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1、1.小波变换小波变换 小小波波变变换换既既有有频频率率分分析析的的性性质质，又又能能表表示示发发生生的的时时间间，有有利利于于分分析析确确定定时时间间发发生生的的现现象象，傅傅立立叶变换只具有频率分析的性质。叶变换只具有频率分析的性质。小小波波变变换换的的多多分分辨辨率率的的变变换换，有有利利于于各各分分辨辨度度不不同特征的提取（图像压缩、边缘抽取、噪声过滤）。同特征的提取（图像压缩、边缘抽取、噪声过滤）。 小小波波变变换换一一个个信信号号为为一一个个小小波波级级数数，这这样样一一个个信号可由小波系数来刻画。信号可由小波系数来刻画。小小波波变变换换速速度度比比傅傅立立叶叶快快一一个个数数量量级
2、级，长长度度为为M的信号，计算复杂度：的信号，计算复杂度：傅立叶变换：小波变换：1设有信号f(t):其傅里叶变换为F(j):即：2=+（t）1/2（2t-t0）2/3（4t-t1）3像(t)这样，有限长且均值为0的函数称为小波函数。常用的小波函数如下图：4小波函数必须满足以下两个条件的函数：(1)小波必须是振荡的；(2)小波的振幅只能在一个很短的一段区间上非零，即是局部化的。如：图1 小波例1图2 小波例25不是小波的例子图4图36平均与细节n设一维信号x1，x2 平均 细节 n则一维信号可以表示成a，d,且原信号可以恢复如下： n当x1与x2非常接近时，一维信号x1，x2可近似的用a表示，可
3、实现信号压缩。 a可以看成信号的整体信息 d可看成原信号用a表示时丢失的细节信息 7平均与细节n对多元素信号x1，x2，x3，x4 信号可以表示为：a1,0,a1,1,d1,0,d1,1 丢失细节信号压缩为： a1,0,a1,1信号可进一步表示为：a0,0, d0,0丢失细节信号压缩为： a0,08平均与细节nx1，x2，x3，x4最高分辨率信息na1,0,a1,1次高分辨率低频信息nd1,0,d1,1次高分辨率细节信息na0,0最低分辨率低频信息nd0,0最低分辨率细节信息x1，x2，x3，x4的小波变换a0,0,d0,0,d1,0,d1,1由整体平均和两个不同分辨率的细节信息构成9金字塔算
4、法一维信号3,1,-2,4的小波变换为1.5,0.5,1,-31.5：最低分辨率低频信息0.5：最低分辨率细节信息2,1：次高分辨率低频信息1,-3：次高分辨率细节信息3,1,-2,4：最高分辨率信息10尺度函数与小波函数信号序列x1，x2，x3，x4看成单位区间上的一个函数平移伸缩11引入记号：定义：可得：12其它其它函数可以由一个尺度函数的伸缩与平移的线性组合表示13同理，对小波变换其它伸缩和平移14序列的多分辨率表示：15n44图像的二维Harr小波变换行小波变换列小波变换左上角二维小波变换161.1 一维小波变换（一维多尺度分析）一维小波变换（一维多尺度分析）设有L2(R )空间的子空
5、间序列：Vj 的正交基函数是由一个称为尺度函数的函数(x)经伸缩平移得到的设Wj 是Vj 相对于Vj+1的正交补空间， Wj 的正交基函数是由一个称为小波函数的函数(x)经伸缩平移得到的17构成Vj+1的正交基。满足下列关系式(二尺度方程)：18信号的多尺度分解：1920 求得小波系数的算式就是小波正变换。 该式也可以理解为f(x)和a,b(x)内积，小波系数表示二者的相似程度，或f(x)中含有a,b(x)成分的多少 。21 小波系数有a和b两个自变量，分别代表不同的尺度（时间）和频率，所以小波分析属于时频分析。22Haar小波（1/8, 1/8 , 1/8, 1/8, 1/8, 1/8, 1
6、/8, 1/8 ）（1/8, 1/8 , 1/8, 1/8, -1/8, -1/8, -1/8, -1/8）（1/4, 1/4 ,-1/4, -1/4, 0, 0, 0, 0）（ 0, 0 , 0, 0, 1/4, 1/4 ,-1/4, -1/4）（1/2, -1/2 , 0, 0, 0, 0, 0, 0）（ 0, 0 , 1/2, -1/2 , 0, 0, 0, 0）（ 0, 0 , 0, 0, 1/2, -1/2 , 0 , 0）（ 0, 0 , 0, 0, 0, 0, 1/2, -1/2）连续Haar小波对应的离散Haar小波23离散小波变换离散小波变换就是做向量的内积。例：对（64，
7、2， 3， 61， 60， 6， 7， 57）做Haar小波变换24Haar小波变换第二种做法：25Haar小波反变换：26Haar小波反变换第二种做法：271.2 二维小波变换（二维多尺度分析）二维小波变换（二维多尺度分析）二维小波变换是由一维小波变换扩展而来的，二维尺度函数和二维小波函数可由一维尺度函数和小波函数张量积得到，即：图像的二维小波变换包括沿行向(水平方向)和列向(垂直方向)滤波和2-下采样，如图所示：28图5 图像滤波采样29说说明明：如如图图所所示示，首首先先对对原原图图像像I(x,y)沿沿行行向向(水水平平方方向向)进进行行滤滤波波和和2-1下下采采样样，得得到到系系数数矩
8、矩阵阵IL(x,y)和和IH(x,y)，然然后后再再对对IL(x,y)和和IH(x,y)分分别别沿沿列列向向(垂垂直直方方向向)滤滤波波和和2-1下下采采样样，最最后后得得到到一一层层小小波波分分解的解的4个子图个子图：q ILL (x,y)I(x,y)的（粗）逼近子图的（粗）逼近子图q IHL(x,y) I(x,y)的水平方向细节子图的水平方向细节子图q ILH (x,y) I(x,y)的的垂直方向细节子图垂直方向细节子图q IHH (x,y) I(x,y)的的对角线方向细节子图对角线方向细节子图30二维金字塔分解算法二维金字塔分解算法令I(x,y)表示大小为MN的原始图像，l(i)表示相对
9、于分析小波的低通滤波器系数，i=0,1,2,Nl-1， Nl表示滤波器L的支撑长度； h(i)表示相对于分析小波的高通滤波器系数，i=0,1,2,Nh-1， Nh表示滤波器H的支撑长度，则3132对逼近子图重复此过程，直到确定的分解水平，下图是二层小波分解的示意图。图6 图像多尺度分解，(a)一层分解，(b)二层分解33q 图像的小波特征提取首先对输入图像做J层二维小波分解；q 因为小波变换具有很好的时频局部化特性，所以可以将图像的不同底层特征变换为不同的小波系数；q 输入图像经过经一层小波分解后，被分成4个子图： LL1逼近子图，它代表输入图像水平和垂直两个方向的低频成分； HL1细节子图，
10、它代表输入图像水平方向的高频成分和垂直方向的低频成分；34 LH1细节子图，它代表输入图像水平方向的低频成分和垂直方向的高频成分； HH1细节子图，它代表输入图像水平和垂直方向高频成分。q 在逼近子图LL1上重复二维小波分解过程，进行二层小波分解，如此继续分解，得到子图序列LLJ，HLk，LHk，HHk(k=1,2,J)。q 小波基与分解层次的选取是非常重要的，目前还没有一个统一的标准。35I(x,y) 128128I1(x,y) 6464I1H(x,y) 6464I1V(x,y) 6464I1D(x,y) 6464I2(x,y) 3232I2H(x,y) 3232I2V(x,y) 3232I
11、2D(x,y) 3232I3(x,y) 1616I3H(x,y) 1616I3V(x,y) 1616I3D(x,y) 1616I4(x,y) 88I4H(x,y) 88I4V(x,y) 88I4D(x,y) 88图7 图像I(x,y)的多尺度分解36小波基的选取小波基的选取一般考虑下列因素：一般考虑下列因素：q 线性相位：如果小波具有线性相位或至少具有广义线性相位，则可以避免小波分解和重构时的图像失真，尤其是图像在边缘处的失真；q 紧支性和衰减性：紧支性和衰减性是小波的重要性质，紧支宽度越窄或衰减越快，小波的局部化特性越好。计算复杂度越低，便于快速实现； q 正交性：用正交小波基对图像做多尺度分解，可得一正交的镜像滤波器。低通子带数据和高通子带数据分别落在相互正交的L2(R2)的子空间中，使个子带数据相关性减少；q 其他 3738
