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搜索资源 - translation invariance
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对输入图像进行预处理后提取目标轮廓，经过归一化处理得到目标形
状的平移、尺度不变的链状表达，再通过小波变换进行多尺度分析；引入Zernike 矩，利用Zernike
矩的特性，实现小波表达的旋转不变性，解决了小波变换对起始点的依赖。-right to import images from pretreatment profile targets, after processing to be a target shape translation, The scale-invariant
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不变矩由于对图像旋转、放大、平移具有不变性，因此广泛用于目标识别中，本程序求出了HU提出的七个不变矩。-moment because of the same image rotation, zooming, with translation invariance, it is widely used to target identification, The procedures are determined by the seven HU the same moment.
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在Contourlet变换的基础上发展而来的非下采样Contourlet变换，可以得到图像变换之后的平移不变性。-In Contourlet Transform evolved on the basis of non-sampling Contourlet transform, the image can be transformed after the translation invariance.
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求图像zernike矩的IDL源码，非常有用，zernike矩有旋转不变性，改进后还有平移不变性，比例不变性，用于图像识别-Moment find the image zernike IDL source code, very useful, zernike moment there is rotation invariance, translation invariance also improved, the proportion of invariance for image recogn
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根据被测图像纹理背景和目标区域在小波变换域内图像能量分布的不同,以及经过多尺
度分解后在各子空间信息分布的不同,提出与背景纹理的方向无关,把目标的变化具有旋转、平移
以及尺度不变性的能量特征作为检测的依据。实验证明该方法具有较好的适应性。-According to the measured image texture background and target region in wavelet transform domain energy distribution of the di
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Image denoising with wavelet
We first load an image, and add some noise to it
The orthogonal wavelet transform is not very efficient for image denoising because it lacks translation invariance. This is why there is so many reconstruction artifact
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傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一．利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法 计算傅立叶描述子，并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法，定义了新的具有旋转、平移和尺度不变 性的归一化傅立叶描述子．与使用离散傅立叶变换和模归一化的传统傅立叶描述子相比，新的归一化傅立叶描述 子同时保留了模与相位特性，因此能够更好地识别物体的形状．实验表明这种新的归一化傅立叶描述子比传统的 傅立叶描述子能够更加高效、准确地识别物体的形状．-Fourier descr iptor is to an
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由浅入深地介绍Hu的7个不变矩，证明了其旋转和平移不变性，对尺度不变性提出了质疑。-Progressive approach to introduce Hu' s seven moment invariant, has proven its rotation and translation invariance of scale invariance was questioned.
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基于快速离散曲波变换的图像去噪算法，该方法可以消除由于Curvelet变换缺乏平移
不变性而产生的图像失真，并且更好地利用曲波系数的相关性。-Fast discrete curvelet transform based image denoising algorithm, the method can eliminate the lack of translation invariance Curvelet transform arising from image distortion, a
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一个UCA-RB-ESPRIT的程序。通过波束空间变换，获得导向矢量的平移不变性，从而用ESPRIT实现DOA估计。-A UCA-RB-ESPRIT program. Through the beam-space transformation, to obtain the steering vectors of translation invariance, and thus to achieve with the ESPRIT DOA estimates.
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傅里叶描述子用来描述和识别图像中有边缘的物体形状，本程序基于MATLAB，测试可用-Fourier descr iptor is to analyze and identify the important objects in the shape of one of the methods. The use of polygon-based curve near Continuous Fourier transform method like Fourier descr iptors, and
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Contourlet 变换的平移不变性在奇异性方面导致了伪Gibbs 效应。而NSCT是一种平移不变、多尺度和多分辨率的冗余变换，它对滤波器上采样再进行分析和综合滤波，这种滤波器的设计及重构易于实现，能更好地采集频率且具规律性，在图像去噪中得到了广泛的应用。-Contourlet transform translation invariance in singularity aspects led to the pseudo Gibbs effect. And NSCT is a kind o
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HU的七阶不变矩，具有旋转，平移不变性，对图像描述稳定，，对于图像分类，匹配具有重要的作用，已通过测试。
-HU seven-order moment invariants, rotation, translation invariance, stable image descr iption for image classification match has an important role, has been tested.
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基于经验模态分解和独立成分分析去噪的特点, 提出了一种联合独立成分分析和经验模态分解的混沌信号降噪方法. 利用经验模态分解对混沌信号进行分解, 根据平移不变经验模态分解的思想构造多维输入向量, 通过所构造的多维输入向量和独立成分分析对混沌信号的各层内蕴模态函数进行自适应去噪处理-Based on empirical mode decomposition and independent component analysis denoising characteristics, we propose
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ESPRIT是“Estimating signal parameters viarotational invariance techniques”的缩写，含义是“借助旋转不变技术估计信号参数”，它是由Roy[221等人于1986年提出的另一种基于子空间的DOA估计方法。
应用领域
侧向定位 信号处理
思想
ESPRIT的思想在于，将传感器阵列分解为两个完全相同的子阵列，两个子阵中每两个相对应的阵元具有相同的平移，即要求阵列具有平移不变性，每两个位移相同的阵元匹
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测向定位 信号处理思想
ESPRIT的思想在于，将传感器阵列分解为两个完全相同的子阵列，两个子阵中每两个相对应的阵元具有相同的平移，即要求阵列具有平移不变性，每两个位移相同的阵元匹配成对。实际中许多阵列满足这个条件，比如等距直线阵。它还有一些改进演算法，如最小二乘ESPRIT (LS-ESPRIT)，整体最小二乘ESPRIT(TLS-ESPRIT)等-Finding ideological positioning signal processing ESPRIT thought that t
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非下采样contourlet是超小波的一种。具有多尺度和多方向性，解决了contourlet变换无平移不变性的缺陷。用于图纹理特征提取和图像融合的效果很好。(Non sampled contourlet is a kind of super wavelet. With multi-scale and multi directional, it solves the defect of Contourlet translation without translation invariance. F
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双树复小波(DT-CWT)是传统单小波的推广,该变换具有平移不变性、好的方向选择性和高效的计算效率,因此在图像融合领域较小波更具优势(Double tree complex wavelet (DT-CWT) is a generalization of traditional Dan Xiaobo, which has translation invariance, good direction selectivity and efficient computation efficiency.
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双树复小波matlab工具包，能够有效的对非平稳信号进行分解，具有良好的平移不变性(Dual-tree complex wavelet matlab toolkit, can effectively decompose non-stationary signals, with good translation invariance)
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基于非下采样轮廓波变换（nsct）的图像融合，具有平移不变性，效果不错。(Image fusion based on non-downsampling contour wave transform (nsct) has translation invariance and good results.)
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