您好 请教关于小波变换的一些疑问?

计算图像的小波变换时候是不是也跟Gabor变换那样,分几个尺度、方向计算呀? 还有就是离散小波变换是不是就是最简单的小波变换,而Morlet小波、Marr小波、DOG小波。Haar小波、Daubechies小波等是不是都是从离散小波变换改进而来的?或者说这些小波是基于不同的小波基而产生的呢?
谢谢

计算图像的小波变换时候是不是也跟Gabor变换那样,分几个尺度、方向计算呀?
答:首先,无论离散还是连续小波变换指的都不是小波基的连续和离散,而是尺度和平移实现时所用方法的不同。图像作为二维数据,由于其数据量较大,通常使用离散小波变换,实现这种变换通常使用滤波器组,可以得到水平,竖直和斜向三个方向的高频细节结果和各阶的低频近似结果,二元树复小波变换甚至可以得到六个方向(±15°,±45°,±75°)的细节,每个方向实际
是做了方向滤波。
在离散小波变换中通常讲阶次而不是尺度,尺度与阶次的关系我已讲过。举个例子,一个信号最大尺度32的连续小波变换和最大阶次为5的离散小波变换的结果是相对应的,1~5阶DWT对应尺度2、4、8、16和32的CWT,但由于DWT通常使用二进制离散方法,cwt的尺度2、4、8、16和32上的系数个数比DWT后1~5阶的系数多很多,而且CWT的尺度是连续的,尺度可以是从大于0到32的任何实数。所以DWT和CWT中离散和连续指的是对尺度和平移参数的离散化的方法,且其之间有联系(例如,1~5阶DWT对应尺度2、4、8、16和32的CWT),而不是对小波基函数的(即不是针对时间或空间变量的)。

计算图像的离散小波变换时,阶次的选择要看变换结果和你处理图像的目标,阶次过高,小波基的特征就太明显了,图像就没法看了。选取哪个方向的细节结果同样要根据你的目的(各阶近似是没有方向的),当然你也可以得到没有方向的细节结果(相邻两阶近似做减法即可)。需要注意小波变换后得到的是小波系数,要想成图必须用系数重构(小波逆变换)。

还有就是离散小波变换是不是就是最简单的小波变换?
答:从没听到有人讨论小波变换是简单还是复杂,不知您所指的简单是怎么定义的?

Morlet小波、Marr小波、DOG小波。Haar小波、Daubechies小波等是不是都是从离散小波变换改进而来的?或者说这些小波是基于不同的小波基而产生的呢?
答:目前,对小波的研究有两个方面:1.数学上小波基的构造。构造只满足最低要求的小波函数很容易,但这种小波毫无意义,构造具有许多实际意义性质的小波(比如存在对应的尺度函数)是非常困难的。我们可以在这里一次构造出几百种“新”小波作为上述答复的例证,凡是对小波理论有所了解的人都知道这种构造基本小波的方法,但国外无人构造这样的小波,因为这样的小
波像Matlab小波库中说得那样,构造容易,无学术价值。一种新构造出的小波,不能只满足容许性条件这样的基本小波条件,还必须在小波基本性质或基本功能的某方面对现有小波有所改进。如果任何一方面都不优于现有小波,甚至在某些方面还劣于现有小波,那就没必要构造这样的“新小波”。比如刚才构造的小波,就使现有几百种可作为小波基的时域紧支小波,变成了只满足容许性条件的最基本的小波,使原小波具有的有对应的尺度函数、有二进快速离散变换算法等优点全部丧失。2.小波变换实际实现的计算方法。如离散小波变换,连续小波变换,离散平稳小波变换,二元树复小波变换,小波滤波器组设计等。因此,Morlet小波、Marr小波、DOG小波。Haar小波、Daubechies小波指的就是小波基,而离散小波变换指的是变换的方法,二者之间何来“改进”一说,你把定义搞混了。
从你的提问看来你是个新手,有些提问我无从下手,建议你先找几本基本参考书仔细看看,祝你早日进入小波的殿堂。追问

太感谢您了哈 嗯啊 确实是个新手 这几天也看了很多 不过就是还没能理顺呢哈 我问的第三个问题的意思 就是离散小波变换是不是最基本的,也就是最简单的小波变换的意思? 现在看完您的解释后,我就顿悟了哈! 最后请问,能否给我您的邮箱呀?我想再有不懂得可以再请教您哈 我的QQ邮箱是276011895@qq.com 再次感谢哈!

来自:求助得到的回答
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第1个回答  2012-10-05
基于不同的小波基产生

您好 请教关于小波变换的一些疑问?
如离散小波变换,连续小波变换,离散平稳小波变换,二元树复小波变换,小波滤波器组设计等。因此,Morlet小波、Marr小波、DOG小波。Haar小波、Daubechies小波指的就是小波基,而离散小波变换指的是变换的方法,二者之间何来“改进”一说,你把定义搞混了。从你的提问看来你是个新手,有些提问我无从下手,...

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