【摘 要】
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图像纹理识别是图像处理的一个研究热点。S变换具有良好的时频分辨率,在纹理识别有广泛应用。由于S变换自身高度冗余性限制了他的应用。本文从时频分析理论出发,引入了S变换
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图像纹理识别是图像处理的一个研究热点。S变换具有良好的时频分辨率,在纹理识别有广泛应用。由于S变换自身高度冗余性限制了他的应用。本文从时频分析理论出发,引入了S变换的快速算法——快速广义S变换,并将其推广至二维空间应用于图像处理中,着重研究了快速广义S域时频谱的多方向性及相位特性。 首先,详细分析了图像的快速广义S域时频谱,针对S变换具有的多分辨率特性研究了二维信号快速广义S域的分图方向性。与小波变换相比,分图具有更多的方向选择性;同时,其方向性随输入图像尺寸的增加而增多,尤其是高频部分的方向性描述的更加细致细。于是,将信号的多方向性特征与支持向量机相结合应用于人脸识别中,显示出了良好的识别性能。其次,针对S变换相位敏感特性研究了快速广义S域相位谱的重构。由于S变换采用了倍频采样方案,使得窗函数随采样点的变化而变化,而不是固定的高斯函数,重构结果中包含了更多的像素跳变。因此,用增加了采样频段的线性采样代替了倍频采样,一定程度上改善了相位谱的重构效果。最后,将快速广义S域的多方向性与相位特征相结合,以实现用部分系数对原信号的恢复。
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