图像检索,找到小波变换的算法,但是不知道怎么利用

发布网友发布时间：2022-05-17 15:20

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热心网友时间：2023-10-26 16:18

小波变换算法只是一个将图像由空间域（像素）转变为频域的一个方法，具体的输入输出根据编写的人可能会不同的，但图像本体肯定是要作为输入的，位图用矩阵（也许用数组来装了）来表示的话，你可以理解为每一个数值就是相应位置上的像素值，通过解读是可以转换为你肉眼能识别的图像。
而经过这个算法，虽然输出的还是一个矩阵，但是每一个数值的意义已经发生改变了，每一个值都是由原来所有的数值计算得来的，是代表着整张图的数据，而非再是一个点。在频域中矩阵里越靠近左上角的数值其能量值就越高，换句话说就是假设一张n x n的图，换成频域后[1，1]的那个点决定了图像的绝大多数信息，你要是把这个值改了，换回空间域后整张图都会改变，而最右下角[n,n]则正好相反。
小波变换跟特征提取没有直接关系，你可以理解为一个预处理，这样做之后，可以将图像的主要信息都集中到一个更小的区域，方便你进一步的分析处理，而具体怎么提取特征值，还得看你是怎么定义你的特征，以及另外的计算方法追问图像检索时要把每个图像变换到同样大小再小波变换么？小波变换如果只用*，你觉得可以用最左上角方阵的方差作特殊么？

追答你把每张图换成一样想干什么？比较相似度吗？“作特殊么”那句是啥意思，你每次把左上角的方差拿来当特征值？
如果不是的话，不需要对图像作预处理。
以前课题中作过类似的实验，印象中每次只取左上角（分成四等份），然后其余的都忽略（置0），然后重复，到第3级的时候已经可以靠人眼看出差别了，而且针对不同的图差别也不同，你到底想干什么，得结具体情况来才能分析