小波变换及其在图像处理中的应用

对小波变换的引出，正的以变换的实现，小波变换的变焦作用，以及在图像压缩，边沿检测中的应用作了详细途述，且应用小波变换处理图像，得到了满意的实验结果。     

小波变换在图像处理中的应用

小波变换是一种快速发展和比较流行的信号分析方法,其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(Wavelet Packet)和多维小波。本文主要介绍小波变换的发展及其在图像处理中的应用。     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

形态小波变换在图像处理中的应用

论述了小波理论、多分辨分析技术与数学形态学的基本方法和内在联系，以及基于这三类理论所产生的形态小波变换的基本思想和应用方法，并通过一些基本的形态小波变换，展示了形态小波及其变换在图像处理应用中的巨大潜力。     

小波变换在图像边缘检测中的应用研究

根据Morlet多尺度边缘检测的思想,对一幅图像f(x,y),对其进行小波变换,然后分别向3个方向上的小波基进行投影.此种方法对于检测具有方向性的图像有比较好的效果.实验表明,该方法得到满意的结果.     

小波变换在图像处理中的应用

介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩、图像特征提取和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

小波变换及其数字图像处理的应用

简要介绍了小波变换方法 ,对小波分析在数字图像处理占的一些应用进行了简要讨论 ,并对图像的恢复和增强、图像分割等应用进行了一些有意义的尝试     

小波包变换及其在数字水印算法中的应用

在对小波包变换进行分析的基础上,将其应用在图像数字水印算法中.首先对图像进行小波包分解,并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像.实验表明,应用基于小波包变换的水印算法处理的图像能够经受常规的图像算法攻击,具有较强的鲁棒性和实用性.     

小波变换在图像处理中的应用

绝大多数的信号信息由信号中不规则结构或瞬变现象所携带,剧烈变化点通常出现在图像重要结构的边缘,是图像中最重要的点。小波变换兼有图像平滑和提取边缘的双重效果,在论文中将阐述一个多尺度的Canny边缘检测算子相当于搜索信号小波变换的局部极大模值点。     

小波分析在图像处理中的应用及发展

本文总结，分析了小波分析在圈像处理中的应用。对小波分析的特点进行了总结分析，并对小波的应用提出了展望。     

小波变换及其在图像编码中的应用

小波分析是目前许多学科共同关心的一个前沿领域。本文首先付里叶变换和窗口付里叶变换的局限性,从时域、频局部化的角度对小波理论作了简介,其次综述了小波在图像编码中的应用。     

在MATLAB语言环境下基于小波变换的图像处理

小波变换是近十几年发展起来的，它集数学、信息处理于一体，在图像处理中起着重要作用。本简单介绍了基于小波变换的图像分解与重构，在此基础上讨论了MATLAB语言环境下图像压缩和图像融合的基本方法。实验结果表明：基于小波变换的图像处理具有理想的效果。     

小波变换在医学图像压缩中的应用研究

分析了数据压缩的必要性，说明了利用小波分解和重构进行数据压缩的理论依据和方法，并利用Matlab软件对图像进行分解与重构，实现了对图像的压缩，对不同闽值下采用不同小波压缩的结果进行了比较和讨论。     

基于小波变换的图象压缩

要在模拟和移动通讯中传输数字图象，首先必须对图象实行高比率的压缩，本文对讨论小波变换的特征机理，建立了以小波变换为基础图象压缩软件模拟系统，并同标准ＪＰＥＧ的图象压缩方法做了对比实验，结果证明：在高压缩比时，基于小波变换压缩的重建图象ＰＳＤＮ和重建图象质量都明显地成于传统的ＤＣＴ压缩方法。     

小波变换及其应用

本主要论述了小波变换的原理和性质，介绍了几种重要的小波函数，并重点讨论了小波变换在图像压缩和信号处理方面的应用。     

基于小波变换的图像压缩研究进展

在分析小波变换理论的基础上，讨论了小波变换在图像压缩中的应用，介绍了当今一些主要研究成果，并展望了其未来发展方向。     

图像数据挖掘中小波变换技术应用研究

因特网技术和多媒体技术迅速发展,图像特别是数字图像已经成为人们传递信息的重要载体。但其数据复杂度比普通数据大得多,对其进行数据处理以及数据挖掘的难度也相对较大。本文结合图像数据挖掘的特点,对小波变换技术在数字信号处理领域的应用进行研究。     

小波变换用于多分辨率的图像边缘检测

提出了一种用小波变换检测图像边缘的新方法。它基于小波变换多尺度方法分析图像局部的直方图内的信息,通过对小波变换后直方图内信号零交叉点的检测,得到一序列门限值点用于描述图像的边缘即可检测出图像边缘。选取不同的尺度可得到不同分辨率的图像边缘。文中介绍了小波变换用于图像边缘检测和基本原理,给出了小波变换的快速算法和实际检测结果。     

基于小波变换和升高变换的IC图像纹理分割算法

引入二值图像的升高变换,并结合小波变换提出一种IC图像纹理分割算法．在纹理分割过程中,首先对IC图像进行小波分解并对二值化后的近视部分进行升高变换,然后利用原图像信息识别出不同纹理,分割出不同区域．实验表明,该算法快速、高效,具有很好的实用性．