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1、基于小波图像阈值分割技术小波变换是近年来得到广泛应用的数学工具,与傅里叶变换、窗口傅里叶变换相比,小波变换是空间(时间)和频率的局域变换，能有效地从信号中提取信息。Inrecentyearsthewavelettransformwidelyusedmathematicaltools,andFouriertransformwindowcomparedtotheFouriertransform,wavelettransformisaspatial(time)andthefrequencyofthelocalt
2、ransformationcanbeeffectivelyextractedfromthesignalinformation.4.1基于小波阈值分割技术简述本论文利用小波变换对含噪图像的直方图进行多尺度分解,先在较大的尺度下找出图像分割阈值的粗略值,然后逐渐减小尺度,精确定位分割阈值，算法采用MATLAB编程仿真。Inthisstudy,thewavelettransformofthenoisyimagehistogrammultiscaledecomposition,toidentifyroughima
3、gesegmentationthresholdvalueinalargerscale,thengraduallyreducethescaleprecisepositioningsegmentationthresholdsimulationalgorithmusingMATLABprogramming.基于小波变换的阈值法图像分割技术则能够有效地避免噪声的影响。Thresholdingmethodbasedonwavelettransformimagesegmentationtechnologycaneff
4、ectivelyavoidtheimpactofnoise.该方法的基本思想是首先由二进制小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数,然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限,最后利用阈值标出图像分割的区域。Thebasicideaofthemethodisthefirstbythebinarywavelettransformofthehistogramoftheimageisdecomposedintowaveletcoefficientsofthedifferentlevelstoselect
5、thethresholdvaluethreshold,andsegmentationbasedonagivencriteriaandwaveletcoefficients,andfinallyusingthethresholdmarkedregionoftheimagesegmentation.整个分割过程是从粗到细,由尺度变化来控制,即起始分割由粗略的L2（R）子空间上投影的直方图来实现,如果分割不理想,则利用直方图在精细的子空间上的小波系数逐步细化图像分割。Throughoutthesegmentat
6、ionprocessfromcoarsetofinescalechangesincontrol,thatisthestartingsplitroughlyL2(R)sub-spaceprojectionhistogram,ifthesplitisnotideal,theuseofthehistograminfinesubspacewaveletcoefficientsonthegradualrefinementofimagesegmentation.4.2小波分析基于小波变换的阈值法图像分割技术能有效地弥
7、补传统的图像阈值法分割技术的不足,具有较强的抗噪声性能,同时,对于直方图为多峰值的情况,可以利用小波的多分辨率分解,对灰度阈值进行合理地选择,实现对图像的分割处理。Multi-resolutionimagesegmentationtechniquesbasedonwavelettransformthresholdmethodcaneffectivelycompensateforthedeficienciesofthetraditionalimagethresholdingsegmentationtechn
8、ology,hasstronganti-noiseperformance,atthesametime,forthehistogramformulti-peak,youcantakeadvantageofwaveletdecompositiongraythresholdreasonableselection,toachievetheimagesegmentationprocessing.4.2.1小波变换由于图像的直方图可以看作
