小波多尺度分析在圖像、信號處理中的應用研究.pdf

1、本文的主要工作集中在小波閾值去噪、多尺度邊緣檢測和圖像壓縮等三個方面?！　⌒〔☉糜谛盘柸ピ胍讶〉昧藰O大的成功。但是在小波閾值去噪中信號邊緣處出現(xiàn)的振蕩現(xiàn)象一直困擾著小波去噪的應用。Donoho提出了平移不變閾值去噪方法來解決振蕩問題，本文對其中的平移參數(shù)的選取進行了分析，證明了平移不變算法存在平移周期，減小了計算復雜度。本文深入分析了小波閾值去噪方法在邊緣處產(chǎn)生振蕩的原因，指出振蕩的出現(xiàn)是由于閾值去噪所采用的小波變換算法沒有平移不變

2、性，并且去噪結果依賴于小波基函數(shù)、尺度基函數(shù)與信號的空間結構的匹配程度。提出了一種基于小波影響錐分析的信號去噪算法來減輕振蕩。在分析軟、硬閾值的各自特點的基礎上提出了一種新的閾值函數(shù)和相應的自適應的閾值去噪方法，新方法能在保護信號的間斷結構的同時有效地抑制振蕩的產(chǎn)生?！　鹘y(tǒng)的邊緣檢測方法用強度閾值來提取重要邊緣并剔出噪聲，閾值的選取要在邊緣與噪聲之中作折衷，而梯度強度在很多情況下并不是重要邊緣和噪聲的本質區(qū)別。經(jīng)典的多尺度邊緣檢測方

3、法能減輕閾值對邊緣檢測的負面影響，但是仍然擺脫不了選擇閾值的問題。本文從邊緣在尺度空間中的演化性質著手，建立了從人類視覺角度對邊緣的顯著性的定量描述，并結合小波變換的快速算法提出了一種新的邊緣檢測算法，能夠有效地提取出圖像中的弱邊緣?！　”疚脑陉P履泰等人細分網(wǎng)格上的樣條插值算法的研究基礎上提出了一種基于細分網(wǎng)格點上的樣條插值小波，分析了它的消失矩性質，并將其應用在圖像壓縮中。這種小波能實現(xiàn)有選擇地對圖像的細節(jié)信息進行保留。最后提出了一