小波变换详解讲课讲稿.docxVIP

基于小波变换的人脸识别 近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而 且被广泛地应用丁模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视 觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性， 且其可通过对高频 成分采取逐步精细的时域取样步长， 从而达到聚焦对象任意细节的目的， 这一特 性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜” 的美誉。 具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、 频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号， 从而更好地实现不同分辨率的人 脸图像特征提取。 4.1小波变换的研究背景 法国数学家傅立叶丁 1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率” 的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性， 通过将复 杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不活的问题，在频域中一目 了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号f(t) 为在(-8, +OO)内绝对可积的一个连续函数，则f(t)的傅立叶变换定义如下： + oo TOC \o 1-5 \h \z F L I f t e-j tdt (4-1) —cO 傅立叶变换的逆变换为： 1 二 it f t =——F ，ej d , (4-2) 2 二■- 从上面两个式子可以看出，式(4-1)通过无限的时间量来实现对单个频率 的频谱计算，该式表明F(s)这一频域过程的任一频率的值都是由整个时间域上 的量所决定的。可见，式(4-1 )和(4-2)只是同一能量信号的两种不同表现形 式。 尽管傅立叶变换可以关联信号的时频特征， 从而分别从时域和频域对信号进 行分析，但却无法将两者有效地结合起来，因此傅立叶变换在信号的局部化分析 方面存在严重不足。但在许多实际应用中，如地震信号分析、核医学图像信号分 析等，研究者们往往需要了解某个局部时段上出现了哪个频率， 或是某个频率出 现在哪个时段上，即信号的时频局部化特征，傅立叶变换对丁此类分析无能为力。 因此需要一种如下的数学工具：可以将信号的时域和频域结合起来构成信号 的时频谱，描述和分析其时频联合特征，这就是所谓的时频局部化分析方法， 即 时频分析法。1964年，Gabor＜人在傅立叶变换的基础上引入了一个时间局部化 “窗函数” g(t)，改进了傅立叶变换的不足，形成窗口化傅立叶变换，乂称“Gabor 变换”。 定义“窗函数” g(t)在有限的区间外包等丁零或很快地趋丁零，用函数g(t-i) 乘以f (t)，其效果等同丁在t = ￥附近打开一个窗口，即： Gf ‘, = ：f tg t - . e」t (4-3) —— 式(4-3 )即为函数f(t)关丁 g(t)的Gabor变换。由定义可知，信号f (t)的Gabor 变换可以反映该信号在t = T附近的频谱特性。其逆变换公式为： 1 二 it f t = d- ejtgt-. Gf ,,. d. (4-4) 2 可见Gf (饥m的确包含了信号f(t)的全部信息，且Gabor? 口位置可以随着t 的变化而平移，符合信号时频局部化分析的要求。 虽然Gabor变换一定程度上克服了傅立叶变换缺乏时频局部分析能力的不 足，且兼顾信号的时频分辨率，但其本身仍存在不可克服的局限性，即 Gabor? 口不具有自适应性，其大小是固定不变的，因此 Gabor变换只能进行单一分辨率 的分析。而在实际研究中，我们常常希望窗口的大小会随着频率的高低而改变， 比如在研究高频信号时，希望窗口开得小一点；反之，在研究低频信号时，则希 望窗口开得大一点,这样才更符合实际研究中低频信号分辨率比高频信号分辨率 低的特点，因此需要研究更好的解决办法来改善 Gabor变换的不足。 为了克服前面所描述的傅立叶变换和 Gabor变换存在的不足，学者们提出了 小波变换(Wavelet Transform)。 4.2小波变换与逆变换 4.2.1连续小波变换和离散小波变换 小波变换是一种窗El面积(即窗口大小)固定但窗口形状可变的时频局部化 分析方法，其高频部分的时间分辨率较高而频率分辨率较低， 而低频部分的频率 分辨率较高而时间分辨率较低，因此对信号具有良好的自适应性， 被冠以“数学 显微镜”的美誉。小波变换乂可分为连续小波变换和离散小波变换两种。 连续小波变换的概念是由Morlet等人提出［1］。设平(x)为小波变换的核函数， 若核函数甲(x挣L2 (R )若满足容许性条件： (4-5) 则称该函数％x)为基小波。一维信号f(t) e l2(R)的连续小波变换可定义为: ?*)=苻*、严 ?*)=苻*、严 (4-6) 根据上述对基小波定义，可知： 俨(x)dx8，且中*应无穷远处趋近于 零。一般的，