双树复小波分解+特征提取+输出Excel

资 源 简 介

双树复小波分解+特征提取+输出Excel

详 情 说 明

双树复小波分解（DT-CWT）是一种比传统小波变换更强大的图像分析工具。它通过两棵并行的小波树结构，克服了传统小波的方向局限性，能够更准确地捕捉图像的纹理和边缘特征。

在图像处理应用中，双树复小波分解首先对输入图像进行多尺度分解。这个过程会产生多个方向子带，每个子带包含不同频率和方向的特征信息。相对于传统小波，双树复小波提供了更好的方向选择性和平移不变性，这使得它在纹理分析和特征提取方面表现尤为突出。

特征提取阶段通常会从各个子带中计算统计特征。常用的特征包括子带系数的能量、熵、均值、方差等统计量。这些特征能够有效描述图像的局部和全局特性，为后续的图像分类或识别任务提供重要依据。在纹理分析方面，双树复小波可以很好地捕捉不同方向的纹理模式，因此特别适用于材料表面分析、医学图像处理等场景。

处理结果通常会输出到Excel文件中以便进一步分析。Excel表格可以清晰组织各种特征数据，每行代表一个图像样本，各列则对应不同子带提取的特征值。这种结构化输出便于研究人员进行数据可视化和统计分析，也方便与机器学习算法进行对接。