了提髙
◼ 传统的图像压缩方法基于Shannon信息 论。其前提是： 任何一组随机分布的数据的信息量由其 熵来表征。 ◼ 现在，压缩技术的研究突破了传统信息 论的框架，注入了人的感知特性，利用 感知熵理论，使压缩效果得到了提高