幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

超小波分析及應用(第2版)

  • 作者：閆敬文//屈小波//黃堅|責編:丁福志
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118139921
  • 出版日期：2026/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 98 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書以概要形式講述超小波分析的基本理論，並緊密結合實踐應用研究。第1章介紹超小波分析的學習方法，介紹如何開展課程學習方法、新技術學習對策和工程訓練推薦方式。第2章概要介紹應用小波分析和應用時必須掌握的小波分析內容，即多尺度分析和Mallat演算法。超小波是基於小波分析基礎之上新的多尺度分析，不了解小波分析直接去學習，顯然不合適。本章主要向讀者介紹必須掌握的信號分析內容。第3章由小波變換引出脊波和曲波分析，介紹其方向性的優點，並結合其特點，進行初步的應用研究。第4章介紹3D-DFB和Surfacelet變換。第5章介紹方向波與楔波變換。第6章介紹高光譜壓縮。第7章介紹Bandelet變換和應用。第8章介紹小線變換。第9章介紹Contourlet變換及其應用。第10章介紹脈衝耦合神經網路（PCNN）與小波變換。
    本書將精縮的理論知識、實踐教學和工程訓練相結合，可以作為電腦應用、通信工程和電子工程專業碩士和博士研究生、工程碩士、教師及工程技術人員學習數字圖像處理、圖像分析和基本圖形學技術研究型教材、參考書和實驗教學指導書。具有較強電腦編程能力和紮實理論的高年級本科生，可以選取其中適合部分內容作為工程訓練的基本教材。
作者介紹
閆敬文//屈小波//黃堅|責編:丁福志
目錄
第1章  超小波分析的學習方法
  1.1  超小波分析學習的對策
  1.2  新知識和新技術進展學習攻守策略
  1.3  工程訓練或研究課題推薦學習方式
第2章  多分辨分析和塔式演算法
  2.1  多分辨分析
  2.2  Mallat演算法
  2.3  小波包變換的Mallat演算法
    2.3.1  小波包分解的Mallat演算法
    2.3.2  小波包合成的Mallat演算法
  2.4  金字塔演算法
    2.4.1  信號的分解過程
    2.4.2  空間的分解過程
    2.4.3  係數的分解過程
    2.4.4  信號的重建過程
    2.4.5  空間的重建過程
    2.4.6  係數的重建過程
  2.5  小波包完全分解的空間塔式結構
  2.6  二維小波變換的Mallat演算法
    2.6.1  二維多分辨分析
    2.6.2  二維小波變換及小波包變換的Mallat演算法
第3章  脊波和曲波變換
  3.1  Ridgelet變換的定義
    3.1.1  一維Ridgelet變換
    3.1.2  二維Ridgelet變換
  3.2  正交Ridgelet變換
  3.3  單尺度和多尺度Ridgelet變換
    3.3.1  單尺度Ridgelet變換
    3.3.2  多尺度Ridgelet變換
  3.4  Ridgelet變換的應用
    3.4.1  基於Ridgelet變換的圖像去噪
    3.4.2  基於Ridgelet變換的圖像壓縮
    3.4.3  Ridgelet變換的其他應用
  3.5  Curvelet變換
    3.5.1  Curvelet變換的提出
    3.5.2  Curvelet變換的研究進展及現狀
    3.5.3  第一代Curvelet變換
    3.5.4  實現過程
  3.6  第二代Curvelet變換
    3.6.1  連續Curvelet變換
    3.6.2  離散Curvelet變換
    3.6.3  實現方法
  3.7  Curvelet係數分析
    3.7.1  結構分析
    3.7.2  統計分析
    3.7.3  特徵分析
  3.8  Curvelet變換的應用
    3.8.1  基於Curvelet變換的圖像去噪
    3.8.2  基於Curvelet變換的圖像增強
第4章  3D-DFB和Surfacelet變換

  4.1  DFB的起源
  4.2  預備知識
  4.3  3D-DFB
    4.3.1  核心思想
    4.3.2  第一層沙漏濾波器組
    4.3.3  其他層的分解
  4.4  Surfacelet變換
    4.4.1  Surfacelet變換的結構
    4.4.2  Surfacelet變換的性質
    4.4.3  Surfacelet變換係數分析
  4.5  程序測試結果
    4.5.1  三維圖形分解
    4.5.2  視頻處理
    4.5.3  係數矩陣分析
第5章  方向波與楔波變換
  5.1  方向波
  5.2  各向異性二維小波分解
  5.3  基於格子的歪斜小波變換
  5.4  非線性逼近和壓縮
  5.5  Wedgelet變換
  5.6  多解析度Wedgelet變換
  5.7  Wedgelet變換應用
    5.7.1  Wedgelet非線性逼近
    5.7.2  去噪
附錄
  附錄5.1  原始和變換域里的MSE的關係
    附錄5.2 定理5.1  的證明
第6章  基於小波變換的高光譜圖像壓縮新方法
  6.1  三維光譜壓縮的必要性
  6.2  KLT基本理論
    6.2.1  KLT的統計特徵分析
    6.2.2  高光譜圖像的譜特性分析
    6.2.3  KLT方法在消除譜相關性方面的應用
    6.2.4  實驗結果和討論
  6.3  對塊零樹編碼壓縮方法對超光譜數據壓縮
  6.4  基於KLT/WT和譜特徵向量化三維譜像數據壓縮
    6.4.1  譜特徵分類向量化（SFCVQ）壓縮編碼
    6.4.2  SFCVQ壓縮編碼的實驗結果與討論
    6.4.3  基於PKLT和IWT的多光譜圖像壓縮系統
    6.4.4  自適應分譜段的改進式KL變換/整數小波變換/ SPIHT壓縮
    6.4.5  三維整數小波變換/三維SPIHT壓縮
  6.5  實驗結果和結論
第7章  Bandelet變換及其應用
  7.1  Bandelet變換的基本概念和演算法
  7.2  幾何正則圖像和幾何流
  7.3  在特定區域內選擇最佳幾何流
  7.4  圖像的四叉樹分割
  7.5  Bandelet變換演算法流程
  7.6  快速離散Bandelet變換
    7.6.1  沿著幾何流的重採樣

    7.6.2  離散彎曲小波和小波包變換
    7.6.3  Bandelet化
  7.7  圖像的稀疏表示
    7.7.1  非線性圖像小波逼近
    7.7.2  幾何圖像表示
  7.8  沿幾何流的Bandelet
    7.8.1  Bandelet塊函數
    7.8.2  最優化幾何逼近
  7.9  快速幾何最優化
    7.9.1  圖像壓縮
    7.9.2  雜訊消除
    7.9.3  一種基於Bandelet變換的圖像編碼方法
  7.10  基於Bandelet變換的圖像融合
第8章  小線變換及其應用
  8.1  基本理論
    8.1.1  建立小線庫目標資料庫
    8.1.2  小線變換
    8.1.3  建立小線金字塔
    8.1.4  建立小線圖
    8.1.5  小線演算法
  8.2  小線變換的應用
    8.2.1  小線檢測
    8.2.2  基於小線變換的多尺度曲線編碼
第9章  Contourlet變換及其應用
  9.1  Contourlet的原理
    9.1.1  拉普拉斯金字塔
    9.1.2  方向濾波器組
    9.1.3  多尺度、多方向分解：金字塔方向濾波器組
  9.2  Contourlet的應用
    9.2.1  基於Contourlet變換的圖像去噪
    9.2.2  基於Contourlet變換的圖像融合
  9.3  基於Contourlet變換的圖像增強
    9.3.1  構建NSCT
    9.3.2  NSCT圖形增強演算法
    9.3.3  實驗結果
第10章  脈衝耦合神經網路與小波變換
  10.1  脈衝耦合神經網路的基本原理
  10.2  脈衝耦合神經網路的特點
  10.3  脈衝耦合神經網路的應用及其分類
    10.3.1  圖像中的脈衝耦合神經網路設計
    10.3.2  基於脈衝耦合神經網路的圖像分割
  10.4  脈衝耦合神經網路與小波變換
  10.5  脈衝耦合神經網路PCNN與小波變換應用
    10.5.1  小波多尺度脈衝耦合神經網路的基本原理
    10.5.2  基於脈衝耦合神經網路的高頻融合演算法實現
    10.5.3  改進的脈衝耦合神經網路高頻圖像融合方法
    10.5.4  基於脈衝耦合神經網路低頻圖像融合方法
    10.5.5  綜合高頻改進PCNN與低頻PCNN的融合方法
    10.5.6  基於區域點火特性的多聚焦圖像融合
    10.5.7  基於方向性信息激發的脈衝耦合神經網路融合方法

參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032