小波變換原理與應(yīng)用-資料下載頁
2025-08-15 21:42本頁面
【正文】 ??從而： ? ? ?? ??????Zn knjnkjkjchtfc 2,1, 21, ?最后得到如下尺度系數(shù)和小波系數(shù)： ?????????????????ZnknjnkjZnknjnkjcgdchc2,1,2,1,2121 基于離散余弦變換的圖像壓縮算法，其基本思想是在頻域?qū)π盘栠M行分解，去除信號點之間的相關(guān)性，并找出重要系數(shù)，濾掉次要系數(shù)，以達到壓縮目的。但是該方法在處理過程中不能提供時域的信息，在比較關(guān)心的時域特性的時候顯得無能為力。 三、小波分析在圖像處理中的應(yīng)用 有時，對圖像分析時，需要對某個局部的細節(jié)要求有很高的分辨率，單純的時域分析方法顯然不能達到這個要求，雖然可以通過對圖像進行塊分解，然后對每塊作用不同的閾值或掩碼來達到這個要求，但分塊大小相對固定，有失靈活性。 在這個方面，小波分析就優(yōu)越的多。由于小波分析具有固定的時頻特性，可以在時頻兩個方向?qū)ο禂?shù)進行處理，這樣就可以對感興趣的部分提供不同的壓縮精度。 二維小波變換的圖像壓縮 二維小波變換用于圖像壓縮是小波分析應(yīng)用中的一個重要方面。它的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持圖像的特征基本不變，并且在壓縮過程中可以抗干擾。 對于一幅圖像（二維信號）來說，表現(xiàn)一副圖像的最主要部分是低頻部分，所以最簡單的壓縮方法是利用小波分解，去掉圖像的高頻部分而只保留低頻部分。 原始圖像 顯示分頻信息第一次壓縮的圖像 第二次壓縮的圖像 小波變換用于圖像去噪 ?噪聲就是妨礙人的視覺器官或系統(tǒng)傳感器所接收圖像源進行理解和分析的各種噪聲。一般噪聲為不可預(yù)測的隨即信號。 二維信號用小波分析的去噪步驟有 3步： （ 1） 二維信號的小波分解 （ 2） 對高頻系數(shù)進行閾值量化 （ 3）二維小波的重構(gòu)。 原始圖像 含噪圖像 第一次消噪后的圖像 第二次消噪后的圖像 在其他圖像處理的應(yīng)用 （ 1） 小波分析用于圖像增強 （ 2）圖像的鈍化和銳化 （ 3）小波分析用于圖像分解
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