摘要：
关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。小波变换步骤：1.把小波w(t)和原函数f(t)的开始部分进行比较，计算系数C。系数C表示该部分函数与小波的相似程度。2.把小波向右移k单位，得到小波w(t-k)，重复1。重复该部知道函数f结束.3.扩展小波w(t)，得到小波w 阅读全文
摘要：
计算Haar特征时有用到这个。wiki介绍的非常好，我可耻的转了：积分图的每一点（x,y）的值是原图中对应位置的左上角区域的所有值得和：而且，积分图可以只遍历一次图像即可有效的计算出来，因为积分图每一点的（x,y）值是：一旦积分图计算完毕，对任意矩形区域的和的计算就可以在常数时间内完成。如下图中，阴影矩形区域的值：clear all;close all;clc;img=double(imread('lena.jpg'));[m n]=size(img);%计算积分图I=zeros(m,n);for i=1:m for j=1:n if i==1 && j==1 阅读全文