我知道有几种实现方式，但是大多数都使用matlab，而我想在OpenCV中使用C ++。
由于OpenCV中没有内置的小波变换实现， 2.x，我计划自己实现（另外，它将对我有好处）。
经过研究，我已经找到了有关第二代转换的原始文章，但是我我仍然对算法的确切工作方式有些困惑。
以Sweldens的论文[1]作为主要参考：提升方案：第二代小波的构造，我仍然对索引集的定义$ \ mathcal {K}（j）$：它们的大小是多少？他们是如何建造的？ ...
因此，我的问题是：有没有人知道第二代小波变换的一些资源（论文，教程，幻灯片...），其形式类似于教程，或者一种更算法的视图（而不是数学的视图），这将有助于我设计自己的实现？
提前感谢您。
参考文献
我的主要参考文献是：
[1] Sweldens，W.（1998）。提升方案：第二代小波的构造。 SIAM数学分析杂志，29（2），511.
我也在学习：
[2]道伯吉斯，I。和Sweldens，W。（ 1998）。分解小波转换为提升步骤。傅立叶分析与应用杂志，第4卷第3期，第247-269页。
[3] Kovacevic，J。和Sweldens，W。（2000年）。小波族在任意维度上递增顺序。图像处理，9（3），480–496。 doi：10.1109 / 83.826784
#1 楼
我终于买了《数学中的涟漪离散小波变换》 [1]的副本，我对这本书感到非常满意。作者用交替的观点（提升方案，滤波器组方法，多分辨率分析）解释了DWT，其中每种观点都有其自身的优势。此外，这本书是面向实现的，其中包括有关边界处理和matlab / C实现的章节。
我仍在寻找处理奇数信号的正确方法，但是Ripples为我提供了一个很好的开始。
[1]：http://www.control.auc.dk/~alc/ripples.html Arne Jensen和Anders la Cour-Harbo撰写的“数学中的涟漪离散小波变换”
评论
如果您链接到原始论文并加以说明，为什么会对它们感到困惑，这可能会有所帮助。同样，您说的是，有许多matlab（脚本语言）实现，您可以阅读这些实现以了解算法的工作原理。已经有C ++小波库。如果您要编写一些代码来进行锻炼，为什么不选择一种新的多尺度变换（例如，子束，山脊或Curvelet）以使社区受益呢？
@Emre：如前所述，OpenCV不包含小波变换，我也不希望添加依赖项。无论如何，我都会检查Blitzwave代码以了解事情的完成方式。现在，我只需要第二代。小波，但较新的工具（从Curvelet开始）是以后工作的一种选择。
@bjoernz：我在Sweldens论文的一小部分添加了一个精确的问题，这使我感到困惑。
您能参考一下您正在从中学习的文章/书吗？