dual tree complex wavelet transform

双树复小波变换（dual tree complex wavelet transform，DT-CWT）是一种用于信号和图像处理的复小波变换算法。与传统的小波变换相比，DT-CWT能够更好地捕捉信号和图像中的局部特征，并且能够提供更好的时频分辨率。

DT-CWT采用了两棵复小波树，每棵树包含一组滤波器。这两棵树分别处理实部和虚部信号，然后合并它们的输出以得到最终的变换结果。DT-CWT的一个重要特点是它的支持区域比传统小波变换更大，这使得它在处理边缘和纹理等局部特征时能够表现出更好的性能。

DT-CWT还具有良好的平移不变性，这意味着在信号或图像发生平移时，变换结果不会产生明显的变化。这使得DT-CWT在处理平移不变性要求较高的应用场景下表现出色。

另外，DT-CWT还具有较好的多尺度分析能力，能够对信号和图像进行多尺度的分解和重构。这使得DT-CWT在信号和图像压缩、去噪和特征提取等领域中有着广泛的应用。

总之，双树复小波变换是一种在信号和图像处理中具有广泛应用前景的复小波变换算法，它能够更好地捕捉信号和图像的局部特征，具有良好的平移不变性和多尺度分析能力。