復小波變換

復小波變換是針對標準離散傅立葉轉換在複數上的延伸形式 。 事實上 ， 復小波變換是一個二維的小波轉換 ， 並且可以提供多尺度 、 有用的影像結構特性的分析 。 此外 ， 他也具備了振幅不會隨著平移而改變的特性 。 然而 ， 這種轉換具備了一個缺點 ， 就是相對於原本的離散傅立葉轉換 ， 會有多餘的 維度存在 。 一般而言 ， 復小波變換最早被使用是在1995年 ， 由J.M.Lina和L. Gagnon ， 基於Daubechies正交濾波器的架構 ， 用以進行影像處理 。 並於1997年被劍橋大學的Nick Kingsbury教授歸納出一個較爲一般性的形式 。 在電腦視覺的領域中 ， 人們可以藉由利用同時考慮區域影像的概念 ， 快速的將目標集中存在人們有興趣的物件之區域上 。 然後 ， 再使用復小波變換去計算隱含在圖像中額外的特性 ， 這些特性對於整張圖像中或許是不必要的 ， 但是對於精確的偵測及辨認小物件是有用的 。 同理 ， 復小波變換亦可被應用在三維空間中 ， 加上獨立成分分析 ， 可以藉由貝斯資訊標準萃取出其中獨立的成分 。