小波变换在图像处理中的应用——去噪-融合-水印(共15页).docx

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精选优质文档-倾情为你奉上一. 基础原理1.小波简介小波一词由和在早期提出,其思想来源于伸缩平移方法。小波分析(wavelet analysis), 或小波转换(wavelet transform)是指用有限长或快速衰减的、称为母小波(mother wavelet)的振荡波形来表示信号。该波形被和以匹配输入的信号。小波变换是将时间信号展开为小波函数族的线性叠加,小波变换的核函数是小波函数,它在时间和频率域内都是局部化的。所以,小波变化可对信号同时在时频域内进行联合分析。小波变换分成两个大类: (DWT) 和 (CWT)。两者的主要区别在于,连续变换在所有可能的缩放和平移上操作,而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。小波分析的一个重要领域就是是图像处理。小波分解可以把小波分层次按照小波基展开,并可以根据图像的性质及给定的图像处理标准确定具体要展开到哪一级,还可以把细节分量和近似分量展开,所以小波分析常用于信号的压缩、去噪等方面,是图像处理的一个极其重要的工具。本报告中将具体实例说明小波分解在图像中的应用。2. 小波变换应用包括去噪,图像的压缩,图

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