利用小波变换原理进行图像处理
小波变换在图像处理中的应用方法详解
小波变换在图像处理中的应用方法详解小波变换是一种在信号处理和图像处理中广泛应用的数学工具。
它可以将一个信号或图像分解成不同尺度的频率成分，并且能够提供更多的细节信息。
在图像处理中，小波变换可以用于图像压缩、边缘检测、图像增强等方面。
本文将详细介绍小波变换在图像处理中的应用方法。
首先，我们来了解一下小波变换的基本原理。
小波变换通过将信号或图像与一组小波基函数进行卷积运算，得到不同尺度和频率的小波系数。
小波基函数具有局部化的特性，即在时域和频域上都具有局部化的特点。
这使得小波变换能够在时域和频域上同时提供更多的细节信息，从而更好地描述信号或图像的特征。
在图像处理中，小波变换常常用于图像压缩。
传统的图像压缩方法，如JPEG压缩，是基于离散余弦变换（DCT）的。
然而，DCT在处理图像边缘和细节等高频部分时存在一定的局限性。
相比之下，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，并且具有更好的压缩效果。
小波变换压缩图像的基本步骤包括：将图像进行小波分解、对小波系数进行量化和编码、将量化后的小波系数进行反变换。
通过调整小波基函数的选择和分解层数，可以得到不同质量和压缩比的压缩图像。
除了图像压缩，小波变换还可以用于图像边缘检测。
边缘是图像中灰度值变化较大的区域，是图像中重要的特征之一。
传统的边缘检测方法，如Sobel算子和Canny算子，对图像进行了平滑处理，从而模糊了图像的边缘信息。
相比之下，小波变换能够更好地保留图像的边缘信息，并且能够提供更多的细节信息。
通过对小波系数进行阈值处理，可以将边缘从小波系数中提取出来。
此外，小波变换还可以通过调整小波基函数的选择和分解层数，来实现不同尺度和方向的边缘检测。
此外，小波变换还可以用于图像增强。
图像增强是改善图像质量和提高图像视觉效果的一种方法。
传统的图像增强方法，如直方图均衡化和滤波器增强，往往会引入一些不必要的噪声和伪影。
相比之下，小波变换能够更好地提取图像的细节信息，并且能够在时域和频域上同时进行增强。
利用小波变换原理进行图像处理-
1997年第2期广东教育学院学报利用小波变换原理进行图像处理孟月萍摘要小波变换(Wavelet Transform是80年代开始发展的一项较新理论，它的应用十分广泛。
本文根据小波变换原理•利用Mallat算法,探讨在计算机上对彩色图像实现塔式分解及图像镶嵌、拼接、去噪等方面的应用。
关键词图像处理数据压缩函数糸算法11引言小波分析理论自80年代末成为国际上十分活跃的研究领域，它已被广泛应用于图像处理、石油勘探、数据压缩、CT成像、分形几何等许多领域。
本文主要探讨基于小波分析原理，利用Mallat算法实现对图像的处理。
21小波变换的定义定义:设屮WL2CIL1,且5(0=0,若满足允许条件：dco<+oc(l C\|/=0-I-CO-OO|A Y(CD|2I®我们则把Y叫做允许小波或叫做基本小波。
按如下的伸缩和平移方式生成的函数ys,uV(x=s\|/(s(x-u u G R,s G R+(2 s,u称为连续小波函数口其中S为尺度函数、U为平移参数aAH n«^i5 remaned l»*<.2030Journal Ucdronv PWslikhinK HCteaAoMfcmK/T\ /爪、、\ /A 爪、对于任意函数f(x WL2(R，可按照函数系{S屮(s(x・ii }(s Al WR2展开。
函数f(x eL2(R的小波变换定义为:Wf (s ,u =0-i-cc-cof (x s y(s (x -u dx (3 这样，函数f (x 可按函数系{\|/S(x・u }(s Al WR2进行分解,函数屮s(X和函数\|/(X类型相同，只相差一个因子小波函数屮(X的Fourier变换人叽co满足A y(0=0o因此小波函数屮(x可以被解释为带通滤波器的脉冲响应。
对函数屮(X进行归一化、假设它的能量为1,令屮s(x=ys (-x，则在点u以及尺度s上的小波变换可写为卷积的形式：Wf (s ,u =f 3 \|/s (u(4因此、小波变换可以看成是脉冲响应为屮s(x的带通滤波器对f(x的滤波。
如何使用小波变换进行图像去噪处理
如何使用小波变换进行图像去噪处理图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一，而小波变换作为一种常用的信号处理方法，被广泛应用于图像去噪。
本文将介绍如何使用小波变换进行图像去噪处理。
1. 理解小波变换的基本原理小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率的子信号，并且能够同时提供时域和频域的信息。
小波变换使用一组基函数（小波函数）对信号进行分解，其中包括低频部分和高频部分。
低频部分表示信号的整体趋势，而高频部分表示信号的细节信息。
2. 小波去噪的基本思想小波去噪的基本思想是将信号分解成多个尺度的小波系数，然后通过对小波系数进行阈值处理来去除噪声。
具体步骤如下：（1）对待处理的图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
（2）对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。
（3）对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
3. 选择合适的小波函数和阈值选择合适的小波函数和阈值对小波去噪的效果有重要影响。
常用的小波函数包括Haar小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
不同的小波函数适用于不同类型的信号，可以根据实际情况选择合适的小波函数。
阈值的选择也是一个关键问题，常用的阈值处理方法有固定阈值和自适应阈值两种。
固定阈值适用于信噪比较高的图像，而自适应阈值适用于信噪比较低的图像。
4. 去噪实例演示为了更好地理解小波去噪的过程，下面以一张含有噪声的图像为例进行演示。
首先，对该图像进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
然后，对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0。
最后，对去噪后的小波系数进行小波逆变换，得到去噪后的图像。
通过对比原始图像和去噪后的图像，可以明显看出去噪效果的提升。
5. 小波去噪的优缺点小波去噪方法相比于其他去噪方法具有以下优点：（1）小波去噪能够同时提供时域和频域的信息，更全面地分析信号。
（2）小波去噪可以根据信号的特点选择合适的小波函数和阈值，具有较好的灵活性。
如何利用小波变换进行图像配准
如何利用小波变换进行图像配准图像配准是一种将多幅图像进行对齐的技术，它在医学影像、计算机视觉等领域有着广泛的应用。
其中，小波变换是一种常用的图像配准方法之一。
本文将介绍小波变换在图像配准中的原理和应用。
一、小波变换的原理小波变换是一种将信号分解成不同频率的成分的数学工具。
它通过将信号与一组基函数进行内积运算，得到信号在不同频率和位置上的表示。
在图像配准中，小波变换可以将两幅图像分解成一系列的小波系数，通过对这些小波系数进行比较，可以得到两幅图像之间的相似度。
二、小波变换在图像配准中的应用1. 图像预处理在进行图像配准之前，通常需要对图像进行预处理。
小波变换可以对图像进行去噪、增强等操作，提高图像的质量和对比度。
这样可以减少图像配准时的误差，提高配准的准确性。
2. 特征提取小波变换可以提取图像的特征信息，例如边缘、纹理等。
通过比较两幅图像的特征信息，可以找到它们之间的相似性，从而进行配准。
特征提取是图像配准中非常重要的一步，小波变换可以有效地提取图像的特征。
3. 图像配准在进行图像配准时，小波变换可以将两幅图像分解成一系列的小波系数。
通过比较这些小波系数的相似度，可以得到两幅图像之间的变换关系。
然后，可以通过对其中一幅图像进行平移、旋转、缩放等变换，使得两幅图像之间的小波系数最为相似。
最后，将变换后的图像进行重建，即可完成图像配准。
三、小波变换图像配准的优势与传统的图像配准方法相比，小波变换具有以下优势：1. 多尺度分析小波变换可以将图像分解成不同尺度的小波系数，从而可以对图像进行多尺度的分析。
这使得小波变换在处理具有不同尺度特征的图像时更加灵活和准确。
2. 局部特征提取小波变换可以提取图像的局部特征，例如边缘、纹理等。
这使得小波变换在处理具有复杂纹理的图像时更加有效。
3. 鲁棒性小波变换对图像的噪声和变形具有一定的鲁棒性。
通过对小波系数进行适当的阈值处理和滤波操作，可以减少噪声和变形对图像配准的影响。
小波变换的图像应用原理
小波变换的图像应用原理简介小波变换是一种强大的信号处理技术，它在图像处理领域有着广泛的应用。
本文将介绍小波变换在图像处理中的原理及其应用。
小波变换原理小波变换是一种将信号分解成不同尺度的趋势和波状成分的方法。
它通过将信号与一组小波基函数进行卷积运算来实现。
小波基函数具有紧凑支持和多分辨率分析的特性，因此适用于处理具有不同频率和时域特征的信号。
小波变换的基本原理是将信号分解成不同频率的分量。
这可以通过使用不同的小波基函数实现。
通常，小波变换采用连续小波变换（CWT）或离散小波变换（DWT）来实现。
连续小波变换将信号与一族连续小波基函数进行卷积，而离散小波变换则对信号进行离散化处理，并使用离散小波基函数进行卷积。
小波变换在图像处理中的应用小波变换在图像处理中有多种应用，例如图像压缩、图像增强、图像去噪等。
图像压缩小波变换能够将图像的高频和低频分量分开，通过对低频分量进行较少的压缩，同时保留图像的细节信息。
这一特性使得小波变换成为一种有效的图像压缩方法。
通过对图像进行小波变换，可以将图像转换为频域表达，并通过舍弃高频分量达到压缩图像的目的。
图像增强小波变换可以提取出图像的不同频率成分，因此可以通过对不同尺度的图像成分进行增强来改善图像质量。
例如，对于较高频率的细节部分，可以使用小波变换将其突出显示，从而增强图像的轮廓和细节信息。
图像去噪图像在采集和传输过程中常常会受到噪声的干扰，而小波变换可以通过将图像分解成不同尺度的频率成分来对噪声进行滤波。
通过舍弃高频成分，可以滤除图像中的噪声，从而实现图像的去噪效果。
小结本文介绍了小波变换在图像处理中的原理及其应用。
小波变换能够将图像分解成不同尺度的频率成分，并通过对这些成分进行处理来实现图像的压缩、增强和去噪等功能。
小波变换在图像处理领域有着广泛的应用前景，在实际应用中能够提升图像处理的效果和质量。
如何利用小波变换进行图像增强
如何利用小波变换进行图像增强图像是我们日常生活中不可或缺的一部分，它们记录着我们的回忆和经历。
然而，有时候我们会发现图像的质量并不理想，颜色不鲜艳、细节不清晰等问题。
为了改善这些问题，我们可以利用小波变换进行图像增强。
小波变换是一种在时频域中分析信号的方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，从而更好地理解和处理图像。
首先，我们需要了解小波变换的基本原理。
小波变换将信号分解成不同频率的子信号，其中高频子信号代表了图像的细节，低频子信号代表了图像的整体特征。
通过调整不同频率子信号的权重，我们可以增强图像的细节或整体特征。
接下来，我们可以使用小波变换对图像进行增强。
首先，我们将图像转换为灰度图像，这样可以更好地处理图像的细节。
然后，我们可以选择适当的小波基函数，如Haar小波、Daubechies小波等。
不同的小波基函数适用于不同类型的图像增强任务，我们可以根据实际需求选择合适的小波基函数。
在进行小波变换之前，我们需要对图像进行预处理。
这包括对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
我们可以使用高斯滤波器或中值滤波器对图像进行平滑处理，从而提高图像的质量。
接下来，我们可以将图像进行小波变换。
小波变换将图像分解成多个频率子信号，其中高频子信号代表了图像的细节，低频子信号代表了图像的整体特征。
我们可以根据实际需求调整不同频率子信号的权重，从而增强图像的细节或整体特征。
例如，如果我们想要增强图像的细节，我们可以增加高频子信号的权重；如果我们想要增强图像的整体特征，我们可以增加低频子信号的权重。
在完成小波变换后，我们可以对子信号进行逆变换，从而得到增强后的图像。
逆变换将子信号合并成原始图像，同时保留了增强后的特征。
通过调整不同频率子信号的权重，我们可以获得不同类型的图像增强效果。
除了上述基本操作，我们还可以进一步优化图像增强的效果。
例如，我们可以使用小波阈值去噪技术，通过设置适当的阈值来去除图像中的噪声。
我们还可以使用小波包变换，将图像分解成更多频率子信号，从而更好地理解和处理图像。
小波变换在图像特征提取中的应用案例
小波变换在图像特征提取中的应用案例小波变换是一种信号处理和图像处理中常用的数学工具，它在图像特征提取中有着广泛的应用。
本文将通过几个实际案例来介绍小波变换在图像特征提取中的应用。
案例一：纹理特征提取纹理是图像中重要的视觉特征之一，通过提取图像的纹理特征可以用于图像分类、目标识别等应用。
小波变换可以有效地提取图像的纹理特征。
以纹理分类为例，首先将图像进行小波分解，得到不同尺度和方向的小波系数。
然后，通过对小波系数进行统计分析，如计算均值、方差等，可以得到一组纹理特征向量。
最后，利用这些特征向量可以进行纹理分类。
案例二：边缘检测边缘是图像中物体之间的分界线，对于图像分析和目标检测具有重要意义。
小波变换可以有效地提取图像的边缘信息。
通过对图像进行小波变换，可以得到不同尺度和方向的边缘响应。
然后，通过对边缘响应进行阈值处理和边缘增强，可以得到清晰的边缘图像。
这些边缘图像可以用于图像分割、目标检测等应用。
案例三：图像压缩图像压缩是图像处理中的重要任务，可以减少存储空间和传输带宽的消耗。
小波变换可以用于图像的有损压缩和无损压缩。
在有损压缩中，通过对图像进行小波分解和量化，可以得到低频和高频小波系数。
然后，通过对高频系数进行舍弃或者量化，可以实现对图像的压缩。
在无损压缩中，通过对小波系数进行编码和解码，可以实现对图像的无损压缩。
案例四：图像增强图像增强是改善图像质量和提高图像视觉效果的重要任务。
小波变换可以用于图像的多尺度增强。
通过对图像进行小波分解，可以得到不同尺度和方向的小波系数。
然后，通过对小波系数进行增强操作，如对比度增强、锐化等，可以改善图像的质量和增强图像的细节。
综上所述，小波变换在图像特征提取中有着广泛的应用。
通过对图像进行小波变换，可以提取图像的纹理特征、边缘信息等重要特征，实现图像分类、目标检测等应用。
同时，小波变换还可以用于图像的压缩和增强，提高图像的质量和视觉效果。
因此，小波变换在图像处理中具有重要的地位和应用前景。
图像的小波变换原理
图像的小波变换原理
小波变换原理是一种数学变换方法，主要用于图像处理和数据分析。
它通过将图像分解成不同尺度的频率分量，从而可以实现图像的压缩、去噪和特征提取等操作。
小波变换的核心思想是利用一组基函数（小波函数）对原始信号或图像进行分解和重构。
小波函数是一种特殊的函数，具有时域和频域上的局部性，能够有效地捕捉图像的局部特征。
小波变换通常采用多尺度分析的方法，即将原始信号或图像分解为不同频率范围的子信号。
这种分解方法可以通过将原始信号与一组尺度变换和平移的小波函数进行卷积运算来实现。
具体而言，小波变换的过程可以分为两个步骤：分解和重构。
在分解过程中，原始信号或图像通过低通滤波器和高通滤波器进行滤波，得到低频成分和高频成分。
然后，低频成分再次进行下一次的分解，直到达到所需的分解层数。
在重构过程中，将分解得到的低频和高频成分通过滤波和加权求和的方式进行重构，得到原始信号或图像的近似重构。
利用小波函数的正交性质，可以保证信号或图像在分解和重构过程中的信息完整性和精确性。
小波变换的优点是可以同时获取时间和频率信息，并且能够有效地处理非平稳信号和图像。
此外，小波变换还具有多尺度分析、高时频局部性和能量集中等特性，使得它在图像处理和数据分析领域得到了广泛的应用。
小波变换在图像处理中的应用
小波变换在图像处理中的应用席荣起(河北金品建筑工程有限责任公司，河北沧州061001)应用科技c}裔要j小波变换是近些年发氍起来的集数学、信息处理于一体的时赖分析工具。
目前，小波变换技术已广泛地应用于图像处理、i《濒处理、语音处理以及数字信号处理等领域。
本文简要介绍了小波变换方法，对小波分析在数字图像预处理的应用进行了简要讨论，并对图像去噪、躅像压缩、以履图像增强等应用进行了一些有意义的尝试。
陕键词图像处理；小渡变换；图像增强；图像压缩近年来，人们对小波分析产生了浓厚的兴趣。
小波变换是对人们熟悉的傅立叶变换与短时傅立叶变换的—个重大突破，突破了傅立叶变换在瞬态或非平稳信号的局域特性方面的局限性，形成了有时一频域局部化特性和快速变换算法的分析方法，具备许多时一频域分析所不具备的如正交性、方向选择性等待性。
目前，小波分析喇功地应用于信号处理、图象处理、语音识别与合成等多个方面。
1小波变换原理1．1连续小波变换设咖甜E￡．狮膜傅立叶变换为矿南一，并满足口目0扛0则函数触通过伸缩和平移而生成的函数掷0，则机陆f a r耷(冬生)abe∥O(1Jd称为连续小波或分析小波，西叫基小波或母小波。
关于连续小波变换我们需要注意以下方面：首先信号别的小波变换与小波重构不存在——对应关系；其次小波变换的核函数即函数帆姗有多种可能的选择。
12离散小波变换在计算机应用中，连续小波应加以离散化，这里的离散化是针对连续尺度参数a和连续平移参数b，离散小波变换的定义式如下：巾ajo,kbo(,,4=-l a O I”q妇oa×一kbd，k,j eZ仍离散小波变换系数可表示为：，～州舶‘okb扣<氓驴=』。
f‰(x)clx《3》上面已对尺度参数a和连续平移参数b进行了离散化操作，另外我们可以改变a和b的大小，使小波变换具有可变化的时间和频率分辨率，适应待分析信号的非平稳性。
2小波变换在图像压缩中的应用2．1去噪处理去噪处理是图像预处理中的重要课题。
小波变换在图像处理中的应用及其实例
小波变换在图像处理中的应用及其实例引言：随着数字图像处理技术的不断发展，小波变换作为一种重要的数学工具，被广泛应用于图像处理领域。
小波变换具有多尺度分析的特点，能够提取图像的局部特征，对图像进行有效的压缩和去噪处理。
本文将探讨小波变换在图像处理中的应用，并通过实例加以说明。
一、小波变换的基本原理小波变换是将信号或图像分解成一组基函数，这些基函数是由母小波函数进行平移和伸缩得到的。
小波变换的基本原理是将信号或图像在不同尺度上进行分解，得到不同频率的小波系数，从而实现信号或图像的分析和处理。
二、小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是图像处理中的重要应用之一。
小波变换通过分解图像，将图像的高频和低频信息分离出来，从而实现图像的有损或无损压缩。
小波变换在图像压缩中的应用主要有以下两个方面：1. 小波变换在JPEG2000中的应用JPEG2000是一种新一代的图像压缩标准，它采用小波变换作为核心算法。
JPEG2000通过小波变换将图像分解成多个子带，然后对每个子带进行独立的压缩，从而实现对图像的高效压缩。
相比于传统的JPEG压缩算法，JPEG2000在保持图像质量的同时，能够更好地处理图像的细节和边缘信息。
2. 小波变换在图像去噪中的应用图像去噪是图像处理中的常见问题，而小波变换能够有效地去除图像中的噪声。
小波变换通过将图像分解成多个尺度的小波系数，对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将较小的小波系数置零，从而抑制图像中的噪声。
经过小波变换去噪后的图像能够更清晰地显示图像的细节和边缘。
三、小波变换在图像增强中的应用图像增强是改善图像质量的一种方法，而小波变换能够提取图像的局部特征，从而实现图像的增强。
小波变换在图像增强中的应用主要有以下两个方面：1. 小波变换在图像锐化中的应用图像锐化是增强图像边缘和细节的一种方法，而小波变换能够提取图像的边缘信息。
通过对图像进行小波变换，可以得到图像的高频小波系数，然后对高频小波系数进行增强处理，从而增强图像的边缘和细节。
小波变换在图像处理中的应用
小波变换在图像处理中的应用小波变换是一种非常有用的数学工具，可以将信号从时间域转换到频率域，从而能够更方便地对信号进行处理和分析。
在图像处理中，小波变换同样具有非常重要的应用。
本文将介绍小波变换在图像处理中的一些应用。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种多尺度分析方法，可以将一个信号分解成多个尺度的成分。
因此，它比傅里叶变换更加灵活，可以适应不同频率的信号。
小波变换的基本原理是从父小波函数出发，通过不同的平移和缩放得到一组不同的子小波函数。
这些子小波函数可以用来分解和重构原始信号。
二、小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是图像处理中的一个重要应用领域。
小波变换可以被用来进行图像压缩。
通过将图像分解成多个频率子带，可以将高频子带进行压缩，从而对图像进行有效的压缩。
同时，小波变换还可以被用来进行图像的无损压缩，对于一些对图像质量和细节要求较高的应用领域，如医学影像、遥感图像等，无损压缩是十分重要的。
三、小波变换在图像去噪中的应用在图像处理中，图像噪声是常见的问题之一。
可以使用小波变换进行图像去噪，通过对图像进行小波分解，可以将图像分解成多个频率子带，从而可以选择合适的子带进行滤波。
在小波域中，由于高频子带中噪声的能量相对较高，因此可以通过滤掉高频子带来对图像进行去噪，从而提高图像的质量和清晰度。
四、小波变换在图像增强中的应用图像增强是图像处理中另一个非常重要的应用领域。
在小波域中，可以对图像进行分解和重构，通过调整不同子带的系数，可以对图像进行增强。
例如，可以通过增强高频子带来增强图像的细节和纹理等特征。
五、小波变换在图像分割中的应用图像分割是对图像进行处理的过程，将图像分割成不同的对象或区域。
在小波域中，小波分解可以将图像分解成不同的频率子带和空间维度上的子带。
可以根据不同子带的特征进行分割，例如，高频子带对应细节和边缘信息，可以使用高频子带进行边缘检测和分割，从而得到更准确更清晰的分割结果。
总结小波变换是图像处理中一个非常有用的工具，可以被用来进行图像压缩、去噪、增强和分割等应用。
小波变换在图像识别中的应用及优化方法
小波变换在图像识别中的应用及优化方法引言：图像识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
随着科技的不断发展，图像识别技术在各个领域都有着广泛的应用，如人脸识别、车牌识别、医学影像分析等。
而小波变换作为一种有效的信号处理工具，也被广泛应用于图像识别中。
本文将探讨小波变换在图像识别中的应用，并介绍一些优化方法。
一、小波变换在图像识别中的应用1. 特征提取在图像识别中，特征提取是一个关键步骤。
小波变换通过对图像进行分解和重构，可以提取出图像的不同频率分量，从而得到图像的特征。
这些特征可以用于图像分类、目标检测等任务。
例如，通过对人脸图像进行小波变换，可以提取出人脸的纹理特征，从而实现人脸识别。
2. 压缩和去噪小波变换具有良好的压缩性质，可以将图像中的冗余信息去除，从而实现图像的压缩。
同时，小波变换还可以用于图像的去噪。
通过对图像进行小波变换，可以将噪声和信号分离，从而实现图像的去噪。
这在医学影像分析等领域具有重要的应用价值。
3. 图像增强小波变换可以对图像进行局部分析，从而实现图像的增强。
通过对图像进行小波变换，可以提取出图像的边缘信息和纹理信息，从而增强图像的细节。
这在图像处理和计算机视觉领域有着重要的应用，如图像增强、目标检测等。
二、小波变换在图像识别中的优化方法1. 多尺度分析小波变换可以通过改变尺度来实现对图像的分析。
在图像识别中，多尺度分析是一种常用的方法。
通过对图像进行多尺度小波变换，可以提取出不同尺度下的图像特征，从而实现对图像的全局和局部分析。
这在目标检测和图像分类等任务中具有重要的应用价值。
2. 选择合适的小波基函数小波基函数的选择对小波变换的效果有着重要的影响。
在图像识别中，选择合适的小波基函数可以提高图像特征的表达能力。
常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波等。
不同的小波基函数适用于不同类型的图像，因此在应用中需要根据实际情况选择合适的小波基函数。
3. 优化小波变换的计算小波变换的计算量通常较大，对于大规模图像处理来说，计算效率是一个重要的问题。
小波变换技术在图像处理中的应用
小波变换技术在图像处理中的应用第一章：小波变换技术概述在图像处理领域中，小波变换技术是一种强大而有效的工具，被广泛应用于图像的分析、处理和压缩。
小波变换技术可以将信号或者图像分解成不同尺度和频率的子信号，具有分辨率高、时频局部化等优点。
本章将介绍小波变换技术的基本原理和一些常用的小波基函数。
第二章：小波变换在图像去噪中的应用图像去噪是图像处理领域中的一项重要任务，可以提高图像的质量和清晰度。
小波变换技术在图像去噪中被广泛使用。
本章将介绍小波变换在图像去噪中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第三章：小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是为了减小图像文件的大小，使其更易于存储和传输。
小波变换技术在图像压缩中发挥着重要作用。
本章将介绍小波变换在图像压缩中的原理和方法，并分析其在压缩比、失真度和图像质量之间的关系。
第四章：小波变换在图像特征提取中的应用图像特征提取是图像处理中的一个关键问题，可以通过提取图像的特征来描述和表示图像。
小波变换技术在图像特征提取中具有强大的分析能力和局部性质，能够有效地捕获图像的局部特征。
本章将介绍小波变换在图像特征提取中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第五章：小波变换在图像分割中的应用图像分割是将图像分成具有一定特征的不同区域的过程，可以用于物体识别、图像分析等任务中。
小波变换技术在图像分割中能够提取图像的边缘和纹理等特征，从而实现图像的有效分割。
本章将介绍小波变换在图像分割中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第六章：小波变换在图像融合中的应用图像融合是将多幅图像融合成一幅新的图像，可以用于提高图像的视觉效果和信息量。
小波变换技术在图像融合中能够对多幅图像的不同频率和尺度进行分析和处理，从而实现图像的有损或无损融合。
本章将介绍小波变换在图像融合中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第七章：小波变换在图像恢复中的应用图像恢复是通过去除图像中的噪音或者修复缺失区域，恢复图像的原始信息和质量。
小波变换在图像处理中的应用研究
小波变换在图像处理中的应用研究1. 引言图像处理是数字图像技术中的一项重要内容，可用于对数字图像进行提取、分析和处理，主要包括图像增强、图像恢复、图像分割、模式识别等方面。
小波变换是目前图像处理中应用广泛的有效手段之一，它将图像分解成频域和时域，能够有效地提取和重建图像的各种特征信息，对于图像处理的表现越来越出色。
本文将重点研究小波变换在图像处理中的应用，分析小波变换的基本原理和核心算法，探讨其在图像处理中的具体应用。
2. 小波变换的基本原理小波变换(Wavelet Transform, WT) 是一种数学方法，用于对信号进行多分辨率分析，可广泛应用于数据处理，如图像、音频处理等领域。
小波变换可以将信号分解成多个不同的频率分量，并且每个频率分量在时间轴和频率轴上的分布都非常清晰。
为了更好地理解小波变换的基本原理，可以将其分解为以下几个步骤：2.1 信号分解小波分解是将信号分解为镜像系数和逼近系数的过程。
镜像系数描述高频的变化情况，逼近系数用于描述低频和趋势变化。
对于一维信号x(t)，可以通过小波分解表示成如下形式：x(t) = d1(t) + d2(t) +...+ dn(t) + s(t)其中，d1(t)表示第1个分解系数，d2(t)表示第2个分解系数，dn(t)表示第n个分解系数，s(t)表示逼近系数。
2.2 小波滤波在小波分解中，采用的是一种具有最小相位延迟的传递函数，因此 small-sized 的核用来将信号通过变换。
在小波滤波过程中，通过将数据乘以一个小波基函数对其进行滤波。
例如，Haar 小波滤波器由以下两个函数组成：h = (1/根号2, 1/根号2)g = (1j/根号2, -1j/根号2)在实现上，先将信号进行延迟，再进行卷积和脉冲。
最后得到镜像系数和逼近系数。
2.3 重建信号重建信号是使用逆小波变换（Inverse Wavelet Transform, IWT）来重建自组织模型。
如何利用小波变换进行图像特征提取
如何利用小波变换进行图像特征提取引言：图像特征提取是计算机视觉领域中的重要任务之一，它可以帮助我们从图像中提取出有用的信息。
小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于图像特征提取中。
本文将介绍小波变换的原理及其在图像特征提取中的应用。
一、小波变换的原理小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同尺度和频率的子信号。
小波变换的核心是小波函数，它具有时域和频域的双重特性。
通过对信号进行小波变换，我们可以得到信号在不同尺度和频率上的分量，从而实现对信号的分析和处理。
二、小波变换在图像特征提取中的应用1. 边缘检测边缘是图像中重要的特征之一，它可以帮助我们理解图像的结构和形状。
小波变换可以通过对图像进行高频分析，提取出图像中的边缘信息。
通过对小波变换的高频分量进行阈值处理，我们可以得到图像中的边缘信息。
2. 纹理分析纹理是图像中的一种重要特征，它可以帮助我们识别和分类不同的物体。
小波变换可以通过对图像进行多尺度分析，提取出图像中的纹理信息。
通过对小波变换的低频分量进行统计分析，我们可以得到图像中的纹理特征。
3. 物体识别物体识别是图像处理中的一项重要任务，它可以帮助我们识别和分类不同的物体。
小波变换可以通过对图像进行多尺度和多方向分析，提取出图像中的物体信息。
通过对小波变换的多尺度和多方向分量进行特征提取，我们可以得到图像中的物体特征。
三、小波变换的优势和挑战1. 优势小波变换具有多尺度和多方向分析的能力，可以提取出图像中的丰富信息。
同时，小波变换还具有良好的局部性和时频局部化特性，可以更好地适应图像的局部特征。
2. 挑战小波变换的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和时间。
同时，小波变换对信号的平稳性和周期性有一定的要求，对于非平稳和非周期信号的处理效果可能较差。
结论：小波变换作为一种强大的信号处理工具，在图像特征提取中具有广泛的应用前景。
通过对图像进行小波变换，我们可以提取出图像中的边缘、纹理和物体等重要特征，从而实现对图像的分析和处理。
小波变换及其在图像处理中的应用分析
小波变换及其在图像处理中的应用分析小波变换（Wavelet Transform）是一种基于信号局部变化的多分辨率分析方法，它通过将具有不同频率特征的信号分解成若干个尺度上的小波基，从而提取出其局部特征信息。
小波变换具有不失真、局部性、高效性等特点，因此已被广泛应用于信号处理、图像处理、数据压缩等领域。
在本文中，将主要介绍小波变换在图像处理中的应用。
一、小波分解及重构小波分解是将原始信号分解成高频和低频成分的过程。
在小波分解过程中，原始信号经过多级分解，每级分解得到一组高频和低频成分，其中低频成分表示原始信号的平滑部分，高频成分则表示其细节部分。
这种分解方式与传统的傅里叶分析不同，傅里叶分析是将信号分解成一组正弦和余弦基函数，这些基函数在整个信号域都是存在的。
而小波分解则是将信号分解成局部的小波基函数，这些基函数只在有限的域内存在。
在小波重构过程中，将低频和高频成分进行逆变换后，即可得到原始信号。
因此，小波分解和重构是小波变换的核心。
在图像处理中，对图像进行小波分解和重构，可以实现图像的特征提取、去噪、压缩等功能。
二、小波去噪在实际应用中，图像通常会受到各种噪声的干扰，如椒盐噪声、高斯噪声等。
小波变换可以通过将噪声分解到高频子带中，然后将高频子带的系数设为零来实现去噪的效果。
因为噪声通常位于图像高频部分，在小波分解后，高频部分的小波系数将受到噪声的影响，其系数值会比较大。
因此，通过设置阈值，将系数值较小的系数设为零，以达到去噪的目的。
三、小波压缩小波变换也可以用于图像压缩。
在小波分解过程中，每一级分解会将原始图像分成四个子图像，其中一个为低频部分，其余三个为高频部分。
通过对图像的不同分辨率进行压缩，可以实现图像的压缩功能。
具体步骤如下：1. 对原始图像进行小波分解，并选择保留的高频系数和低频系数。
2. 对高频和低频系数进行量化处理，将重要的系数保留，其余系数设为零。
3. 将处理后的系数进行编码，并根据需要进行压缩。
利用小波变换的图像处理技术
利用小波变换的图像处理技术随着数码相机、智能手机、数码摄像机等数码设备的广泛普及，人们的生活越来越离不开数字图像。
数字图像的处理和分析已成为现代科学技术和工程技术领域中一项极为重要的技术之一。
其中，利用小波变换的图像处理技术日益成为炙手可热的研究方向。
一、小波变换小波变换（Wavelet Transform）是指利用小波基函数进行信号分析的数学工具。
小波基函数具有不同尺度和频率的性质，可以将原始信号按不同频率进行分解和重构，因此是一种时间频率分析的工具。
在图像处理中，小波变换常用于图像压缩、去噪和特征提取等方面。
二、小波变换在图像处理中的应用1、图像压缩现代数码设备拍摄的图像分辨率越来越高，导致图像文件的大小越来越大，传输和存储成为了一个问题。
小波变换可以将图像分解为不同频率的子图像，采用适当的阈值方法将高频子图像的系数设为0，从而实现图像的压缩。
相比于其它压缩算法，小波变换在图像质量和压缩率之间取得了较好的平衡。
2、图像去噪图像中常常存在噪声点，影响图像的质量和处理效果。
利用小波变换的多分辨率和频率分解特性，可将图像分解为低频和高频部分，通过去除高频部分的噪声，再进行逆变换，即可得到去噪后的图像。
3、图像特征提取小波变换分解的低频子图像具有良好的平滑性，适合用于图像的轮廓检测和边缘提取等领域。
同时，小波变换还可以通过选取适当的小波基函数，提取图像的某些局部特征，比如纹理、形状、边缘等。
三、小波变换技术的发展趋势1、小波神经网络传统的小波变换算法往往需要进行多次变换，计算量较大，速度较慢。
而小波神经网络将小波变换与神经网络相结合，可以实现实时图像处理和快速计算。
2、多尺度分析当前的小波变换技术往往基于二进制分解，无法适应更高维度的数据。
因此，多尺度分析成为了一种新的研究方向，可以对高维图像进行更精细的分解和重构。
3、小波深度学习深度学习模型常常需要大量的数据和计算资源，而小波变换可以有效地缩小数据集的规模，并提高特征的表征能力，因此小波深度学习成为了研究热点。
使用小波变换进行网络图像处理的技巧与方法
使用小波变换进行网络图像处理的技巧与方法随着互联网的快速发展，网络图像处理成为了一项重要的技术。
而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于网络图像处理领域。
本文将介绍使用小波变换进行网络图像处理的技巧与方法。
一、小波变换的基本原理小波变换是一种将信号分解成不同频率成分的数学工具。
它通过将信号与一组基函数进行卷积运算，得到信号在不同频率上的表示。
与傅里叶变换相比，小波变换能够提供更好的时频局部化特性，因此在图像处理中具有更大的优势。
二、小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是网络图像处理中的一个重要环节。
小波变换能够将图像分解成不同频率的子带，通过对高频子带进行舍弃或量化，实现图像的压缩。
同时，小波变换还能够提供更好的重建图像质量，避免了传统压缩方法中的块效应问题。
三、小波变换在图像去噪中的应用网络图像中常常存在着各种噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
小波变换能够将图像分解成不同频率的子带，通过对高频子带进行阈值处理，将噪声部分去除，从而实现图像的去噪。
此外，小波变换还能够保持图像的细节信息，避免了传统去噪方法中的模糊问题。
四、小波变换在图像增强中的应用网络图像中常常存在着一些细节模糊或对比度不足的问题。
小波变换能够将图像分解成不同频率的子带，通过对低频子带进行增强，提高图像的对比度和细节清晰度。
同时，小波变换还能够保持图像的整体结构，避免了传统增强方法中的过度处理问题。
五、小波变换在图像分割中的应用图像分割是网络图像处理中的一个关键任务，它能够将图像分成不同的区域，从而实现对图像的理解和分析。
小波变换能够将图像分解成不同频率的子带，通过对高频子带进行阈值处理，实现图像的分割。
此外，小波变换还能够提供更好的边缘保持能力，避免了传统分割方法中的边缘模糊问题。
六、小波变换在图像识别中的应用图像识别是网络图像处理中的一个重要任务，它能够实现对图像中的目标进行自动识别和分类。
小波变换能够提取图像的纹理特征和形状特征，通过对这些特征进行分析和匹配，实现图像的识别。
如何使用小波变换进行动态图像分析
如何使用小波变换进行动态图像分析动态图像分析是一种重要的图像处理技术，它可以帮助我们理解和解释图像中的动态变化。
小波变换作为一种有效的信号处理工具，被广泛应用于动态图像分析中。
本文将介绍如何使用小波变换进行动态图像分析。
首先，我们需要了解小波变换的基本原理。
小波变换是一种多尺度分析方法，它能够将信号分解成不同频率的成分。
与傅里叶变换相比，小波变换具有时频局部化的特点，可以更好地捕捉信号的瞬时特征。
在动态图像分析中，我们可以将图像看作是一个二维信号，通过小波变换将其分解成不同频率的图像成分，从而揭示图像中的动态变化。
在使用小波变换进行动态图像分析时，我们首先需要选择合适的小波函数。
不同的小波函数具有不同的时频局部化特性，选择合适的小波函数可以更好地适应图像的动态特征。
常用的小波函数有Haar小波、Daubechies小波、Morlet小波等。
根据图像的特点和分析的目的，我们可以选择合适的小波函数进行分析。
接下来，我们可以将图像进行小波变换，得到图像在不同频率下的分量。
这些分量可以反映图像在不同时间和空间尺度上的动态变化。
通过对这些分量进行分析，我们可以提取出图像中的动态特征，如运动方向、速度、周期等。
这些特征对于理解和解释图像中的动态变化非常重要。
除了提取动态特征外，小波变换还可以用于图像的去噪和压缩。
在动态图像中，由于噪声和运动模糊等因素的存在，图像往往会出现模糊和失真的情况。
通过小波变换，我们可以将图像分解成不同频率的分量，然后对这些分量进行去噪处理，最后再进行重构，从而得到清晰和准确的图像。
此外，小波变换还可以通过对图像分量的编码和压缩，实现图像的高效存储和传输。
在实际应用中，小波变换可以结合其他图像处理技术进行动态图像分析。
例如，可以将小波变换与运动估计算法相结合，通过对图像分量的运动轨迹进行分析，实现对图像中运动对象的跟踪和分析。
此外，还可以将小波变换与机器学习算法相结合，通过对图像分量的特征提取和分类，实现对图像中不同动态模式的识别和分析。
图像 小波 滤波原理
图像小波滤波原理
小波滤波原理是一种常用的图像处理方法，它可以通过改变图像中各个频段的能量来实现图像的滤波。
小波变换将信号分解为不同的频带，其中低频子带表示图像的大致轮廓，高频子带则表示图像的细节信息。
小波滤波的基本原理是将图像信号分解为多个不同频率的子带，然后对子带进行滤波处理，最后再将滤波后的子带进行合成，得到滤波后的图像。
滤波的目的是通过抑制某些频段的能量，来达到图像去噪、边缘提取等目的。
小波滤波的具体步骤为：首先，将原始图像进行小波变换，得到各个频带的子图像；然后，对每个子图像进行滤波处理，可以采用不同的滤波器来实现不同的效果；最后，将滤波后的子图像进行小波逆变换，得到滤波后的图像。
在小波滤波的过程中，选择合适的滤波器是非常重要的。
滤波器的选择会直接影响到滤波效果。
常用的小波滤波器有Daubechies、Haar、Symlet等。
小波滤波的优点是能够同时处理图像的低频和高频信息，并且能够更好地保留图像的细节信息。
同时，小波滤波还可以实现多尺度分析，即通过改变滤波器的尺度，可以得到不同精度的图像。
总之，小波滤波是一种常用的图像处理方法，它通过分解、滤
波和合成的方式来实现图像的滤波。
通过选择合适的滤波器，可以实现不同的滤波效果，从而满足不同的应用需求。
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1997年第2期广东教育学院学报 利用小波变换原理进行图像处理
孟月萍
摘要 小波变换(Wavelet Transform)是80年代开始发展的一项较新理论,它的应用十
分广泛。
本文根据小波变换原理,利用Mallat算法,探讨在计算机上对彩色图像实现塔式分
解及图像镶嵌、拼接、去噪等方面的应用。
关键词 图像处理 数据压缩 函数糸 算法
11引言
小波分析理论自80年代末成为国际上十分活跃的研究领域,它已被广泛应用于图像处理、石油勘探、数据压缩、CT成像、分形几何等许多领域。
本文主要探讨基于小波分析原理,利用Mallat算法实现对图像的处理。
21小波变换的定义
定义:设ψ∈L2∩L1,且^ψ(0)=0,
若满足允许条件:
dω<+∞(1) Cψ=Θ+∞-∞|^ψ(ω)|2
|ω|
我们则把ψ叫做允许小波或叫做基本小波。
按如下的伸缩和平移方式生成的函数ψs,u
ψ
(x)=sψ(s(x-u)) u∈R,s∈R+(2) s,u
称为连续小波函数。
其中S为尺度函数,U为平移参数。
对于任意函数f (x )∈L 2(R ),可按照函数系{S
ψ(s (x -u ))}(s ,u )∈R 2展开。
函数f (x )∈L 2(R )的小波变换定义为:
Wf (s ,u )=
Θ+∞-∞f (x )s ψ(s (x -u ))dx (3)这样,函数f (x )可按函数系{
ψs (x -u )}(s ,u )∈R 2进行分解,函数ψs (X )和函数ψ(x )类型相同,只相差一个因子S 。
小波函数ψ(X )的Fourier 变换^ψ(ω)满足^ψ(0)=0。
因此小波函数ψ(x )可以被解释
为带通滤波器的脉冲响应。
对函数ψ(x )进行归一化,假设它的能量为1,令 ψs (x )=ψs (-x ),则在点u 以及尺度S 上的小波变换可写为卷积的形式:
Wf (s ,u )=f 3 ψs (u )
(4)因此,小波变换可以看成是脉冲响应为 ψs (x )的带通滤波器对f (x )的滤波。
由于小波变换引入尺度参数S ,使得在时间域和频率域内分辨率随着S 而变化。
由此可见,小波变换最突出的优点是能够精细刻划突变信号。
31Mallat 算法
Mallat 在Burt 和Adelson[2]的图像分解和重构的塔式算法启发下,基于多尺度分析的框架,提出了一种塔式分解算法,叫做Mallat 算法,它在小波分析中占有重要地位。
设V j 是给定的多尺度分析,φ和ψ分别是相应的尺度函数和小波函数,对于给定的
离散信号{S k }k ∈Z ∈V 0(这里对应分辨率为j =0),V 0空间的伸缩平移系为{
φj ,k ,K ∈Z},我们可以在V 0空间构造一个函数f (u )∈V 0
f (u )=∑K ∈Z
S 0K φ0,K (u )(5)由于V 0=V 1 W 1,所以f (u )可分解为;
f (u )=∑K ∈Z S 1K φ1,K (u )+∑K ∈Z d 1k ψ1,k (u )(6)
其中(6)式第一部分是f (u )在V 1上的投影,第二部分是f (u )在W 1上的投影。
由于V 1=V 2 W 2,式中第一部分可进一步分解,分别投影到V 2和W 2空间上去,依次类推,就得到了信号的塔式分解。
其分解递推公式为:
S j +1k =∑n ∈Z
h n -2k S j n d j +1k =∑n ∈Z g n -2k S j n (7)
我们把S j k 称作为f (u )在2j 分辨率下的离散逼近,即低频成份;d j k 称为f (u )在2j 分辨率下的离散细节,即高频成份。
式(6)第一项可以理解为函数f (u )的频率不超过2-j 的成份;第二项可理解为f (u )的频率介于2-j 到2-j +1之间的成份。
因此,按上面的塔式分解算法将函数f (u )分解成了不同的频率通道成份。
合成是上述的逆过程,合成公式为
S j -1k =∑n ∈Z h k -2n S j n +∑n ∈Z
g k -2n d j n (8)这种塔式分解算法同样适合2维情况。
41小波变换在图像处理中的应用
411 图像分解
对于有限支集的正交小波集,函数φ(x )所满足的双尺度差分方程是有限形式的
φ(x )=2∑2N -1K =0
h k φ(2x -k )令: g k =(-1)k -1h 2N -k -1 K =0,1,2,…2N -1
则离散信号的分解与合成都是有限变换公式。
取N =3或N =5可以得到有限形式对应的递推和合成公式。
N 的大小与所选用小波函数的光滑度有关,N 选择小,小波函数光滑度就差,但运算量小;N 选择大,小波函数光滑度就好,但是它的运算量大。
实验证明选择N =3或N =5从恢复图像质量来看几乎没有差别,因此,我们选择N =3即可以满足要求。
分解后所得到的系数图像,其总的数据量与原图像的数据量相等(注:数据量指的是图像对应的象素个数),而每一级系数图像数据都反映了图像不同频带的高频成份,具有一定的特征。
由于原始图像每种颜色是5比特,共32个灰度级,若灰度级变化,即使增加1或减少1,对视觉都是敏感的,而分解后的系数值和低频图像的像素值都是实数,这就会引起量化误差。
因此,为了保证解码后的图像质量,我们必须考虑尽量去减少量化误差。
412 图像的镶嵌与拼接
图像镶嵌与拼接是图像处理中的一项重要内容,其技术问题就是如何使拼接的两幅图像在拼接后不出现明显的拼接缝,且不让人明显感到是由两幅图像拼接而成的。
在实际成像过程中,被拼接的图像在拼接边界上灰度的差别是不可避免的,这就需要一种技术能修正两幅图像在接缝处的灰度值,使拼接后的图像在接缝处有一光滑的过渡。
而采用简单函数光滑的方法会导致图像模糊不清,利用小波变换能较好地对图像进行拼接。
由于小波变换实际上是一个带通滤波器,在不同尺度下的小波变换分量实际上代表一定的频带宽度,因此,每个小波分量所具有的频宽是不大的,我们可先将拼接的两幅图像按Mallat 算法分解为不同频带的小波分量,然后,在不同的尺度下选择不同的拼接宽度,按各自的方法先拼接起来,再用合成算法恢复整个图像。
这样得到的拼接图像可以很好地兼顾清晰度和光滑度两方面要求。
413 去噪处理
去噪处理也是图像处理中比较重要的工作。
例如一幅图像被噪声点污黑了若干小块,如果直接去除污点就会留下痕迹。
利用小波变换可以对图像进行多尺度分解,除去在各个尺度小波分量上的污点所对应的边缘,再恢复就不会有任何痕迹了。
边缘检测的主要任务是找出信号突变部分的位置,这在数学上常表示为间断点、尖点等。
而在图像信号上,这些奇异点就是图像的边缘点。
由于实际图像的空间频率成份十分复杂,用普通的方法直接提取边缘往往不十分有效。
而用小波变换可以将图像分解成不同频率成份的小波分量,然后再从这些不同层次的小波分量中找出信号本身的特征以提取边缘就比较有效了。
51结束语
小波分析的理论在不断地发展,从小波分析的理论来看,小波包(wavelet packet )的应用具有它明显的优点,它能把图像进行更精细的正交分解。
即在塔式分解的基础上,对得
到的高频系数图像再进行分解,使得最后分解得到的高频系统图像的频带划分的更精细。
然后再对得到的一系列系数图像进行优化组合,这样可以针对频带较细划分的高频系数图像,采取相应的措施,比如对人眼不敏感的高频系数图像进行处理或干脆去掉某些高频系数分量,有利于在图像处理中的应用。
参 考 文 献
11Charles K1chui,warelet Analysis and Its Applications,Texas A&M University,College Station, Texas,1991
21S1Mallatm,A theory for multiresolution signal decomposition:the wavelet represntation,IEEE Trars1 PAMI,p674～693,J uly1989
(上接第81页)产。
513 辣椒留种用悬挂法缓慢风干脱水干燥,并以果实内种子宿存保存,得到果皮蜡质密封具有抗微生物侵入的功能,可以维持种子较长的生活力,劣度较慢;为了较长时间保存种子,可用密闭容器、胶袋,抽去其中空气,造成高度缺氧状态,存放在0°—4°c的低温环境中,抑制种子的呼吸和微生物的生长,在本研究条件下可保持四、五年,有生产应用价值。
514 本研究操作简易、老少咸宜,为一般个体蔬菜专业户,有低温(普通冰箱、冰柜、食品冷库一角等)条件和密封条件的家庭、工厂都能做到能自留、自繁、自贮、自用良种,降低生产成本,减少损失,提高效益,也可作各地中小学生因地置宜开展生物科学实验的一个项目。
参 考 文 献
11黄学林等,种子生理实验手册,农业出版社,1990
21孙文基等,天然药物成分提取分离与制备,中国医学科技出版社,1993
31毕辛华等,种子学,农业出版社,1993年。