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《小波變換及其在圖像處理中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）小波變換及其在圖像處理中的應用研究培養(yǎng)單位：理學院學科專業(yè)：電信科本科生：鐘惠敏指導老師：吳薇楊洪庭2006年6月II武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）目錄摘要IABSTRACTII1緒論11.1概述11.2小波分析與多辨分析的歷史11.3本課題研究的意義和目的32小波分析的基本理論42.1從傅立葉變換到小波變換42.1.1傅里葉變換42.1.2短時傅里葉變換52.1.3小波變換52.2連續(xù)小波變換52.2.1一維連續(xù)小波變換52.2.2高維連續(xù)小波變換72.3離散小波變換72.4小波包分析82.4.1小波包的定義92
2、.4.2小波包的性質102.4.3小波包的空間分解102.4.4小波包算法113幾種常用的小波124小波變換在圖像處理中的應用144.1小波分析用于圖像壓縮144.1.1基于小波變換的圖像局部壓縮144.1.2小波變換用于圖像壓縮的一般方法154.1.2.1利用二維小波分析進行圖像壓縮154.1.2.2二維信號壓縮中的閾值的確定與作用命令164.1.3基于小波包變換的圖像壓縮174.2小波分析用于圖像去噪194.3小波分析用于圖像增強204.3.1圖像增強問題描述204.3.2圖像鈍化214.3.3圖像銳化224.4小波分析用于圖像融合23
3、4.5小波分析用于圖像分解235全文總結25致謝26參考文獻27附錄28II武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）摘要小波分析在圖像處理中有非常重要的應用，包括圖像壓縮，圖像去噪，圖像融合，圖像分解，圖像增強等。小波分析是傅立葉分析思想方法的發(fā)展與延拓。除了連續(xù)小波(CWT)、離散小波(DWT)，還有小波包(WaveletPacket)和多維小波。二維小波分析用于圖像壓縮是小波分析應用的一個重要方面。小波分析用于圖像壓縮具有明顯的優(yōu)點?；谛〔ǚ治龅膱D像壓縮方法很多，比較成功的有小波包、小波變換零樹壓縮、小波變換矢量量化壓縮等。小波變換用的不是時間-
4、頻率域，而是時間-尺度域。因此，尋找具有唯一對偶小波的合適小波也就成為小波分析中最基本的問題。小波分析之所以在信號處理中有著強大的功能，是基于其分離信息的思想，分離到各個小波域的信息除了與其他小波域的關聯，使得處理的時候更為靈活。關鍵詞：小波分析圖像壓縮圖像去噪圖像增強II武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）AbstractWaveletanalyzeisveryimportantindigitalimageprocessing,includingtheimagecompression,theimagegoeschirp,imagefusion,i
5、magedissection,imageenhancementetc..WaveletanalyzeisdevelopmentandtheanalyticcontinuationoftheFourier.BesidesContinuouslyWavelet(CWT),dispersedwavelet(DWT),WaveletPacketandwaveletofmultidimension.Two-dimentionalwaveletanalyze,usedinimagecompressionisaimportantaspectofwavel
6、etanalysisapplication.Waveletanalyzeisveryusefulinpicturecompression.Therearemanymethodsbasedonthewaveletanalysisimagecompression,waveletpacket,thewaveletcompressionandsoon.Thereasonthatthewaveletanalysishastheformidablefunctioninthesignalprocessingisitsthoughtofseparation
7、information.Keywords：WaveletanalyzeImagecompressionImagefusionImageenhancement Two-dimentionalWaveletII武漢理工大學畢業(yè)設計（論文）1緒論1.1概述小波分析是近15年來發(fā)展起來的一種新的時頻分析方法。其典型應用包括齒輪變速控制，起重機的非正常噪聲，自動目標所頂，物理中的間斷現象等。而頻域分析的著眼點在于區(qū)分突發(fā)信號和穩(wěn)定信號以及定量分析其能量，典型應用包括細胞膜的識別，金屬表面的探傷，金融學中快變量的檢測，INTERNET的流量控制等。從以
8、上的信號分析的典型應用可以看出，時頻分析應用非常廣泛，涵蓋了物理學，工程技術，生物科學，經濟學等眾多領域，而且在很多情況下單單分析其時域或頻域的性質是不夠的，比如在電力監(jiān)測系統中
