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目录多小波研究.....................................................................................................................................................2引言.................................................................................................................................................................2正交多小波的构造.........................................................................................................................................2并设相应的小波函数满足Ψ(x)𝑘=02𝑎−1𝑄𝑘Φ𝑎𝑥−𝑘(2).....................................................2虹膜图像的特征提取.....................................................................................................................................2多小波研究1.引言小波分析在信号处理、图像压缩、边缘检测等领域都有广泛的应用。本文利用矩阵的正交扩充方法构造正交多小波,这种方法使得多小波的构造变得相对容易,并将此方法应用到图像处理中。本文利用矩阵的正交扩充方法构造正交多小波,这种方法使得多小波的构造变得相对容易,并将此方法应用到图像处理中。2.正交多小波的构造一般地,设两尺度矩阵方程的系数矩阵不为零,其余的皆为零。下面讨论此种情况下相应正交多小波的构造问题,即讨论的尺度函数满足二尺度方程Φ(x)∑𝑃𝑘𝑀𝑘=0Φ(2𝑥−𝑘)(1)在此处键入公式。并设相应的小波函数满足Ψ(x)∑𝑄𝑘2𝑎−1𝑘=0Φ(𝑎𝑥−𝑘)(2)3.虹膜图像的特征提取虹膜图像的特征比较复杂,包括各种不同的纹理,呈放射性的窄条纹,凹陷的隐窝,斑点等等,使得虹膜图像没有一定规律,随机性强,要提取虹膜特征难度较大。3.1关键问题在虹膜识别中关键问题是虹膜特征提取,在这个步骤中,要将预处理后虹膜图像的滤波分解,得到特征编码。为了得到具有高压缩比的特征编码方式来完成准确的特征提取和高速模式匹配,各学者使用了不同的函数进行滤波,比如多通道Gabor滤波,二进小波变换等,本人试着将多小波滤波引入到虹膜的特征提取中,力求得到更好的效果。3.2优缺点与单小波相比,多小波的优势就在于同时具备多种良好的性质,可以将紧支、正交、对称等性质完美的组合在一起。3.3识别过程在虹膜识别系统的平台上,应用虹膜识别技术,可以完成整个虹膜识别过程。虹膜识别结束主要包括四个部分:虹膜图像获取、图像预处理、虹膜特征提取、匹配与识别。4总结与展望本文介绍了小波分析的基本理论,以此为基础详细分析了多小波理论,通过矩阵扩充的方法构造了多小波.本文还介绍了现有的虹膜识别技术,以及虹膜3识别系统的基本架构。
本文标题:多小波研究
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