论文基于图像处理的多小波变化理论与其应用是适合不知如何写图像处理方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于图像处理论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要： 為了使图像处理更好地服务于信息的传递和表达,在此引入多小波变换理论.通过对多小波变换的原理进行分析,在结合离散多小波变换实现方法的基础上,对图像处理中多小波变换的应用展开了深入研究.研究表明,与单小波相比,多小波变换在图像压缩以及图像去噪等方面均具有更加显著的效果.
关键词： 图像处理； 多小波变换； 图像去噪； 图像压缩
中图分类号： TN911?34； TP391.9 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）18?0095?03
Multi?welet tranorm theory based on image processing and its application
RU Qingyun1, GUO Xianzhou2
（1. Henan Institute of Technology, Xinxiang 453003, China； 2. Hebei University of Technology, Tianjin 300401, China）
Abstract： In order to make image processing serve the information tranission and expression better, the multi?welet tranorm theory is introduced. On the basis of analyzing the multi?welet tranorm theory and combining discrete multi?welet tranorm implementation method, the application of multi?welet tranorm in image processing is studied deeply. The research results show that, in comparison with single?welet tranorm, the multi?welet tranorm has better effect in the aspects of image compression and image denoising.
Keywords： image processing； multi?welet tranorm； image denoising； image compression
0 引 言
小波变换是当前应用数学以及工程科学中一个迅速发展的全新领域,是傅里叶变换发展的一个新阶段.而作为20世纪80年代末产生并得以发展的典型时频分析工具之一,小波变换被广泛应用在图像处理领域,并促进着图像处理技术的整体发展[1].例如,同离散余弦变换（DCT）相比,小波零树编码方案的应用在有效克服方块效应的同时,也帮助人们实现了低比特率下获得高质量图像的主观.除了获得高质量的图像主观外,小波变换的相关算法可以获取更加光滑的图像.
在对信号进行处理的过程中,人们也开始将传统的滤波器组进行了改进,并将其进一步推广到图像的矢值滤波器组以及子块的滤波器组.在此基础上,在信号处理领域中形成了基于矢值滤波器组的相关理论体系,进而研究了此理论体系与多小波变换之间的关系[2].由于在矢值滤波器组所处理的信号实质上是矢值信号,因此,在对其进行处理过程中,需要保持信号矢量自身具有较强的相关性.基于此,矢值信号更适合与信号的矢量量化.作为矢值滤波组的典型应用,矢值变换已经被人们证实为最有效的图像压缩处理方法.因此,无论是国内还是国外相关方面的研究学者均认为在图像处理方面,矢值滤波器以及多小波变换均具有较高的应用价值.随着多小波变换理论以及矢值滤波器理论体系的不断发展,其在信号处理特别是图像处理方面所表现出来的优势逐渐被人们所熟知和重视[3].此外,Lee等人提出了如下观点,即将单小波中由单个尺度函数所生成的多分辨分析空间扩展为由多个尺度函数生成的多分辨分析空间,进而使小波获得更大的自由度,此观点即多小波思想[4].多小波在图像处理中的应用既保持了单小波的特征,又化解了单小波对称与正交之间的矛盾,大幅提高了图像处理效率.
本文通过对多小波变换的理论以及多小波变换的过程进行分析,进而在得出多小波变换公式[C（j）n等于kHTn+2kCj-1k+kGTn+2kDj-1k]的基础上,从预滤波与基于边界处理的信号拓展两方面说明了离散多小波变换的实现方法.并以此为基础,对多小波变换在图像压缩以及图像去噪等方面的应用做出了系统分析.
1 多小波变换理论
对单小波与多小波进行分析可知,二者的主要差异为,多小波主要是由若干个小波的母函数经过一系列的平移和伸缩而生成的,故多小波具有多个尺度函数,而单小波则主要由某一小波母函数经相关变化生成,故单小波只有一个尺度函数.对多小波的变换过程做出如下分析：在多分辨分析当中,令V-1[?]V0[?]V1[?]等[?]Vj,且有[j等于-∞∞Vj等于L2R]和[j等于-∞∞Vj等于{0}].由于多小波具有若干个尺度函数,故设V0是由r个尺度经平移变换[φ0（t-k）],[φ1（t-k）,等,φr-1（t-k）]生成的.令V0等于W0,并与[φ0（t）,φ1（t）,等,φr-1（t）]相对应的r个小波函数[ψ0（t）],[ψ1（t）],等,[ψr-1（t）]共同组成子空间W0的基[5].记[?（t）]等于[[φ0（t）],[φ1（t）],等,[φr-1（t）]]T,[Ψ（t）]等于[[ψ0（t）],[ψ1（t）],等,[ψr-1（t）]]T,[?（t）]与[Ψ（t）]满足：[?（t）]等于[2k等于0N-1Hk?（2t-1）]；[Ψ（t）]等于[2k等于0N-1GkΨ（2t-1）].其中,Hk与Gk均为尺度函数个数r×r的常数矩阵.从处理的角度进行分析,[H（ω）]等于[kHk]e-jωk,[G（ω）]等于[kGk]e-jωk均是与尺度函数以及小波函数相对应的矢量滤波器.当[?（t）]满足<[φt（?-k）],[φj（?-l）]>≥[δi,j][δk]时,值得注意的是等于[f?g],则[?（t）]为正交多尺度函数.若[?（t）]满足[<Ψt（?-k）,Ψt（?-l）>]≥[δi,j][δk]且有<[Ψt（?-k）],[Ψt（?-l）>等于]0,则说明V0与W0正交.将[?f（t）等于V0]分解为：
总结:本文关于图像处理论文范文,可以做为相关论文参考文献,与写作提纲思路参考。
参考文献：
1、 基于紫外图像的小波域内维纳滤波降噪方法 摘 要：为了检测电气产品的安全状态，采用紫外成像检测技术对电气产品的放电状态进行研究。紫外图像在采集的时候难免会受到各种各样的干扰和噪声，大的紫。
2、 顺序小波包图像压缩感知方法 摘 要：针对压缩感知中测量次数不确定的问题，提出了顺序小波包图像压缩感知方法 该方法选用小波包变换分解图像，降低信号稀疏度，将图像划分为大小相等。
3、 小波变换在人脸图像融合中的应用 摘 要：为了提高人脸检测图像的质量，本文提出了一种基于小波变换模型的人脸图像融合处理算法，该算法将两幅或者多福不同光照条件的人脸图像进行融合处理。
4、 王小波背叛者守望 王小波以其先锋性的写作技巧，启蒙意识与性爱书写，成为中国1990年代文化语境生产出的“背叛者”。他既打破传统意识形态的枷锁，又区别于很多先锋小说。
5、 周小波诗 运河备忘录飞机和蚊子在半夜舞蹈用手指堵住耳朵，却堵不住失眠起床想抽颗烟可打火机怎么也点不亮夜点不亮暖意窗外，红灯笼在运河边串起了波。
6、 王小波和村上春树的对话 王小波生于1952年，村上春树生于1949年，他们相差3岁，年龄差不大。王小波在1997年去世，那正是他创作的高峰期，令人叹惜。村上春树今天还。