Pengekstrakan/pengurangan ciri menggunakan DWT

1. Mengapa DWT digunakan dalam pengekstrakan ciri?
2. Bagaimana DWT digunakan dalam pemprosesan imej?
3. Adakah wavelet mengubah pengekstrakan ciri?
4. Apakah pengekstrakan ciri berasaskan wavelet?

Mengapa DWT digunakan dalam pengekstrakan ciri?

12], kaedah pengekstrakan ciri berdasarkan transformasi wavelet diskret (DWT) dicadangkan. Koefisien penghampiran DWT bersama -sama dengan beberapa ciri berguna dari pekali frekuensi tinggi yang dipilih oleh kaedah modulus maksimum digunakan sebagai ciri. Cara baru untuk memikirkan data microarray adalah sebagai isyarat yang ditetapkan.

Bagaimana DWT digunakan dalam pemprosesan imej?

DWT mengurai isyarat digital ke dalam subbands yang berbeza supaya subbands frekuensi yang lebih rendah mempunyai resolusi frekuensi yang lebih baik dan resolusi masa yang lebih kasar berbanding dengan subbands frekuensi yang lebih tinggi. DWT adalah asas standard pemampatan imej JPEG2000 baru.

Adakah wavelet mengubah pengekstrakan ciri?

Transformasi wavelet diskret digunakan secara meluas dalam langkah pengekstrakan ciri kerana ia berfungsi dengan cekap dalam bidang ini, seperti yang disahkan oleh hasil kajian terdahulu. Langkah pemilihan ciri digunakan untuk meminimumkan dimensi dengan tidak termasuk ciri yang tidak relevan. Langkah ini dijalankan menggunakan evolusi pembezaan.

Apakah pengekstrakan ciri berasaskan wavelet?

Koefisien wavelet ini digunakan dalam mengekstrak ciri -ciri dari data hiperspektral. Transformasi wavelet digunakan untuk membedah isyarat atau vektor piksel data hiperspektral ke dalam komponen frekuensi yang berbeza dan kemudian bergantung kepada komponen kekerapan yang digunakan dalam pemprosesan selanjutnya.