2024年12月3日 · 在每个层次上，二维的信号被分解为四个子波段，根据频率特征分别称为ll、lh、hl和hh。 有两种类型的 小波变换 可以用于纹理分析，其中是金字塔结构的 小波变换 （pyramid-structured wavelet transform 或PWT） 和 树桩结构的 小波变换 （tree-structured wavelet transform或TWT）。

如下图所示，先通过低通和高通滤波器（纵向 vertical），再分别通过一次低通和高通滤波器（横向 horizontal）。最后得到LL, HL, LH, HH。 分别表示近似图像（也可以理解为压缩了的图像，有损失）、纵向边缘特征（通过了纵向高通滤波器）、横向边缘特征（通过了横向高通滤波器）、对角特征（diagonal 横向纵向都通过高通滤波器）。 文章浏览阅读3.3w次，点赞46次，收藏151次。 本文深入浅出地介绍了图像Haar Discrete Wavelet Transform (HDWT) 的原理，通过直观示例 …

2022年10月26日 · lh：水平低频，垂直高频. hl：水平高频，垂直低频. hh：水平高频，垂直高频. 其中，l表示低频，h表示高频，下标1、2表示一级或二级分解。在每一分解层上，图像均被分解为ll，lh，hh和hl四个频带，下一层的分解仅对低频分量ll进行分解。

右上角相減後再相加部份分稱為 hl ，代表此影像之水平細節。 左下角先加後減部分稱為 LH ，表示此影像之垂直細節。 右下角作兩次相減部分稱為 HH ，代表此影像的對角細節。

利用小波变换将输入特征分解为ll、lh、hl、hh四个频子带。 然后，通过三层卷积恢复相应的频率子带。 最终的输出是通过小波逆变换得到的。

2020年11月2日 · DWT is an algorithm used to reduce dimensionality of an image, feature extraction process. DWT algorithm decomposes the image into 4 sub-band (sub-image) ie,LL,LH,HL,HH. LL is the approximate image of input image it is low frequency subband so it is used for further decomposition process.

2018年11月15日 · (3)lh子带是在行方向利用高通小波滤波器卷积后，再用低通小波滤波器在列方向卷积而产生的小波系数，它表示图像的垂直方向奇异特性。 （垂直子带）

2019年2月25日 · 右上角相减后再相加部分分称为 hl ，代表此影像之水平细节。 左下角先加后减部分称为 LH ，表示此影像之垂直细节。 右下角作两次相减部分称为 HH ，代表此影像的对角细节。

2021年3月18日 · 每通过一次小波变换后，图像被分为四分之一的子频带区域，分别包含了相应频带的小波系数， LL频带 是图像内容的缩略图，保持了原图的内容信息， LH频带 含有水平方向的高频边缘信息， HL频带 含有竖直方向的高频边缘信息， HH频带 含有对角方向的高频边缘信息，反映了水平和竖直方向上图像灰度的综合变换. 小波一次变换实际就是对图像既进行行变换又进行列变换，其结果是左上角显示缩小为原来的四分之一的图像，右上角是图像的行变换结果， …

2019年3月29日 · LH1，HL1，HH1 表示的是一级小波变换后得到水平、垂直和对角方向的高频信号，LH2，HL2，HH2 表示的是二级小波变换后得到水平、垂直和对角方向的高频信号，这些信号包含了大量冗余和杂质，在人脸识别中，起到的作用非常的微弱。 图1 直观地表明，当用LL2 的数据作为人脸识别的特征矢量时，送入神经网络时训练和识别时的好处：有用信息的相对集中、无用信息的剔除和数据量的明显下降。 值得注意的是，小波基并不只有一种。 不同的小波基，针 …