图像处理论文

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1、小波变换在图像处理中的应用摘要：本文介绍了小波变换的基本原理及特点，完整地总结了小波变换在图像处理方向的应用，最后对小波变换在图像处理方向的应用进行了总结和展望，为图像处理的研究提供了一定的理论依据。关键字：图像小波变换引言：经典的傅里叶变换，能满足大多数信号处理需求，但对于非平稳信号的分析却不能依靠傅里叶变换，因为它不能提供局部时间段上的频率信息。后来提出的加窗傅里叶变换，解决了这一问题，但加窗傅里叶有很大的局限性，即：当基本窗函数取定，窗口的时窗宽度和频窗宽度就固定了，不会随着时域和频域的位移而变

2、换。为了克服这个缺点，很多学者经过努力探索，提出小波变换理论。近年来，小波变换座位一种变换域信号处理方法，得到了非常迅速的发展，在信号分析，图像处理，地震勘探和非线性科学等诸多领域得到了广泛的运用。小波理论为各种信号机图像处理方法提供了一种统一的分析框架，成为当前信号与图像处理等众多领域的研究热点。小波变换在图像处理中的应用主要体现在一下几方面：图形的分解与重构、突袭那个压缩、图像消噪、图像增强、图像平滑、图像融合等。1、小波变换理论及特点1.1小波变换定义小波变换是一种信号的时间一尺度分析方法，它具

3、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，是一种窗口大小固定不变但其形状可变，时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法。在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，因此被誉为分析信号的显微镜。设，其傅里叶变换为满足容许条件（完全重构条件或恒等分辨条件）时，称为一个基本小波或母小波(MotherWavelet)。将母小波经伸缩和平移后得且称其为一个小波序列。其中a为伸缩因子，b为平移因子。在实际的应用中，尤其是计算机实现时，连续

4、小波和连续小波变换必须加以离散化。对于任意的函数的离散小波变换为：离散小波的重构公式(逆变换)为：1.2小波变换的特点小波变换可以获得信号的多分辨率描述，这种描述符合人类观察世界的一般规律。同时，小波变换具有丰富的小波基可以适应具有不同特性的信号。小波及小波变换的特点有：(1)在时域和频域具有联合局部分析功能；(2)具有多分辨多尺度分析功能；(3)是一种良好的非线性系统局部逼近基；(4)具有基于共轭镜像滤波器组的快速算法；(5)小波函数具有多样性；(6)新的小波理论不断涌现。1、小波变换在图像处理中的

5、应用2、1图像融合在某些情况下，由于受照明环境条件（如噪声、云、烟雾、雨等）、目标状态（如运动、密集目标、伪装目标等）、目标位置（如远近、障碍物）以及传感器固有特性等因素的影响，通过单一传感器获得图像信息不足以用来对目标或场景进行更好的检测、分析和理解，为此，将多个传感器得到的凸显信息进行融合，获得较为完整信息的做法，是解决此类问题的关键。这里的图像融合是特指将两幅图像中聚焦清晰的部分融合在一起。获得一个无散焦迷糊的结果图像。源图像经过小波分解后具有以下特性：1）源图像中区域的数据变化幅度与在变换域上

6、图像中相应区域的数据变化幅度一致。2）对于同一目标物或物体的不同源图像，在其变换域上低频子图像相应区域的数据值相同或相近，而高频子图像却又显著差别。小波变换的上述特性，为有效融合方法的选择提供了理论依据。所以现在许多学者都热衷于以小波多分辨分解作为工具，开发基于小波变换的多传感器图像融合技术。基于小波变换的图像融合，就是对原始图像进行小波变换，将其分解在不同频段的不同特征域上，然后在不同的特征域内进行融合，构成新的小波金字塔结构，再用小波逆变换得到合成图像的过程。根据分解形式的不同，它又可分为金字塔形

7、小波融合技术和树状小波融合技术。与传统的数据融合方法，如PCA、IHS等相比,小波融合模型不仅能够针对输入图像的不同特征来合理选择小波基以及小波变换的次数,而且在融合操作时又可以根据实际需要来引入双方的细节信息。从而表现出更强的针对性和实用性,融合效果更好。2、2图像拼接图象的拼接和镶嵌是图象处理的一个重要内容，生物医学中，用显微镜拍摄的细胞图片等都需要拼接技术。而图形镶嵌则可以创造人工合成图像。图像拼接或镶嵌的一个技术问题是如何使拼接的二幅图象在拼接后不出现明显的拼接缝。高质量的图像镶嵌不但要有优良

8、的视觉量测,而且还要尽可能地保持输入图像的光谱特征。镶嵌的结果图像越无缝,其效果就越好。无缝是指几何和辐射的连续性。几何纠正、空间配准是实现几何连续性的主要途径;而解决辐射不连续性问题,传统的方法则通过图像间的直方图匹配以及对接缝处的光滑化处理来完成。然而,直方图匹配虽然有利于减小被镶嵌图像接缝处的差异,但可能会引起整个图像灰度值的改变,对于实际应用来说这种情况往往是不可接受的。利用正交小波变换就可以较好地解决这一矛盾。由于小波函数实际上是一个带通滤波器