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    傅立叶分析和小波分析之间的关系? (通俗讲解)

    从傅里叶变换到小波变换,并不是一个完全抽象的东西,完全可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义,如果我们从它的提出时所面对的问题看起,可以整理出非常清晰的思路。 下面我就按照傅里叶-->短时傅里叶变换-->小波变换的顺序,讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。(反正题主要求的是通俗形象,没说简短,希望不会太长不看。。) 一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了,默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小波的道路上。(在第三节小波变换的地方我会再形象地讲一下傅里叶变换)

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    好文速递:基于上下块的深度网络使用小波变换和连续多尺度云检测

    摘要:云检测不仅是一项具有挑战性的任务,而且在图像处理中也起着重要作用。由于云的多样性和下垫面的复杂性,目前大多数云检测方法仍然面临着很大的挑战,特别是在检测薄云方面。因此,我们提出了一种检测 GaoFen-1 WFV 图像中云像素的方法。在我们的方法中,使用深度网络来学习多尺度全局特征,从而将特征学习过程中获得的高级语义信息与低级空间信息相结合,从而将图像分类为云和非云区域。此外,为了充分利用图像的结构信息,特别是云的纹理信息,可以有针对性地学习,使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息,以帮助网络学习。此外,我们还利用暗通道先验并通过向网络中的多尺度特征图添加注意机制来设计连续多尺度空间注意模块,以提供一致的性能改进。实验结果表明,所提出的网络在不同场景下表现良好。

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