復小波轉換

復小波轉換或 - { zh - cn: 復小波轉換; zh - tw: 復小波變換; } - （ Complex Wavelet Transform ） 是一個離散小波轉換 ( DWT ) 的複數形式延伸 。 它是一個二維小波變換 ， 它提供多分辨率 ， 稀疏表示 ， 以及圖像結構的有益特性 。 另外 ， 他還提供其幅度的高度移位不變性 。 在圖像處理中使用復小波最初始於1995年 ， 由 J.M. Lina 和 L. Gagnon用多貝西正交濾波器銀行的框架 。 然後劍橋大學: 劍橋大學教授Prof. Nick Kingsbury 歸納於1997年 。 在計算機視覺的區域中 ， 通過利用可見的內文的概念 ， 可以快速地集中於候選區域 ， 其中可以發覺到有興趣的項目 ， 然後通過復小波轉換計算那些被選定的特定區域 。 這些附加且非必要的特徵 ， 在精確的檢測和識別更小的物體非常有用 。 同樣地 ， 復小波轉換可以應用於類似檢測皮質的活化素 ， 另外的時間獨立成分分析 （ TICA ） 可用於提取底層獨立來源 ， 其數量由貝葉斯信息準則確定 。 然而 ， 復小波轉換的一個缺點是這種變換是 ， 相較於可分離的離散小波轉換 ( separable DWT ) ， 它顯示出 （ 其中d是被轉換信號的維度 ） 的冗餘 ( redundancy ) 。 復小波轉換的主要概念是 ， 基於在離散小波轉換的複數函式空間上投影的複數投影 ， 而做的複數小波轉換 。 而他的優點主要是 ： 1. 可以解決一些離散小波轉換的缺陷 2. 可控制的多餘項 - 可以控制的多餘項可以用來平衡轉向的敏感度以及轉換的冗餘 。 3. 可修改性 （ 使用彈性 ） - 可以創建複雜的雙密度離散小波轉換 ： 一個移位不敏感的 ， 定向的 ， 在M維空間裏面有低冗餘 （ 3M - 1 ） / （ 2M - 1 ） 的複數小波轉換 。