小波分析在图像处理中的作用

任务书

1本课题研究目的

(1)了解图像变换的意义和手段

(2) 熟悉离散余弦变换的基本性质

(3)热练掌握FFT的方法反应用

(4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的离散余弦变换。通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。

2本课题完成任务(重点、难点)

（1）熟悉并掌握离散余弦变换

（2）了解离散余弦在图像处理中的作用

（3）通过实验了解小波分析在图像处理中的应用

（4）用MATLAB实现离散余弦变换仿真

3本课题实施要求

摘要

基于离散余弦变换的图像压缩算法，其基本思想是在频域对信号进行分解，去除信号点之间的相关性，并找出重要系数，滤掉次要系数，以达到压缩的效果，但该方法在处理过程中并不能提供时域的信息，在比较关心时域特性的时候显得无能为力。

但是这种应用的需求是很广泛的，比如遥感测控图像，要求在整幅图像有很高压缩比的同时，对热点部分的图像要有较高的分辨率，单纯的频域分析的方法显然不能达到这个要求，虽然可以通过对图像进行分块分解，然后对每块作用不同的阀值或掩码来达到这个要求，但分块大小相对固定，有失灵活性。

在这个方面，小波分析就优越的多，由于小波分析固有的时频特性，可以在时频两个方向对系数进行处理，这样就可以对感兴趣的部分提供不同的压缩精度。

第一章：课题意义

小波变换是对人们熟知的傅里叶变换与短时(窗口)傅里叶变换的一个重大突破,为信号分析、图像处理、量子物理及其它非线性科学的研究领域带来革命性的影响,是20世纪公认的最辉煌的科学成就之一。图像处理的目的,就是对数字化后的图像信息进行某些运算或处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果。图像处理的任务是对未加工的图像进行一定处理而成为所需的图像。小波在图像处理上的应用思路主要采用将空间或者时间域上的图像信号(数据)变换到小波域上,成为多层次的小波系数,根据小波基的特性,分析小波系数特点,针对不同需求,结合常规的图像处理方法(算法)或提出更符合小波分析的新方法(算法)来处理小波系数,再对处理后的小波系数进行反变换(逆变换),将得到所需的目标图像。

第二章：小波分析的应用研究现状

国外研究小波的时间较早，80年代就有相关的文章和著作发表,Mallat算法是小波理论突破性的成果，其作用相当于傅里叶分析的FFT。1989年，Meyer出版的《小波与算子》是目前较权威较系统的小波理论著作。美国Texas A&M大学数学与电气工程教授、逼近论中心主任、小波研究的权威之一崔锦泰著的‘An introduction to wavelets’是美国科学出版社出版的一部小波研究向深广方向发展。Daubechies的‘The lectures on wavelets’总结了她的研究成果，为向世界科技工作者普及小波理论做出了积极的贡献。

我国对小波的研究起步较晚，1994年形成国内的小波研究高潮，并在信号的去噪和图像的压缩、机械故障检测等方面取得了较大的进展。从公开发表的应用性文章的内容来看，主要可分为两大部分：一部分是利用小波分析对信号进行消噪处理，以提高解释方法的分辨率，这一部分包括小波变换用于信噪分离、弱信号的提取以及信号奇异点与奇异度的测定和多尺度边缘检测与重构；另一部分是利用小波分析做图像或数据压缩。利用小波分析对信号或图像进行去噪或压缩处理，最关键的就是如何选阀值和如何进行阀值的量化，从某种程度上说，他直接关系到信号消噪和压缩的质量。有关量化编码方法目前

只要采用嵌入式零树小波EZW编码、多级树集合分裂编码SPIHT、集合分裂嵌入块编码SPECK以及可逆嵌入小波压缩算法CREW。现在我国有一批年轻的博士哥说是正在努力攻关，期待去的小波及其应用研究的突破性进展。

第三章：小波分析的算法设计

利用小波变换的时频局部化特性，把图像的细节系数都置零，从压缩图像中可以很明显的看出只有中间部分变得模糊，而其他部分的细节信息可以分辨的很清楚。

1.图像局部压缩，MATLAB代码设置如下：

load tire

%使用sym4小波对信号进行一层小波分解

[ca1,ch1,cv1,cd1]=dwt2(X,'sym4');

codca1=wcodemat(ca1,192);

codch1=wcodemat(ch1,192);

codcv1=wcodemat(cv1,192);

codcd1=wcodemat(cd1,192);

%将四个系数图像组合为一个图像

codx=[codca1,codch1,codcv1,codcd1]

%复制原图像的小波系数

rca1=ca1;

rch1=ch1;

rcv1=cv1;

rcd1=cd1;

%将三个细节系数的中部置零

rch1(33:97,33:97)=zeros(65,65);

rcv1(33:97,33:97)=zeros(65,65);

rcd1(33:97,33:97)=zeros(65,65);

codrca1=wcodemat(rca1,192);

codrch1=wcodemat(rch1,192);

codrcv1=wcodemat(rcv1,192);

codrcd1=wcodemat(rcd1,192);

%将处理后的系数图像组合为一个图像

codrx=[codrca1,codrch1,codrcv1,codrcd1]

%重建处理后的系数

rx=idwt2(rca1,rch1,rcv1,rcd1,'sym4');

subplot(221);

image(wcodemat(X,192)),colormap(map);title('原始图像');

subplot(222);

image(codx),colormap(map);title('一层分解后各层系数图像');

subplot(223);

image(wcodemat(rx,192)),colormap(map);title('压缩图像');

subplot(224);image(codrx),colormap(map);title('处理后各层系数图像');

%求压缩信号的能量成分

per=norm(rx)/norm(X)

per=1.0000

%求压缩信号与原信号的标准差

err=norm(rx-X)

二维小波分析用于图像是小波分析应用的一个重要方面。他的特点是压缩比高、压缩速度快、压缩后能保持图像的特征基本不变且在传递过程中可以抗干扰。利用二维小波分析进行图像压缩。

2.二维小波分析的图像压缩，MATLAB代码设置如下：

%装入图像

load tire

%显示图像

subplot (221);image (X);colormap(map)

title ('原始图像');

axis square

disp ('压缩前图像X的大小：');

whos('X')

%对图像用bior3.7小波进行2层小波分解

[c,s]=wavedec2(X,2,'bior3.7');

%提取小波分解结构中第一层低频系数贺高频系数ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ch1=detcoef2('h',c,s,1);

cv1=detcoef2('v',c,s,1);

cd1=detcoef2('d',c,s,1);

%分别对各频成分进行重构

a1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1);

h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1);

v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1);

d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1);

c1=[a1,h1;v1,d1];

%显示分解后各频率成分的信息

subplot(222);image(c1);

axis square

title('分解后低频和高频信息');

%下面进行图像压缩处理

%保留小波分解第一层低频信息，进行图像的压缩

%第一层的低频信息即为ca1,显示第一层的低频信息

%首先对第一层信息进项量化编码

ca1=appcoef2(c,s,'bior3.7',1);

ca1=wcodemat(ca1,440,'mat',0);

%改变图像的高度

ca1=0.5*ca1;

subplot(223);image(ca1);colormap(map);

axis square

title('第一次压缩');

disp('第一次压缩图像的大小为：');

whos('ca1')

%保留小波分解第二层低频信息，进行图像的压缩，此时压缩比更大%保留第二层的低频信息即为ca2,显示第二层的低频信息

ca2=appcoef2(c,s,'bior3.7',2);

%首先对第二层信息进行量化编码

ca2=wcodemat(ca2,440,'mat',0);

%改变图像的高度

ca2=0.25*ca2;

subplot(224);image(ca2);colormap(map);

axis square

title('第二次压缩');

disp('第二次压缩图像的大小为：');

whos('ca2')

3.二维小波变换对图像进行压缩,MA TLAB代码设置如下：

%装入一个二维信号

load wbarb

%显示图像

subplot(221);image(X);colormap(map)

title('原始图像');

axis square

%下面进行图像压缩

%对图像用db3小波进行2层小波分解

[c,s]=wavedec2(X,2,'db3');

[thr,sorh, keepapp]=ddencmp('cmp','wv',X);

%输入参数中选择了全局阀值选项‘gb1’，用来对所有高频系数进行相同的阀值量化处理

[Xcomp,cxc,lxc,perf0,perf12]=wdencmp('gbl',c,s,'db3',2,th r,sorh,keepapp);

%将压缩后的图像与原始图像相比较，并显示出来

subplot(222);image(Xcomp);colormap(map)

title('压缩图像');

axis square

disp('小波分解系数中置0的系数个数百分比：');

perf0

disp('压缩后图像剩余能量百分比：');

perf12

由于阀值处理只关心系数的绝对值，并不关心系数的位置，所以二维小波变换系数阀值化方法同一维情况大同小异。例同时采用求默认阀值的ddencmp命令和基于经验公式的wdcbm2命令对图像进行压缩。

4.图像压缩中的阀值的确定，MATLAB代码设置如下：

load tire

%求得颜色映射表的长度，以便后面的转换

nbc=size(map,1);

%用默认方式求出图像的全局阀值

[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('cmp','wv',X);

%对图像作用全局阀值

[xd,cxd,lxd,perf0,perf12]=wdencmp('gbl',X,'bior3.5',3,thr ,sorh,keepapp);

%用bior.3.5小波对图像进行三层分解

[c,s]=wavedec2(X,3,'bior3.5');

%指定Birge-Massart策略中的经验系数

alpha=1.5;

m=2.7*prod(s(1,: ));

%根据各层小波系数确定分层阀值

[thr1,nkeep1]=wdcbm2(c,s,alpha,m);

%对原图像作用分层阀值

[xdl,cxdl,sxdl,perf01,perf121]=wdencmp('lvd',c,s,'bior3.5 ',3,thrl,'s')

%将颜色映射表转换为灰度映射表

colormap(pink(nbc));

subplot(131);image(wcodemat(X,nbc));title('原始图像'); subplot(132);image(wcodemat(xd,nbc));title('全局阀值化压缩图像');

xlabel(['能量成分',num2str(perf12),'%','零系数成分

',num2str(perf0),'%']);

subplot(133);

image(wcodemat(xdl,nbc));

title('分层阀值化压缩图像');

xlabel(['能量成分',num2str(perf121),'%','零系数成分

',num2str(perf01),'%']);

第四章：算法运行结果及分析讨论1.图像局部压缩

误差结果：

err =

315.4690

运行结构如图：

分析：本例只是为了演示小波分析应用在图像局部压缩的方法，在世纪的应用中，可能不会制作一层变换，而且法子话的作用肯呢个也不会是将局部细节系数全部清除，更一般的情况实在N层变换中通过选择领系数比例或能量保留成分作用不同的阀值，实现分片的局部压缩，而且，作用的阀值可以是方向相关的，即在3个不同方向的细节系数上作用不同的阀值。

2.二维小波分析的图像压缩

压缩前图像X的大小：

Name Size Bytes Class Attributes X 200x232 371200 double

第一次压缩图像的大小为：

Name Size Bytes Class Attributes ca1 107x123 105288 double

第二次压缩图像的大小为：

Name Size Bytes Class Attributes

ca2 61x69 33672 double

运行结果如图：

3.二维小波变换对图像进行压缩。

小波分解系数中置0的系数个数百分比：perf0 =

49.3839

压缩后图像剩余能量百分比：

perf12 =

99.9774

运行结果如图所示：

4.图像压缩中的阀值的确定运行结果如图：

小结

小波分析在图像处理中的应用广泛,本文研究小波分析基本理论,并把小波分析的理论应用于图像处理技术中,主要研究小波分析与变换在图像压缩中的应用。以一幅小孩的JPEG图片为例将小波分析应用于图像压缩中,实验结果表明应用小波分析可得到较高的压缩比,压缩效果较理想。因此,可以说小波分析是图像处理的实用的、有效的工具。

参考文献：

小波分析考试题(附答案)

《小波分析》试题 适用范围：硕士研究生 时 间：2013年6月 一、名词解释（30分） 1、线性空间与线性子空间 解释：线性空间是一个在标量域（实或复）F 上的非空矢量集合V ；设V1是数域K 上的线性空间V 的一个非空子集合，且对V 已有的线性运算满足以下条件 （1） 如果x 、y V1，则x ＋y V1； （2） 如果x V1，k K ，则kx V1， 则称V1是V 的一个线∈∈∈∈∈性子空间或子空间。2、基与坐标 解释：在 n 维线性空间 V 中，n 个线性无关的向量，称为 V 的一组n 21...εεε，，，基；设是中任一向量，于是 线性相关，因此可以被基αn 21...εεε，，，线性表出：，其中系数 αεεε，，，，n 21...n 21...εεε，，，n 2111an ...a a εεεα+++=是被向量和基唯一确定的，这组数就称为在基下的坐标，an ...a a 11，，，αn 21...εεε，，，记为 （） 。an ...a a 11，，，3、内积 解释：内积也称为点积、点乘、数量积、标量积。，()T n x x x x ,...,,21= ，令，称为x 与y 的内积。 ()T n y y y y ,...,,21=[]n n y x y x y x y x +++=...,2211[]y x ,4、希尔伯特空间 解释：线性 完备的内积空间称为Hilbert 空间。线性（linearity ）：对任意 f ， g ∈H ，a ，b ∈R ，a*f+b*g 仍然∈H 。完备（completeness ）：空间中的任何柯西序列都收敛在该空间之内。内积（inner product ）：，它满足：，()T n f f f f ,...,,21=时。 ()T n g g g g ,...,,21=[]n n y x y x y x y x +++=...,22115、双尺度方程 解释：所以都可以用空间的一个1010,V W t V V t ?∈?∈）（）（ψ?） （）和（t t ψ?1V

基于小波变换的图像处理.

基于小波变换的数字图像处理 摘要：本文先介绍了小波分析的基本理论，为图像处理模型的构建奠定了基础，在此基础上提出了小波分析在图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真，验证了小波变化在图像处理方面的优势。 关键词：小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像增强 引言 数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像 信息进行处理，作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。数字化图像处理的今天，人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述，设计算子，优化处理等。迄今为止，研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多，包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。 小波分析，作为一种新的数学分析工具，是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合，所以小波分析具有良好性质和实际应用背景，被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域，并在理论和方法上取得了重大进展，小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行，所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。 本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等,本文重点在图像去噪，最后用Matlab进行了仿真[1]。

近代数学 小波 简答题+答案

1什么是小波函数？（或小波函数满足什么条件？） 答：设)()(2R L t ∈?,且其Fourier 变换)(ω? 满足可允许性（admissibility ）条件 +∞

小波分析考试题及答案

一、叙述小波分析理论发展的历史和研究现状 答：傅立叶变换能够将信号的时域和特征和频域特征联系起来，能分别从信号的时域和频域观察，但不能把二者有机的结合起来。这是因为信号的时域波形中不包含任何频域信息，而其傅立叶谱是信号的统计特性，从其表达式中也可以看出，它是整个时间域内的积分，没有局部化分析信号的功能，完全不具备时域信息，也就是说，对于傅立叶谱中的某一频率，不能够知道这个频率是在什么时候产生的。这样在信号分析中就面临一对最基本的矛盾——时域和频域的局部化矛盾。 在实际的信号处理过程中，尤其是对非常平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征很重要。如柴油机缸盖表明的振动信号就是由撞击或冲击产生的，是一瞬变信号，单从时域或频域上来分析是不够的。这就促使人们去寻找一种新方法，能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征，构成信号的时频谱，这就是所谓的时频分析，亦称为时频局部化方法。 为了分析和处理非平稳信号，人们对傅立叶分析进行了推广乃至根本性的革命，提出并开发了一系列新的信号分析理论：短时傅立叶变换、时频分析、Gabor 变换、小波变换Randon-Wigner变换、分数阶傅立叶变换、线形调频小波变换、循环统计量理论和调幅—调频信号分析等。其中，短时傅立叶变换和小波变换也是因传统的傅立叶变换不能够满足信号处理的要求而产生的。 短时傅立叶变换分析的基本思想是：假定非平稳信号在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。但从本质上讲，短时傅立叶变换是一种单一分辨率的信号分析方法，因为它使用一个固定的短时窗函数，因而短时傅立叶变换在信号分析上还是存在着不可逾越的缺陷。 小波变换是一种信号的时间—尺度（时间—频率）分析方法，具有多分辨

小波分析结课论文

小波分析结课论文 基于正交滤波器组的Daubechies 小波设计及Quartus ll 仿真 1.非平稳信号的局部变换 信号s(t)和其频谱S(w)构成Fourier 变换对,由于Fourier 变换或反变换都属于全局变换，不能告知某种频率分量发生在那些时间内，因此用来不能描述信号的局部统计特性。对于非平稳信号s(t)，应该采用局部变换来描述其随时间变化的统计特性。并且信号的局部性能需要使用时域和频域是我二维联合表示，才能精确描述。 1.1用内积构造信号变换 任何一种信号变换都可以写成该信号与某个选定的核函数之间的内积，因此可以用下面两种基本形式来构造。 信号s(t)的局部变换 = <取信号s(t)的局部，核函数无穷长> 或 信号s(t)的局部变换 = <取信号s(t)的全部，核函数局域化> 1.2小波变换 1.2.1选用小波变换的原因 三个信号局部变换的典型例子是短时Fourier 变换、Gabor 变换、小波变换，它们都是时频信号分析的线性变换。而短时Fourier 变换和Gabor 变换都属于“加窗Fourier 变换”，都以固定的滑动窗对信号进行分析，可以表征信号的局部频率特性。显然，这种时域固定等宽的滑动窗处理并不是对所有的信号都合适。因为有较多的自然界信号在低频端应具有很高的频率分辨率，在高频端的频率分辨率可以比较低。而从不相容原理的角度看，这类信号的高频分量应该具有高的时间分辨率，低频分量应该具有低的时间分辨率。对这类非平稳信号的线性时频分析，应该在时频平面的不同位置具有不同的分辨率，小波变换就是这样一种多分辨（率）分析方法，其目的是既见森林——信号概貌，又见树木——信号细节，所以，小波分析被称为数学显微镜。 1.2.2连续小波变换的定义及参数含义 平方可积分函数s(t)的连续小波变换定义为 (,)()*( )(),()s ab t b W T a b s t dt s t t a ψψ∞ -= =??? , a > 0

小波分析基础及应用期末习题

题1：设{},j V j Z ∈是依尺度函数()x φ的多分辨率分析，101()0x x φ≤

11()3.k k h k p -=为高通分解滤波器,写出个双倍平移正交关系等式 题6：列出二维可分离小波的4个变换基。 题8：要得到“好”的小波，除要求滤波器0()h n 满足规范、双正交平移性、低通等最小条件外，还可以对0()h n 加消失矩条件来得到性能更优良的小波。 （1） 请写出小波函数()t ψ具有p 阶消失矩的定义条件： （2） 小波函数()t ψ具有p 阶消失矩，要求0()h n 满足等式： （3） 在长度为4的滤波器0()h n 设计中，将下面等式补充完整： 222200000000(0)(1)(2)(3)1 (0)(2)(1)(3)0 ,1 2h h h h h h h h n ?+++=???+==??? 规范性低通双平移正交阶消失矩

基于小波变换的图像压缩算法研究.

基于小波变换的图像压缩算法研究 袁林张国峰戴树岭 (北京航空航天大学先进仿真技术实验室北京 100083 摘要小波变换是一种对信号的时间 -尺度 (时间 -频率进行分析的方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。本文对基于小波变换的图像数据压缩编码方法进行研究, 首先利用小波变换对图像进行多分辨率分解, 然后对分解后的图像数据进行小波零数编码和自适应算术编码,从而实现图像压缩的目的。 关键词虚拟现实小波变换图像压缩零数编码算术编码 1 引言 在分布式虚拟环境中,随着应用的日益广泛和系统结构的日渐复杂,将有大量的图像、语音等多媒体的数据需要在网络上传输。在带宽资源有限的情况下传输这些多媒体数据时,需要对这些数据进行有效的压缩和解压,以达到快速传输的效果。因此,在虚拟现实系统中进行有关多媒体数据压缩的研究是非常有应用价值的。 近几年,小波变换作为一种新兴的信息处理方法,已经受到广泛重视。具有“数学显微镜”之称的小波变换同时在时域和频域具有分辨率。对高频分量用逐渐精细的时域或空域步长,可以聚焦到分析对象的任意细节,对于剧烈变换的边缘,比常规的傅立叶变换具有更好的适应性。由于小波变换的优良特性与 Mallat 算法的简便易行,使得小波变换图像编码压缩成为图像压缩领域的一个主要研究方向。 2小波变换 [1] 与多分辨率分析 小波变换就是将信号在一个函数族上作分解,该函数族是由一个独立的函数 (小波母函数(t Ψ 经过平移和伸缩而得到的,如式 2-1所: (|| (2/1a

b t a t ?Ψ=Ψ? 0, , ≠∈a R b a (2-1 其中,分别为伸缩和平移尺度, (t Ψ的傅立叶变换必须满足容许性条件 : ∞<Ψ=∫ ΨωωωC R 2| (| (2-2 此式隐含了0 (=Ψ∫dt t R ,表明小波具有正负交替的波动性。 图像的多分辨率分析 (MultiResolution analysis采用不同分辨率下处理图像中不同信息的方法, 将图像在各种分辨率下的细节提取出来, 得到一个拥有不同分辨率的图像细节序列再进行分析处理。与 DCT 变换不适合于带宽较宽 (拥有较多边缘轮廓信息的图像信号不同,小波变换是一种不受带宽约束的图像处理方法,即小波变换多分辨率的变换特性提供了利用人眼视觉特性的良好机制,从而使小波变换后图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构。 2.1快速小波变换算法 (Mallat算法 [2] Mallat 首先将多分辨率分析用于图像数据的压缩,他给出了信号分解与合成的快速算法,该算法在小波分析中的地位相当于 FFT 算法在傅立叶分析中的地位。Mallat 算法将数学领域的小波方法、计算机视觉中的多分辨率方法和信号处理中的子带滤波方法完美的统一起来,它的出现使小波分析方法在信号处理领域真正得以实用化。根据多分辨率分析理论,可得出快速分解算法表达式: ((∑∑???=?=m m j k j m m j k j c k m g d c k m h c , 1, , 1, 22 (2-3 其快速重构算法的表达式为 : ∑∑?+?=?k

小波变换在图像处理中的应用毕业论文概述

本科生毕业设计（论文） 题目：小波变换在图像处理中的应用姓名： 学号： 系别： 专业： 年级： 指导教师： 年月日

小波变换在图像处理中的应用 独创性声明 本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。特此声明。 论文作者签名：日期： 关于论文使用授权的说明 本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后应遵守此规定。 论文作者签名：指导教师签名：日期：

华侨大学厦门工学院毕业设计（论文） 小波变换在图像处理中的应用 摘要 近年来小波变换技术已广泛地应用于图像处理中。小波分析的基本理论包括小波包分析、连续小波变换、离散小波变换。小波变换是一种新的多分辨分析的方法，具有多分辨率和时频局部化的特性，可以同时进行时域和频域分析。因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位。经过小波变换的图像具有方向选择、多分辨率分析的特点。小波变换基于这些良好特性，在数字图像处理领域中取得良好的实际效果。本文基于小波变换研究了图像压缩、图像增强、图像去噪、图像融合、图像分解、图像重构等方法，并利用MATLAB进行仿真验证，最后，用GUI实现了人机交互，简单、易操作、美观。 关键词：小波变换，图像处理，增强，压缩，融合，去噪，分解，重构

小波变换在图像处理中的应用 The Application of Wavelet Transform in Image Processing Abstract In recent years, the technique of wavelet transform has been widely used in image processing. The basic theory of wavelet analysis, wavelet packet analysis including the continuous wavelet transform, discrete wavelet transform. Wavelet transform is a multiresolution analysis is a new method, has the characteristics of multi-resolution and time-frequency localization, both in time domain and frequency domain analysis. It can not only provide accurate positioning of the image in time domain, frequency domain can provide accurate positioning. After image wavelet transform has the characteristic of direction, multi resolution analysis. Based on the good properties of wavelet transform, obtain good actual effect in the field of digital image processing. In this paper, based on the wavelet transform of the image compression, image enhancement, image denoising, image fusion, image decomposition, image reconstruction method, and simulated by MATLAB software, finally, using GUI to achieve human-computer interaction, simple, easy operation, beautiful appearance. Keywords: Wavelet Transform, Image Processing, Enhancement, Compression, Denoising, Fusion,Decompo- sition, Reconstruction

小波变换及其在图像压缩中的作用

小波变换及其在图像压缩中的作用 南京信息工程大学 电子与信息工程学院 张志华 20091334030 摘 要:主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩的技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 关键词:小波变换;多分辨分析;图像分解;图像压缩 小波变换的理论是近年来兴起的新的数学分支,素有“数学显微镜”的美称. 它是继1822 年傅立叶提出傅立叶变换之后又一里程碑式的领域,解决了很多傅立叶变换不能解决的困难问题. 小波变换可以使得信号的低频长时特性和高频短时特性同时得到处理,具有良好的局部化性质,能有效地克服傅氏变换在处理非平稳复杂信号时存在的局限性,具有极强的自适应性,因此在图像处理中具有极好应用价值. 本文主要分析了基于小波变换的图像分解和图像压缩技术,并运用Matlab 软件对图像进行分解,然后提取其中与原图像近似的低频信息,达到对图像进行压缩的目的. 分别作第一层分解和第二层分解,并比较图像压缩的效果. 先引入文中的有关基本理论. 1 基本理论 小波是指函数空间2()L R ) 中满足下述条件的一个函数或者信号()x ψ 3 () R x C d ψψωω = <∞? , 这里, 3R = R - { 0} 表示非零实数全体. 对于任意的函数或者信号f ( x) ,其小波变换定义为 (,)1(,)()()()f a b R R x b w a b f x x dx f x dx a a ??-?? = = ?? ?? ? ? , 因此,对任意的函数f ( x) ,它的小波变换是一个二元函数. 另所谓多分辨分析是指设{ Vj ; j ∈Z} 是2()L R 上的一列闭子空间,其中的一个函数,如果它们满足如下五个条件,即 (1) 单调性:Vj < Vj + 1 , P j ∈Z ; (2) 惟一性: {}0j j z I V ∈= ; (3) 稠密性: 2 ()j Y R V L = ;

博士复试题目+答案

1、小波变换在图像处理中有着广泛的应用，请简述其在图像压缩中的应用原理？ 答：一幅图像经过一次小波变换之后，概貌信息大多集中在低频部分，而其余部分只有微弱的细节信息。为此，如果只保留占总数数量1/4的低频部分，对其余三个部分的系数不存储或传输，在解压时，这三个子块的系数以0来代替，则就可以省略图像部分细节信息，而画面的效果跟原始图像差别不是很大。这样，就可以得到图像压缩的目的。 2、给出GPEG数据压缩的特点。 答：（1）一种有损基本编码系统，这个系统是以DCT为基础的并且足够应付大多数压缩方向应用。 （2）一种扩展的编码系统，这种系统面向的是更大规模的压缩，更高精确性或逐渐递增的重构应用系统。 （3）一种面向可逆压缩的无损独立编码系统。 3、设计雪花检测系统 答：1）获得彩色雪花图像。2）灰度雪花图像。3）图像的灰度拉伸，以增强对比度。4）阈值判断法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以去除噪声。7）用梯度算子对雪花区域的定位。8）利用hough变换截下雪花区域的图片。 9）雪花图片几何位置调整。 4、用图像处理的原理设计系统，分析木材的年轮结构。 答：1）获得彩色木材年轮图像。2）灰度木材年轮图像。3）灰度拉伸以增加对比度。4）阈值判定法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以去除噪声。7）用梯度算子对木材年轮圈进行定位。8）图片二值化。9）利用边界描述子对木材的年轮结构进行识别。 5、给出生猪的尺寸和形貌检测系统。 答：1）获得彩色生猪图像。2）灰度生猪图像。3）图像的灰度拉伸，以增强对比度。4）阈值判定法二值化图像。5）图像的梯度锐化。6）对图像进行自定义模板中值滤波以除去噪声。 7）用梯度算子对生猪区域的定位。8）利用hough变换截下生猪区域的图片。9）生猪图片几何位置调整。10）生猪图片二值化。11）利用边界描述子对生猪尺寸和形貌的识别。 第二种答案：（类似牌照检测系统） 1）第一步定位牌照 由图像采集部件采集生猪的外形图像并将图像存储在存储器中，其特征在于：数字处理器由存储器中读入并运行于生猪外形尺寸检测的动态检测软件、从存储器中依次读入两幅车辆外形图像数据、经过对生猪外形图像分析可得到生猪的高度，宽度和长度数据即生猪的外形尺寸。通过高通滤波，得到所有的边对边缘细化（但要保持连通关系），找出所有封闭的边缘，对封闭边缘求多边形逼近，在逼近后的所有四边形中，找出尺寸与牌照大小相同的四边形。生猪形貌被定位。 2）第二步识别 区域中的细化后的图形对象，计算傅里叶描述子，用预先定义好的决策函数，对描述子进行计算，判断到底是数字几。 6、常用的数字图像处理开发工具有哪些？各有什么特点？ 答：目前图像处理系统开发的主流工具为Visual C++(面向对象可视化集成工具)和MATLAB的图像处理工具箱（lmage processing tool box）。两种开发工具各有所长且有相互间的软件接口。 微软公司的VC++是一种具有高度综合性能的面向对象可视化集成工具，用它开发出来

数字图像处理复习题(选择题及相应答案)解析

第一章 1.1.1可以用f(x,y)来表示：（ABD） A、一幅2-D数字图像 B、一个在3-D空间中的客观景物的投影； C 2-D空间XY中的一个坐标的点的位置； D、在坐标点（X,Y）的某种性质F的数值。 提示：注意3个符号各自的意义 1.1.2、一幅数字图像是：(B) A、一个观测系统； B、一个有许多像素排列而成的实体； C、一个2-D数组中的元素 D、一个3-D空间的场景。 提示：考虑图像和数字图像的定义 1.2.2、已知如图1.2.2中的2个像素P和Q，下面说法正确的是：(C) A、2个像素P和Q直接的De距离比他们之间的D4距离和D8距离都短： B、2个像素p和q之间的D4距离为5； C、2个像素p和q之间的D8距离为5； D、2个像素p和q之间的De距离为5。 1.4.2、半调输出技术可以：(B) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用抖动技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：半调输出技术牺牲空间分辨率以提高幅度分辨率 1.4.3、抖动技术可以(D) A、改善图像的空间分辨率； B、改善图像的幅度分辨率； C、利用半输出技术实现； D、消除虚假轮廓现象。 提示：抖动技术通过加入随即噪声，增加了图像的幅度输出值的个数 1.5.1、一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是：(A) A、256K B、512K C、1M C、2M 提示：表达图像所需的比特数是图像的长乘宽再乘灰度级数对应的比特数。1.5.2、图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于：(A)(平滑区域内灰度应缓慢变化，但当图像的灰度级数不够多时会产生阶跃) A、图像的灰度级数不够多造成的； B、图像的空间分辨率不够高造成； C、图像的灰度级数过多造成的 D、图像的空间分辨率过高造成。 提示：图像中的虚假轮廓最易在平滑区域内产生。 1.5.3、数字图像木刻画效果的出现是由于下列原因所产生的：（A） A、图像的幅度分辨率过小； B、图像的幅度分辨率过大； C、图像的空间分辨率过小； D、图像的空间分辨率过大；

小波分析学习心得

小波分析学习心得 学习小波分析这门课程已经有一段时间了，我对于这一门课程已经有了一定程度的认识。由于学科专业所限，我平时接触小波分析的机会并不是很多，很高兴在这个学期能够有机会专门学习小波分析。经过这一段时间小波分析的学习，虽然我还不能说是精通小波分析，不过也是对其中的一些基本概念有了一定的理解。后文中，我将会对在小波分析学习过程中所得到的一些学习心得进行总结。 我们通常说的波一般指的是物质的一种运动方式，在数学中它对应于时间域或空间域的震荡方程。正弦波就是一种最为常见的波，它的振幅均匀的分布时域中，并不收敛，所具有的能量是无穷的。小波，顾名思义，就是小的波，它的能量是有限的，相对于正弦波而言，它的振幅在时域上是收敛的，能量并不是无穷的。傅里叶变换将函数投影到正弦波上，将函数分解成了不同频率的正弦波，这是一个非常伟大的发现，但是在大量的应用中，傅里叶变换的局限性却日趋明显，事实上在光滑平稳信号的表示中，傅里叶变换已经达到了近似最优表示，但是日常生活中的信号却并不是一直光滑的，傅里叶变换在奇异点的表现就令人非常不满意，从对方波的傅里叶逼近就可以看出来，用了大量不同频率的正弦波去逼近其系数衰减程度相当缓慢。其内在的原因是其基底为全局性基底，没有局部化能力，以至局部一个小小的摆动也会影响全局的系数。很多应用场合要求比较精确的时频定位，傅里叶变换的缺点就越来越突出了。 窗口傅里叶变换将信号乘上一个局部窗，然后再做傅里叶变换，获得比较好的时频定位特性，再沿时间轴滑动窗口，得到整个时间轴上的频率分布，似乎到这里就应该结束了，因为我们可以把窗设计小点获得较高的时间分辨率，并期望有同样高的频率分辨率，但测不准原理无情的告诉我们，没有这么好的窗能在时

小波变换在图像压缩中的应用

二维小波在图像压缩中的应用研究 学院：电气与自动化工程学院 学号：1013203045 姓名：齐亚莉

二维小波在图像压缩中的应用研究 图像压缩是将原来较大的图像用尽量少的字节表示和传输，并要求图像有较好的质量。通过图像压缩，可以减轻图像存储和传输的负担，提高信息传输和处理速度。小波变换已广泛应用到图像的各种处理环节中，这里我结合小波分析和基于小波变换的图像压缩基本原理，用Matlab 实现一个小波图像压缩算法。 1. 小波分析 1.1 一维连续小波变换 定义：设)()(2R L t ∈ψ，其傅立叶变换为)(?ωψ ，当)(?ωψ满足允许条件(完全重构条件或恒等分辨条件) ?=R d C ωωωψψ2 )(?< ∞ (1) 时，我们称)(t ψ为一个基本小波或母小波。将母函数)(t ψ经伸缩和平移后得 )(1 )(,a b t a t b a -=ψψ 0;,≠∈a R b a (2) 称其为一个小波序列。其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。对于任意的函数)()(2R L t f ∈的连续小波变换为 dt a b t t f a f b a W R b a f )()(,),(2/1,->==

小波分析在图像处理中的作用

任务书 1本课题研究目的 (1)了解图像变换的意义和手段 (2) 熟悉离散余弦变换的基本性质 (3)热练掌握FFT的方法反应用 (4)通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的离散余弦变换。通过本次课程设计，掌握如何学习一门语言，如何进行资料查阅搜集，如何自己解决问题等方法，养成良好的学习习惯。扩展理论知识，培养综合设计能力。 2本课题完成任务(重点、难点) （1）熟悉并掌握离散余弦变换 （2）了解离散余弦在图像处理中的作用 （3）通过实验了解小波分析在图像处理中的应用 （4）用MATLAB实现离散余弦变换仿真 3本课题实施要求

摘要 基于离散余弦变换的图像压缩算法，其基本思想是在频域对信号进行分解，去除信号点之间的相关性，并找出重要系数，滤掉次要系数，以达到压缩的效果，但该方法在处理过程中并不能提供时域的信息，在比较关心时域特性的时候显得无能为力。 但是这种应用的需求是很广泛的，比如遥感测控图像，要求在整幅图像有很高压缩比的同时，对热点部分的图像要有较高的分辨率，单纯的频域分析的方法显然不能达到这个要求，虽然可以通过对图像进行分块分解，然后对每块作用不同的阀值或掩码来达到这个要求，但分块大小相对固定，有失灵活性。 在这个方面，小波分析就优越的多，由于小波分析固有的时频特性，可以在时频两个方向对系数进行处理，这样就可以对感兴趣的部分提供不同的压缩精度。

第一章：课题意义 小波变换是对人们熟知的傅里叶变换与短时(窗口)傅里叶变换的一个重大突破,为信号分析、图像处理、量子物理及其它非线性科学的研究领域带来革命性的影响,是20世纪公认的最辉煌的科学成就之一。图像处理的目的,就是对数字化后的图像信息进行某些运算或处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果。图像处理的任务是对未加工的图像进行一定处理而成为所需的图像。小波在图像处理上的应用思路主要采用将空间或者时间域上的图像信号(数据)变换到小波域上,成为多层次的小波系数,根据小波基的特性,分析小波系数特点,针对不同需求,结合常规的图像处理方法(算法)或提出更符合小波分析的新方法(算法)来处理小波系数,再对处理后的小波系数进行反变换(逆变换),将得到所需的目标图像。

近代数学小波计算题答案

2．计算下列分形维数： （1）康托尔集合（the Cantor set） l o g l o g2 0.631 l o g l o g3 s m D c =-=≈ （2）科赫曲线（Koch） log4 1.262 log3 s D=-≈ （3）谢尔平斯基（Sierpinski）地毯、垫片、海绵 地毯： log log8 1.893 log log3 f D β κ ==≈ 垫片: log log3 1.585 log log2 f D β κ ==≈ 海绵： log log20 2.763 log log3 f D β κ ==≈ （4）阿波罗尼斯垫圆： 解：不在此圆内部的点形成一个面积为零的集合，可以说它多于一条线但少于一个面，因此它的分形维数 （5）皮亚诺曲线： log ln9 2 1ln3 log() s N D β === 1．求按下列各图所示方法生成的分形图的分维 初始元： 生成元： （a）（b）（c） (a) log ln8 1.5 1ln4 log() s N D β ==≈ (b) log ln5 1.465 1ln3 log() s N D β ==≈ (c) log ln5 1.465 1ln3 log() s N D β ==≈

2、计算康托尔三分集相似维、Hausdorff 维 解：相似维：log ln 2 0.63111log()ln 3s N D β= =≈ Hausdorff 维：log log 20.631log log 3 f D βκ= =≈ 3、计算不规则分形盒维数（只计算右下端） ε=1/10 ()N ε=N(1/10) ()ln ln 54ln 54 1.732 1ln ln10ln 10B N D εε=- =-=≈

信号处理结课论文与作业

数字信号处理技术在电力系统中的发展现状和趋势 摘要：为了适应现代电力系统的要求，先进的数字信号处理技术被应 用到电力系统中，充分发挥了其快速强大的运算和处理能力以及并行 运行的能力，满足了电力系统监控的实时性和处理算法的复杂性等更 高的要求。本文首先简要介绍了电力系统和数字信号处理技术；然后 详细阐述了数字信号处理技术在电力系统中的应用，包括傅里叶变换、 小波变换、现代谱分析、相关分析、数学形态学，并介绍了数字信号 处理技术在电力系统应用中的现状和趋势。 关键词：数字信号处理，电力系统 Abstract: In order to meet the requirements of modern electric power system, the advanced digital signal processing technology is applied to the electric power system. this technology has gave full play to its fast computation and processing capacity and the ability to run in parallel, and it satisfies some higher requirements, such as the real time monitoring of electric power system and the complexity of handle algorithm. This article first briefly introduced the electric power system and digital signal processing technology; And then expounds the application of digital signal processing technology in power system, including Fourier transform, wavelet transform, the modern spectrum analysis, correlation analysis and mathematical morphology, and digital signal processing technology is introduced in the present situation and trend of power system applications. Keywords: digital signal processing, electric power system 1、引言 现代电力系统通过联网已经发展成供电区域辽阔和容量巨大的系统，作为国民经济发展的源动力，我国的电力系统正以空前的规模和速度扩大。随着互联电力系统的增长，尤其是长江三峡工程的崛起，超远距离输电的互联大电网的安全成为更加关心和突出的问题。电力系统是一个庞大的、瞬变的多输入输出的系统，为了保证其安全运行，需要实时地监视各节点的运行状况，及时发现电力系统的不正常状态及故障状态通知运行人员，或快速地进行控制和处理。这要求在电网各节点都要有数据采集单元，将测得的电力系统运行参数转化为数字量，进行分析和控制就地解决问题，或者通过远方通信送往调度中心进行处理。电力系统监视和控制的参数要求实时性较强，不仅包括频率、电压、

本科毕业设计__基于matlab的小波分析在图像处理中的应用

基于Matlab 的小波分析在图像处理中的应用 摘要:本文先介绍了小波分析得基本理论，包括连续小波变换、离散小波变换和小波包分析。小波变换具有时频局部化的特点,因此不但能对图像提供较精确的时域定位,也能提供较精确的频域定位。经过小波变换的图像具有频谱划、方向选择、多分辨率分析和天然塔式数据结构特点。基于小波变换这些特性，讨论了MATLAB 语言环境下图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强的基本方法。 关键词:小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像分解；图像增强 1 引言 小波分析诞生于20世纪80年代, 被认为是调和分析即现代Fourier 分析发展的一个崭新阶段。众多高新技术以数学为基础,而小波分析被誉为“数学显微镜”,这就决定了它在高科技研究领域重要的地位。目前, 它在模式识别、图像处理、语音处理、故障诊断、地球物理勘探、分形理论、空气动力学与流体力学上的应用都得到了广泛深入的研究,甚至在金融、证券、股票等社会科学方面都有小波分析的应用研究。 在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor 变换，时频分析，小波变换等。其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。 而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。 本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，它们的主要性质包括紧支集长度、滤波器长度、对称性、消失矩等，都做了简要的说明。然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。 2 小波分析的基本理论 2.1 连续小波变换 定义：设)()(2R L t ∈ψ，其傅立叶变换为)(?ωψ ，当)(?ωψ满足允许条件（完全重构条件或恒等分辨条件） ?=R d C ωωωψ ψ2 )(?< ∞ (1)

(完整word版)小波变换课件第1章Haar小波

第1章Haar小波分析1.1简介

(近距离---小尺度） （高分辨率） (远距离---大尺度) （低分辨率） 1.2 平均与细节 设1234{,,,}x x x x 是一个信号序列。定义它的平均和细节： 1,0121,012()/2()/2a x x d x x =+? ?=-? 找出了1x 、2x 和1,0a 、1,0d 的关系。 这里，1,0a 是原信号前两个值1x 、2x 的平均。又叫低频成分，反映前两个值1x 、2x 的基本特征或粗糙趋势；1,0d 反映了1x 、2x 的差别，即细节信息，又叫高频成分。 1,1341,134()/2()/2a x x d x x =+? ?=-? 找出了3x 、4x 和1,1a 、1,1d 的关系。 同样，1,1a 是原信号后两个值3x 、4x 的平均，1,1d 反映了3x 、4x 的细节。 我们把1,01,11,01,1{,,,}a a d d 看作是对1234{,,,}x x x x 实施了一次变换的结果。 变换还可以往下进行： 0,01,01,1()/2a a a =+ =1234(()/2()/2)/2x x x x +++ =1234()/4x x x x +++ 0,0a 是对4个信号元素最终的平均，它是原信号最基本的信息；0,01,01,1()/2d a a =-。

经过二次变换，我们得到了原信号的另一种表示： 0,00,01,01,1{,,,}a d d d 该序列叫做原序列的小波变换，0,00,01,01,1,,,a d d d 叫做小波系数。 还可以反过来表示： 111,0211,0x a d x a d =+? ?=-? 这是用｛1a ,1,0d ｝来恢复原信号1x 、2x ； 321,1421,1x a d x a d =+? ?=-? 用｛2a ,1,1d ｝来恢复原信号3x 、4x 。 也就是反变换。 小波变换过程的塔式算法： 例如，1234{,,,}x x x x ＝｛3，1，－2，4｝ 最终的小波变换为0,00,01,01,1{,,,}a d d d =31{,,1,3}22 - 1.3 尺度函数与小波函数 (1)Haar 尺度函数 不压缩：不位移 位移一个单位 位移k 个单位 110,0()() t t φφ=0,1(1)()t t φφ-=0,()()k t k t φφ-=1k 1k +t t t 0000