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小波变换与深度学习图像处理

📝 内容简介

本书系统地设计了多种小波域上的依赖关系，对小波变换域联合建模进行了深入研究，显著地提高了小波对图像特征的表示能力，推动了小波分析在理论和应用方面的发展。提出了基于Gabor小波和Copula的旋转不变纹理表示模型，有效提高了对旋转不变纹理的表示性能；探索了在复数小波相角系数上设计Copula多维模型，通过分析与实验表明复数小波的相角系数上也存在较大的依赖关系，利用Copula多维模型能提高对图像特征的表示能力；提出了深度圆对称Gabor小波分解，利用深度变换技术，提升了圆对称Gabor小波性能。发现了小波变换提取的细节特征和DCNN提取的高级特征融合图像表示的先进性，研究两种特征的多种融合方案使得对图像分类的性能达到先进水平。