小波变换及其在图像处理中的应用研究.pdfVIP

目录

摘要I

ABSTRACTII

1绪论1

1.1概述1

L2小波分析与多辨分析的历史1

L3本课题研究的意义和目的3

2小波分析的基本理论4

2.1从傅立叶变换到小波变换4

2.1.1傅里叶变换4

2.1.2短时傅里叶变换5

2.1.3小波变换5

2.2连续小波变换5

2.2.1一维连续小波变换5

2.2.2高维连续小波变换7

2.3离散小波变换7

2.4小波包分析8

2.4.1小波包的定义9

2.4.2小波包的性质10

2.4.3小波包的空间分解10

2.4.4小波包算法11

3几种常用的小波12

4小波变换在图像处理中的购用14

4.1小波分析用于图像压缩14

4.1.1基于小波变换的图像局部压缩14

4.1.2小波变换用于图像压缩的一般方法15

4.1.2.1利用二维小波分析进行图像压缩15

4.1.2.2二维信号压缩中的阈值的确定与作用命令16

4.1.3基于小波包变换的图像压缩17

4.2小波分析用于图像去噪19

4.3小波分析用于图像增强20

4.3.1图像增强问题描述20

4.3.2图像钝化21

4.3.3图像锐化22

4.4小波分析用于图像融合23

4.5小波分析用于图像分解23

5全文总结25

致谢26

参考文献27

武汉理工大学毕业设计（论文）

附录28

II

武汉理工大学毕业设计(论文)

摘要

小波分析在图像处理中有非常重要的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图

像分解，图像增强等。小波分析是傅立叶分析思想方法的发展与延拓。除了连续小波(CWT)、

离散小波(DWT),还有小波包(WaveletPacket)和多维小波。二维小波分析用于图像压缩是

小波分析成用的一个重要方面。小波分析用于图像压缩具有明显的优点。基于小波分析的

图像压缩方法很多，比较成功的有小波包、小波变换零树压缩、小波变换矢量量化压缩等。

小波变换用的不是时间-频率域，而是时间-尺度域。因此，寻找具有唯一对偶小波的合适

小波也就成为小波分析中最基本的问题。小波分析之所以在信号处理中有着强大的功能，

是基于其分离信息的思想，分离到各个小波域的信息除了与其他小波域的关联，使得处理

的时候更为灵活。

关键词：小波分析图像压缩图像去噪图像增强

I

武汉理工大学毕业设计（论文）

Abstract

Waveletanalyzeisveryimportantindigitalimageprocessing,includingtheimage

compression,theimagegoeschirp,imagefusion,imagedissection,imageenhancementetc

WaveletanalyzeisdevelopmentandtheanalyticcontinuationoftheFourierBesides

ContinuouslyWavelet(CWT),dispersedwavelet(DWT),WaveletPacketandwaveletof

multidimensionTwo