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多进制小波分析文献资料
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多进制小波在医学图像检索中的应用
医学影像的数据量日益增加使得建立一个高效的医学检索系统势在必行,而提高检索系统效率的关键技术就是合理地分类图像.纹理作为图像灰度的分布模式,是图像的重要特征之一.由于图像的小波多尺度分解本质上是一种多通道的滤波过程,其多分辨率分析结构与人类视觉系统特性相一致,因而,在图像的多进制小波变换域中提取不同分辨率下的纹理特征,特别有利于图像识别与检索.文中设计并实现了一种基于八进制小波的医学图像分类方法,更好地解决了医学图像检索的关键技术,得到了很高的分类率.
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多进制小波变换在人脸识别中的应用研究
目的:提出一种利用多进制小波分析提取人脸特征的识别方法.方法:对人脸图像进行八进制Haar小波分解后提取低频信息与高频信息,组成人脸特征库,然后利用欧式距离匹配对不同人脸进行分类识别.结果:经Yale人脸数据库中90幅人脸图像的实验验证,总识别率达到了96％.结论:该方法能有效地消除因人脸图像的表情变化和少许遮掩带来的识别误差,为人脸精准识别提供基础.
