数字图像处理读书笔记
数字图像处理笔记2.22
数字图像处理笔记2.22⼀、彩⾊图形处理1、全彩⾊图像处理研究分为两⼤类：分别处理每⼀分量图像，然后合成彩⾊图像；直接对彩⾊像素处理。
2、彩⾊变换3、补⾊，在彩⾊环上，与⼀种⾊调直接相对⽴的另⼀种⾊调称为补⾊。
作⽤：增强嵌在彩⾊图像暗区的细节。
4、彩⾊图像平滑和锐化。
拉普拉斯微分。
5、彩⾊分割，HSI直观;RGB直接⼆、伪彩⾊图像处理1、伪彩⾊增强：基于⼀种指定规则对灰度值赋予颜⾊的图像增强⽅法。
2、伪彩⾊并⾮图像内容的真实颜⾊3、伪彩⾊图像增强⽅法：灰度分层法，灰度级-彩⾊变换法-频率域伪彩⾊增强法4、灰度分层法：按灰度级⼤⼩（亮暗程度）进⾏分区并赋予不同颜⾊5、灰度级-彩⾊变换法：构建三个独⽴的彩⾊变换函数三、图像融合及应⽤1、信息融合2、图像融合的层次（或级）：像素级融合；特征级融合；决策级融合。
3、图像配准是像素级图像融合的先决条件。
四、图像复原1、图像退化：图像在形成、记录、处理和传输过程中，由于成像系统、传输介质和处理⽅法等不完善，导致图像质量下降。
最直观的现象，图像模糊2、复原技术就是把退化模型化，并采⽤相反的过程进⾏处理，以便复原出原图像。
3、周期噪声：在图像获取中从电⼒或机电⼲扰中产⽣的⼀种噪声。
这种噪声唯⼀⼀种空间依赖型噪声。
4、通常使⽤以下三种频域滤波器⽤于消减周期噪声，带阻滤波器，带通滤波器，陷波滤波器。
五、图像分割1、基于边缘边缘：阶跃边缘，屋顶边缘（灰度变化缓慢），脉冲边缘2、基于阈值（相似性分割）适⽤于物体和背景有较强对⽐的情况，重要的是背景或物体的灰度⽐较单⼀。
这种⽅法总可以得到封闭且连通区域的边界。
3、基于区域。
数字图像处理心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理心得体会数字图像处理是一种非常重要的技术，它能够帮助我们更好地理解、分析和处理图像信息。
在这个领域中，我深深认识到了数字图像处理的重要性和意义，同时也体会到了许多有趣和有益的思考方式和方法。
以下是我对数字图像处理的一些心得体会。
1.数字图像处理让我更好地理解图像数字图像处理让我更好地理解了图像这个概念。
在处理图像的过程中，我意识到图像并不是一张简单的图片，它还包含了非常丰富的信息和细节。
通过数字图像处理的技术，我学会了如何从一个低分辨率的图像中还原出高质量的图像，如何从一个低对比度的图像中提取出更多的细节信息，并且能够更好地理解背后的原理和工作机制。
2.数字图像处理让我更深入地思考问题数字图像处理是一门相当复杂的学科，它需要我们深入地思考和分析问题。
在处理图像的过程中，我学会了如何从不同的角度思考问题，如何更好地选择和优化算法，如何选择合适的参数进行调试。
这一切都需要我们有一定的学习和实践经验，同时也需要我们有耐心和恒心去思考和探索。
3.数字图像处理让我更好地与人沟通数字图像处理往往是一个协作的过程，它需要我们良好的团队合作和有效的沟通。
在处理图像的过程中，我学会了如何与人合作，如何更好地沟通和组织自己的思路，如何更好地理解和解释别人的想法。
这让我更好地学会了如何与人合作，并更好地融入到团队和社会中。
4.数字图像处理让我思考与创新应用数字图像处理是一个非常有意思和富有挑战性的领域，在实际应用中，我们需要不断地进行创新和改进。
在处理图像的过程中，我学会了如何思考和创新，如何针对具体的问题进行算法的改进和创新，并且能够将这些创新应用到实际的生产和实践工作中。
5.数字图像处理让我更好地看待现实数字图像处理让我更好地看待现实，它让我对于现实世界中存在的图像问题和图像信息有了更深刻的认识和理解。
通过学习数字图像处理的知识和技术，我相信我能够更好地理解和处理现实中的图像问题，更好地适应和应对未来的挑战。
数字图像处理读书报告8
数字图像处理读书报告8 ——小波和多分辨率处理——钱增磊前言：本章节主要开始介绍一种全新的信号处理的方法——小波域分析，小波变换其实是傅里叶变换的一种改进方式，将图像在频率域中的信息根据低频到高频的顺序进行信息的分解，从而产生不同频率的信号，每个频率段所携带的信息会随着频率的增长而更注重细节，对这些分解的信号进行处理，从而在进行小波反变换，将重建新的处理后图像，在图像压缩中将会得到很好的应用。
这一章主要分四块介绍，分别是小波变换前的预备知识，以及一维小波变换和二维小波变换，最后对小波包技术进行一个了解。
一、小波基础对于一副复杂的图像，有些只需要低分辨率就能显示全部细节，有些需要高分辨率显示细节，于是产生一幅图像的多分辨率表示。
1、图像金字塔一幅图像的多分辨率结构便是图像金字塔，是从底到顶分辨率依次降低的表示，对于底层大小为J J 22⨯，其中N J 2log =，表示第J 个分辨率等级。
对构建该图像的金字塔结构，对每一层分辨率要进行预估，需要创建近似和预测残差金字塔的一个简单系统。
近似金字塔是对第J 层的一个估计分辨率，而残差金字塔是为第J 级近似与基于第J-1级近似的第J 级近似的估计之间的差。
残差金字塔的产生是将第J 级输入图像进行滤波与下采样得到J-1级的近似，在对其进行上采样和滤波得到预测到J 级近似，再与输入的第J 级进行差值得到的第J 级预测残差，其中上采样可看做是在序列中的每一个样本后插入0，下采样可看成是每隔一个样本丢弃一个样本。
2、子带编码图像金字塔看成是空间域的表示，那么子带编码便是频率域的操作，多分辨率的图像在频率域内有一组频带受限的分量称为子带。
它的分解与重建由数字滤波器实现，分三个基本部件，即延迟单元、乘法器与加法器，可看成卷积的一种形式：∑∞-∞==-=k n f k n f k h n f )()()()(ˆ★)(n h那么对于离散单位冲激的滤波器为有限冲击响应滤波器FIR 。
计算机视觉基础——《数字图像处理》读书笔记之一：像素间的基本关系
计算机视觉基础——《数字图像处理》读书笔记之⼀：像素间的基本关系《数字图像处理》读书笔记，整理书中的琐碎细⼩的概念，逐渐将其消化理解。
笔记内容⼤部分摘录⾃书中内容，并加上⼀部分解释内容，便于理解。
像素间的基本关系4邻域、对⾓邻域、8邻域4邻域 (4-neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 在⽔平和垂直⽅向上的4个相邻像素，其坐标分别为 \((x+1,y),(x-1,y),(x,y+1),(x,y-1)\) ,这组像素中的每个像素距离 \ (p\) ⼀个单位距离，称为像素 \(p\) 的4邻域，⽤ \(N_4(p)\) 表⽰。
对⾓邻域 (diagonal neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 在两个对⾓⽅向上的4个相邻像素，其坐标分别为 \((x+1,y+1),(x+1,y-1),(x-1,y-1),(x-1,y+1)\)，这组像素称为像素 \ (p\) 的对⾓邻域，⽤ \(N_D(p)\) 表⽰。
8邻域 (8-neighbors)坐标 \((x,y)\) 上的像素 \(p\) 的4邻域和对⾓邻域合起来称为8邻域，⽤ \(N_8(p)\) 表⽰。
邻接性、连通性、区域和边界相邻像素的邻接性需根据这些像素的灰度值确定，即两个像素 \(p\) 和 \(q\) 可能在空间位置上相邻，但其像素值不在邻接性定义的灰度值像素值集合内，因此这两个像素不是邻接的。
令 \(V\) 是定义邻接性的像素值集合，考虑⼆值图像（像素的灰度值只有0和1两种数值的图像）时，如果将具有1值的像素设定为邻接像素，则 \(V=\{1\}\)。
在其他灰度级数更⼤（例如256级灰度）的图像中，集合 \(V\) ⼀般含有更多的灰度值，即 \(V\) 可能是0-255整数集合的任意⼀个⼦集。
4邻接考虑⼀个像素 \(p\)，如果像素 \(q\) 在集合 \(N_4(p)\) 中，则具有 \(V\) 中数值的两个像素 \(p\) 和 \(q\) 是4邻接的。
数字图像处理读书报告13
数字图像处理读书报告13（本书终）——目标识别——钱增磊前言：前章讲述的是对目标的表示与描述，常常将这一部分信息作为本章的输入，而目标的识别则是作为图像处理的目的。
在这里我们主要针对识别中的“分类”问题进行探讨，主要应用于两大领域：决策理论方法和结构方法。
前者主要是处理定量描绘子的各种模式，后者主要处理的是定性描绘子的各种模式。
一、模式与模式类模式是描绘子的组合，也就是对目标以一定的描述方法表示的特征的统称。
包括一些定量的，比如长度，面积之类的具有具体向量的表示；还有是一些定性的描绘，比如类似于串或者树的结构描述。
其中串适合描述生成其结构是基于基元的较简单的连接，并且通常是和边界形状有关系的目标模式和其他实体模式；而树可以对应更为复杂的组成形式，一个基元可以不断由更小的基元组成。
模式类顾名思义是模式的类别，将这些模式根据某一定的分类准则进行分类。
那么我们将这些模式可以看做是目标的样本，而模式类便是对该目标的所具有的特征的目标类。
那么目标识别其实就是“认识”并“区别”这个目标，认识便是所谓的用适当的模式进行表示其特征，这一块的内容便是上一章的表示与描述，而“区别”便是将其与其他区分出来，这是这一章要讲的主要内容。
二、基于决策理论方法的识别这里我们以分类器作为最主要的讲解。
对于决策是一种具有针对特定问题而提出的解决方案的词，很显然它是一种动态的方法，它的决策是需要训练而得到的，训练的方法是固定的，它还可以根据更多的训练将这个决策达到更好的效果。
1、最小距离分离器我们用欧氏距离来定义最小距离的度量：W j m x x D j j ,...,2,1||,||)(=-= 其中∑∈=j x j j j x N m ω 1，是该类模式的平均向量；W 是模式类的数量，我们只要求得上式的最小距离，只要在最小距离在临界距离之内，那么就可以将x 分类给j ω。
可以证明其最小距离为W j m m m x x d jT j j T j ,...,2,1,21)(=-= 那么其决策边界便是将任意两个类的最短距离之差为零即可，即0)()()(=-=x d x d x d j i ij我们可以看到它的计算是非常简单的，也就是说其执行速度是非常理想的，但是由于它的分类是基于欧氏距离决定，每一个模式向量分量共同决定它的决策边界，一旦出现样本没有很好的聚类，则它的分类是相当不理想的。
《数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯》第一章笔记
《数字图像处理_第三版_中_冈萨雷斯》第⼀章笔记
前⾔：没有做过系统性的学习，如何能对⼀个领域达到深究的地步。
《数字图像处理》——冈萨雷斯版只是零零碎碎的阅读过，未曾做过系统性的通读，故⽤博客记录，以便后续的巩固和温习，帖⼦只记录⼀些个⼈觉得⽐较有⽤的知识。
第⼀章笔记
数字图像处理领域
各种成像实例：伽马摄像成像、X射线成像、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、⽆线电波段成像。
超声图像成像步骤
数字图像处理的基本步骤
图像获取：图像起源
图像增强：对⼀幅图像进⾏某种操作。
图像复原：改进图像外观的处理领域，倾向于图像退化的数学或者概率模型为基础。
⼩波：不同分辨率描述图像的基础。
形态学处理：提取图像分量的⼯具，描述图像形状。
分割：将⼀幅图像划分它的组成部分或者⽬标。
图像处理系统的组成
趋势：⼤型图像处理系统朝着⼩型化和通⽤化的⼩型机并且带有专⽤图像处理硬件的混合系统的⽅向发展。
数字图像处理读书报告12
数字图像处理读书报告12——表示与描述——钱增磊前言：在数字图像处理中，在前面几章都讲解了它的各种处理方法以及应用，那么对于这些处理的方法在真正程序实现的过程中，不能仅仅只是一个二维的像素矩阵点来表示，对于类似图像分割以及编码等的过程都需要特征的提取，而这些提取出来的特征表示，则需要一些表示以及描述，也就是本章节引出来的原因。
对于表示和描述虽表达的是同一意思，但是也有一定的区别，我个人的理解是表示是一种更加具体直接的表示目标，所呈现出来的是非常直观的描绘方法。
而描述则是用一种我们没办法直观的看到目标特征的抽象表示方法，因为在某一些领域，对于直观的表示不能够很好的对其进行处理，相反，将某一些需要处理的特征以另一种表示方法表现出来从而处理，会达到事半功倍的效果。
一、表示1、边界追踪对于边界的表示我们从图上可以看到很直观的表示，但是在将他提取出来的时候就需要一种表示的方法，这里采用的是Moore边界追踪算法。
它是根据对一个边界上的点求它的八邻域，如果是一个完整的闭合边界，那么边界的另一个点就应该在这个八邻域上面，我们采用对它的八邻域按顺时针方向的寻找，当找到另一个边界点的时候，同样对这个边界求八邻域，循环执行本操作，这样就起到了一个跟踪的效果。
边界也就被提取出来了。
但是这里会遇到一个问题，如果在显示边界的时候由于各种原因边界上存在毛刺，那么可能存在一个点的八邻域是不存在其他边界点的，这样会导致算法的出错，我们可以利用给区域的方法而不是给边界的方法来改善它，区域的外围便是边界，这样就防止了毛刺的发生。
2、链码上述讲述了边界的提取算法，对于提取出来的边界需要保存下来，那么就需要一种对提取的边界进行编码的过程，在离散的边界提取中，边界的跟踪方向无非是8个方向，也就是八个邻域，那么对这八个方向进行方向性数字序列的编码，便称为佛雷曼链码。
一般分为4方向链码和8方向链码。
那么给定一个起始点，进行上述的跟踪方式，用编码好的链码进行编码，那么对于一个边界就转化为一串数字。
数字图像处理笔记
一、绪论1、数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
2、通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
3、图像和语音是人类传递信息的主要媒介，视觉信息占60％4、模拟图像：直接通过感光设备记录成像目标所反射的光强，通常以胶片形式保存优点：速度快，一般为实时处理，理论上讲可达到光的速度，并可同时并行处理。
缺点：精度较差，灵活性差，很难有判断能力和非线性处理能力。
数字图像：用一个m×n的像素矩阵来表达一幅图像,m与n称为图像的分辨率，把图像按行与列分割成m×n个网格,每个网格的图像用该网格内颜色的平均值表示（空间量化），灰度（颜色）值量化（8位256）彩色（24bit）优点：处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以改变处理内容。
缺点：速度慢，特别是进行复杂的处理更是如此；分辨率和精度有限制5、特点：图像信息量大、数据量也大；图像处理技术综合性强；图像信息理论与通信理论密切相关。
6、主要方法：空域法：邻域处理法：梯度运算、拉普拉斯算子运算、平滑算子运算卷积运点处理法：灰度处理面积、周长、体积、重心运算变换域法：通过正交变换将图像变换到另一个域，对变换域的系数阵列进行各种处理，然后再通过反变换，得到空间域处理结果。
DCT，DFT，DWT，KLT……7、主要内容：A、图像信息的获取；B、存贮（存储）；C、传送（传输）；内部传送：DMA 远距离传送：带宽、高效压缩算法、专网、互联网D、处理；几何处理、算术处理、图像增强：直方图增强、滤波、伪彩色增强法(pseudo color) 等技术、图像复原：去掉干扰和模糊，恢复图像的本来面目。
典型的例子如去噪就属于复原处理。
图像噪声包括随机噪声和相干噪声，随机噪声干扰表现为麻点干扰，相干噪声表现为网纹干扰。
去模糊也是复原处理的任务。
数字图像处理读书报告9
数字图像处理读书报告9——图像压缩——钱增磊前言：前面几章都是讲解对数字图像的处理方法，这些处理终将为某一目的而执行，其中的很大一应用便是存储和传输，这就用到了图像压缩的技术。
我本是视频编解码的研究方向，对于图像压缩技术也靠近本研究方向，当作基础学习。
本章主要两个部分，一个是介绍一下压缩技术的基础知识，另一个就是介绍一些常用的压缩方法。
一、基础知识1、数据冗余在一幅数字图像中，如果我们用空间像素乖乖的对其顺序编码，那么它会产生庞大的数据量，对于处理起来就会增加很多时间和空间的开销。
而一幅图像中往往所表示的信息有多有少，有一些在我们识别和处理的时候是不需要的，这些便为数据冗余，主要有三种：编码冗余、空间和时间冗余以及不相关信息。
编码冗余：在我们标记像素进行编码时，用于表示灰度的8比特编码所包含的比特数要比表示该灰度所需的比特数多，从而产生的冗余；空间和时间冗余：多数的二维灰度阵列的像素是空间相关的和时间相关的（视频序列中体现），在相关像素的表示中就不需要重复了，从而产生的冗余；不相关信息：主要指一些被人类视觉系统忽略或者无用的信息。
对于描述图像信息的度量，这里给出熵的定义，对于一个离散的事件，给定一个统计独立随机事件的信源，则每个信源输出的平均信息称为该信源的熵，即：∑=-=Jj j j a P a P H 1)(log )( 香农第一定理：H n L n avg n =⎥⎦⎤⎢⎣⎡∞→,lim 其中n avg L ,是表示所有n 个符号组所需的编码符号的平均数，也就是说，用每个信源符号H信息单位的平均来表示零记忆信源的输出是可能的。
2、图像压缩模型图像的压缩系统主要由一个编码器和一个解码器构成，编码器执行压缩操作，解码器执行互补操作。
对于编码器，一般由映射器、量化器和符号编码器组成，映射器主要将输入图像变化为设计来降低空间和时间冗余的形式，这一操作一般可逆。
而量化器是根据保真度准则来降低映射器输出的精度，排除压缩表示的一些无关信息，这一操作一般不可逆。
数字图像处理第四章读书报告
第四章 频率域滤波第四章主要介绍了如何在图像滤波中应用傅里叶变换和频率域的基本知识，并介绍其基本原理及与数字图像处理的关系。
1.背景法国数学家傅里叶在热分析理论一书中，指出任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦和/或余弦之和的形式，每个正弦项和/或余弦项乘以不同的系数（傅里叶级数）。
非周期函数可以用傅里叶变换来表示。
傅里叶概念的最初应用是在热扩散领域， 2.基本概念 (1)复数复数C 的定义如下：jI R C +=极坐标下复数定义：)sin (cos ||θθj C C += 由于欧拉公式θθθsin cos j ej +=复数可以表示为θj e C C ||=（2）傅里叶级数傅里叶级数的表示形式为∑∞-∞==n t Tnjnec t f π2)(其中 ,2,1,0,)(12/2/2±±==⎰--n dt e t f T c T T t Tnj n π(3)冲激函数冲激函数表示形式为⎩⎨⎧≠=∞=0,00,)(t t t δ，其中被限制为满足等式⎰∞∞-=1)(dt t δ，其物理意义就是一个幅度无限，持续时间为0，具有单位面积的尖峰信号。
其取样特性为函数与冲激函数的乘积：)()()(00t f dt t t t f =-⎰∞∞-δ；那么对于其离散的函数具有相似的表达，其冲激函数为⎩⎨⎧≠==0,00,1)(x x x δ，其离散变量的取样特性为：∑∞-∞==-x x f x x x f )()()(0δ；其冲激串则定义为无限多个分离的周期冲激单元T ∆之和：∑∞-∞=∆∆-=n T T n t t s )()(δ。
冲激可以是连续或离散的。
(4)连续变量函数的傅里叶变换 连续函数f(t)的傅里叶变换为⎰∞∞--=dt e t f F t j πμμ2)()(，那么必存在一个傅里叶反变换：⎰∞∞-=μμπμd eF t f tj 2)()(，利用欧拉公式得到⎰∞∞--=dt t j t t f F )]2sin()2)[cos(()(πμπμμ，由于积分的左边唯一变量是μ，所以说傅里叶变换域就是频率域。
数字图像处理学习笔记
★图像：图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
★数字图像：空间坐标和亮度（或）色彩都不是连续的、用离散数字（一般用整数）表示的图像，可用矩阵或数组描述★模拟图像：空间坐标和亮度（或）色彩都是连续变化的图像，可用连续函数表示·图像处理：对图像进行一系列的操作，以达到预期目的的技术★数字图像处理：利用计算机对数字图像进行系列操作，从而获得某种预期结果的技术。
它是研究图像的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科★消色物体：指黑、白、灰色物体，它对照明光线具有非选择吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，被吸收的各种波长的入射光是等量的·两种以上有色光同时照在消色物体上时，物体颜色呈加色法效应★有色物体：对照明光线具有选择吸收的特性，即光线照射到消色物体上时，各种波长的入射光不等量的被吸收·当有色光照射到有色物体上时，物体的颜色呈减色法效应★图像对比度：通俗地讲，就是亮暗的对比程度。
对比度通常表现了图像画质的清晰程度。
对比度= 最大亮度/ 最小亮度相对对比度= （最大亮度–最小亮度）/ 最小亮度·图像噪声：妨碍人的视觉器官或系统传感器对所接收的图像信息进行理解或分析的各种因素。
一般是不可预测的随机信号·特征空间：把从图像提取的m个特征量y1，y 2，…，y m，用m维的向量Y＝[y1 y2…y m]t表示称为特征向量。
另外，对应于各特征量的m维空间叫做特征空间。
★图像数字化：将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
★采样：将空间上连续的图形变成离散点的操作称作采样，采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数·采样孔径：圆形、正方形、长方形、椭圆·采样间隔：有缝、无缝、重叠★量化：将想素灰度转化成离散的整数值的过程叫量化·灰度级：表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级·灰度级数G：一幅数字图像中不同灰度级的个数；·数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像（像素值为0或1）、灰度图像（灰度级数大于2）和彩色图像（RGB图像）。
数字图像处理 心得体会
数字图像处理心得体会数字图像处理对于我来说是一个新颖而有趣的课程。
通过学习这门课程，我对数字图像的处理和应用有了更深入的了解。
在这个过程中，我不仅学到了很多理论知识，而且积累了实际操作的经验。
首先，我学习了数字图像的基本概念和特性。
数字图像是由像素组成的，每个像素都有对应的亮度值。
通过了解像素的概念，我明白了数字图像是如何通过像素的排列形成的。
我还学习了数字图像的颜色表示方式，如RGB和CMYK。
这些基本概念为之后的学习奠定了坚实的基础。
其次，我学习了数字图像的处理技术。
我了解了图像滤波、图像增强、图像压缩等基本处理方法。
在学习过程中，我学会了如何运用这些方法对数字图像进行处理。
例如，我学会了使用滤波器对数字图像进行平滑处理，使其看起来更加清晰。
我还学会了使用直方图均衡化来增强图像的对比度，使得图像更加鲜明。
此外，我还学习了数字图像的特征提取和分析方法。
通过了解边缘检测、特征点提取等基本方法，我能够在数字图像中提取出感兴趣的特征。
这些特征可以用于图像识别、目标检测等应用。
通过学习这些方法，我对数字图像的分析和应用有了更深入的了解。
在学习过程中，我还积累了一定的实际操作经验。
通过使用Matlab等图像处理软件，我能够灵活地操作数字图像。
我可以对图像进行裁剪、旋转、缩放等操作，使其符合要求。
我还可以使用图像处理工具箱中的各种函数和算法，快速地实现各种图像处理任务。
通过学习数字图像处理，我不仅增强了自己的理论知识，还掌握了实际操作的技能。
这门课程不仅拓宽了我的知识面，还提高了我的解决问题的能力。
在今后的学习和工作中，我将继续深入研究数字图像处理的相关领域，不断提高自己的技术水平。
我相信，数字图像处理将在未来的科技发展中发挥越来越重要的作用，而我也将为此做出自己的贡献。
数字图像处理 读书笔记
《数字图象处理》学士论文读书笔记运动对象检测是数字图像处理技术的一个重要部分，它是计算机视觉、目标识别与跟踪、运动图像编码、基于内容的检索、安全监控等视频分析和处理应用的关键步骤。
解决跟踪算法的计算量与实时性这对矛盾，是提高系统跟踪精度和跟踪稳定性的关键，此即为本文的关键所在。
对于变化很慢的背景图像而言，可把动目标看作目标对背景的扰乱，可以看作Kalman 滤波器在零均值白噪声时的退化公式：若认为图像每一个时空点在空间独立，则以上变量均为标量。
即：这就是说估值的方差随着测量次数的增加而逐渐减小，结果是收敛的，对于图像，只要系统采样频率足够快，则可以认为背景静止，所以当图像序列通过这个低通滤波器时，图像序列中遂时间缓变的部分就可以分离出来。
接着利用图像和背景进行差分运算，即可从图像中提取出变化的目标式中的D(k+1)是去除背景后的当前帧目标图像。
而后，考虑到空间邻接像素之)(])1([1)1_(k P W k K I k P +-=+α-++=+])([)1()1(T T W k WP I W k P k K α⎣⎦)(ˆ)1()1()(ˆ)1(ˆk W k k K k k Φ-+Φ++Φ=+Φ1)1(),()1()()1(=+=+P k P k B k B k P )1(ˆ)1()1(+Φ-+Φ=+k k k D间的相关性，需要进一步对差分图像数据进行4x4的空间滑动平均滤波以消除输入图像中的噪声影响，然后将以上得到的目标图的D(k+1))中每个像素的灰度数据向行和列方向分别投影并且求和，据此计算目标的质心，得到相对饱满的目标图像。
该文探讨了渐消记忆递归最小二乘法在图像背景重建中的应用，使用简捷有效的算法结构在复杂背景的条件下分离出了背景和动目标；对图像在空间域做4~4的滑动平均滤波有效地抑制了于扰噪声；在求目标的质心时采用等效灰度投影算法，简化了求质心运算，整体上说算法简洁，操作方便，基本上解决了引文提出的矛盾。
数字图像处理读书笔记
数字图像处理读书笔记本学期的数字图像处理课程已经进行了3周了，通过这3周的学习让我对数字图像处理有了一定的认知和理解。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这门课程的前三章主要讲解了数字图像的目的、特点、应用和发展，图像的数字化显示与图像变换。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）；三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理有以下几点基本特点：（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
《数字图像处理与机器视觉——基于MATLAB实现》读书笔记模板
习题
8.1彩色图像基础
8.1.1彩色的定义 8.1.2彩色的物理认识 8.1.3三原色 8.1.4计算机中的颜色表示
8.2彩色图像的表示
8.2.1 RGB模型 8.2.2 MATLAB实现 8.2.3 HSV彩色模型 8.2.4 HSI模型 8.2.5 Lab模型
8.3彩色图处理基础
8.3.1图像的伪彩色处理 8.3.2全彩色图像处理基础
3.5灰度直方图
3.5.1灰度直方图的绘制 3.5.2灰度直方图的使用
3.6图像的分类
3.6.1二值图像 3.6.2灰度图像 3.6.3彩色图像 3.6.4矢量图 3.6.5索引图像
4.1概述 4.2点运算
4.3代数运算 4.4逻辑运算
本章小结
4.5几何运算
习题
4.2点运算
4.2.1线性点运算 4.2.2非线性点运算
10.4车牌识别实例
10.4.1车牌图像数据特征分析（民用汽车） 10.4.2车牌号码识别系统设计 10.4.3读入图像 10.4.4图像预处理 10.4.5车牌定位 10.4.6车牌区域处理 10.4.7字符分割 10.4.8车牌识别 10.4.9字符分割函数
1
11.1引言
2
11.2低级文件 I/O操作
4.3代数运算
4.3.1加法运算 4.3.2减法运算 4.3.3乘法运算 4.3.4除法运算
4.5几何运算
4.5.1图像的平移 4.5.2图像的镜像 4.5.3图像的旋转 4.5.4图像的缩放 4.5.5灰度插值
5.2快速傅里叶变 换
5.1认识傅里叶变 换
5.3傅里叶变换的 性质
本章小结
习题
11.5 GUI工具深入
11.5.1 GUI中的M文件 11.5.2回调函数 11.5.3 GUI跨平台的兼容性设计 11.5.4触控按钮 11.5.5静态文本 11.5.6切换按钮 11.5.7滑动条 11.5.8单选按钮 11.5.9可编辑文本
数字图像处理-读书报告3
《数字图像处理》读书报告3——钱增磊摘要：本周的主要任务是接着上周所看的数字图像的基础部分。
上一周主要对人眼视觉系统做了一个简单的概括，并对人眼视觉系统的成像原理以及应用了做了比较深入的探讨，对后期图像处理做了一个理论基础。
本周主要是将人眼视觉系统过渡到数字图像处理系统上来，通过对电磁光谱、图像的感知和获取、图像的取样和量化以及像素间的一些基本关系来阐述数字图像处理的基础。
一、讨论光和电磁能谱的元素以及它们的图像特性在1666年时，牛顿最先发现了光的奇异现象，当太阳光透过玻璃棱镜时，光由一系列不同颜色的光谱组成，一端是紫色，另一端是红色，然而这些可见光之石电磁光谱中很小的一部分。
电磁波是一系列无质量的γ粒子以光的速度作正弦运动形成的传播，每个粒子由一定的能量，而电磁光谱是由波长、频率和能量来描述的，他们的关系可以表示为：υλc=。
每一个频段的能量由公式υh E =给出，其中h 为普朗克常数。
我们可以看到当频段越高的波段，所携带的能量就越大。
以下是不同波段携带的能量大小关系：无线波 < 微波 < 红外波 < 可见光 < 紫外光 < X 射线 < γ射线所以在核辐射中，γ射线才是对人体伤害最严重的射线。
其中在可见光中可分为六个区域，每个区域的能量关系也不同：紫光 < 蓝光 < 绿光 < 黄光 < 橙色光 < 红光人在不同情况下可以看到不同颜色的光，其本质的这些光是由于这些物体的反射，根据物体在不同可见光谱内呈现不同颜色，对其他颜色光谱会进行吸收，那么其他颜色就看不见了。
上述就是其中一个图像特性，不同波段的光谱与携带能量以及波长的关系。
另一个特性分为两类：（1）一类是针对单色光，用灰度级来描述单色光强度。
（2）一类是针对彩色光，彩色光共有3个特性：A 、发光强度：从光源流出能量的总量，用W 表示单位；B 、光通量：观察者从光源感受到的能量，用lm 表示单位；C、亮度：是光感受的主观指绘子，是描述色彩感觉的参数之一。
数字图像处理基础阅读笔记
数字图像处理基础一、物理图像的数字化理论上讲，图像是一种二维的连续函数，然而在计算机上对图像进行数字处理的时候，首先必须对其在空间和亮度上进行数字化，这就是图像的采样和量化的过程。
空间坐标（x ，y ）的数字化称为图像采样，而幅值数字化称为灰度级量化。
1.图像采样图像采样是对图像空间坐标的离散化，它决定了图像的空间分辨率。
采样可以这样理解：用一个网格把待处理的图像覆盖，然后每一个小格上模拟图像的各点亮度取平均值，作为该小方格中点的值。
对一副图像采样时，若每行（横向）像素为M 个，每列（纵向）像素为N 个，则图像大小为M*N 个像素，f(x,y)表示点（x ，y ）处的灰度值，则F(x,y)构成一个M*N 实数矩阵。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡------=)1,1()1,1()0,1()1,1()1,1()0,1()1,0()1,0()0,0(),(N M f M f M f N f f f N f f f y x F2.灰度量化 把采样后所得的各像素灰度值从模拟量到离散量的转换称为图像灰度的量化。
量化是对图像幅度坐标的离散化，它决定了图像的幅度分辨率。
量化的方法包括：分层量化、均匀量化和非均匀量化。
分层量化是把每一个离散样本的连续灰度值只分成有限多的层次；均匀量化是把原图像灰度层次从最暗到最亮均匀分为有限个层次，如果采用不均匀分层就称为非均匀量化。
当图像的采样点数一定时，采用不同量化级数的图像质量不一样。
量化级数越多，图像质量越好；量化级数越少，图像质量越差。
量化级数最小的极端情况是二值图像，图像出现假轮廓。
二、数字图像的表示二维图像进行均匀采样并进行灰度量化后，就可以得到一幅离散化成M*N样本的数字图像，该图像是一个整数阵列，因而用矩阵来描述数字图像是最直观、最简便的了。
三、数字图像处理的主要研究内容图像变换、图像增强、图像分割、图像恢复与重建、图像编码与压缩。
四、图像类型索引图像、灰度图像、二值图像、rgb图像、多帧图像序列。
数字图像处理笔记
数字图像处理笔记第六章、图像增强0.1图像增强的⽬的：1. 改善图像视觉效果，提⾼图像清晰度；平滑、降噪——图像清晰。
1. 利于后期图像处理。
锐化——突出边缘轮廓，便于后期特征分析。
0.3图像噪声定义：在图像摄取或传输过程中所受到的随机⼲扰信号。
-CCD/CMOS噪声，通常受温度和IOS感度影响，这两个值越⾼则效果越差。
-图像噪声模糊图像，甚⾄淹没特征，给后续处理、分析带来困难。
-噪声通常也会因为JPEG压缩算法⽽被放⼤，通常⾊调错误。
特性：*随机性；-⽩噪声，⾊噪声；-⾼斯噪声；椒盐噪声；*孤⽴性；*加性噪声；*乘性噪声；*量化噪声；常见的噪声：-椒盐噪声：含有随机出现的⿊⽩强度值。
-脉冲噪声：只含有随机的⽩强度值（正脉冲噪声）或⿊强度值（负脉冲噪声）。
-⾼斯噪声：含有强度服从⾼斯或正态分布的噪声；⾼斯噪声是许多传感器噪声的很好模型，如摄像机的电⼦⼲扰噪声。
⼀、空域平滑图像平滑的⽬的：消除或尽量减少噪声的影响，改善图像的质量。
假设：在假定加性噪声是随机独⽴分布的条件下，利⽤邻域的平均或加权平均可以有效地抑制噪声⼲扰。
图像平滑本质上是低通滤波。
问题：图像边缘也处于⾼频成分。
空域平滑：实现起来⾮常简单。
将原图中的每⼀点地灰度和它周围的⼋个点地灰度相加，然后除以9，作为新图中对应点地灰度，就能实现滤波的效果。
中值滤波——⾮线性滤波器中值滤波也是⼀种典型的低通滤波器，⽬的是保护图像边缘的同时去除噪声。
中值滤波：是指把以某点(x,y)为中⼼的⼩窗⼝内的所有像素的灰度按从⼤到⼩的顺序排列，将中间值作为(x,y)处的灰度值。
中值滤波对⾼斯噪声⽆效，对脉冲噪声有效。
Box模板对⾼斯噪声有所下降，对噪声进⾏模糊。
⾼斯模板对⾼斯噪声⾮常有效，对脉冲噪声效果不⼤。
结论：*中值滤波容易去除孤⽴点，线的噪声同时保持图像的边缘；*它能很好的去除⼆值噪声，但对⾼斯噪声⽆⼒。
当窗⼝内噪声点的个数⼤于噪声宽度的⼀半时，中值滤波的效果不好。
阅读笔记数字图像处理
一：任务：采集图像——预处理（二值化，去噪）——图像匹配（比值模块匹配算法？）——图像识别是否为斑马线（所谓“斑马线识别算法”）二:曹玉珍论文作者简介：曹玉珍(1963-),女,副教授,博士,主要从事生物医学信号检测,图像处理与识别.E-mail:yzcao@1.双极系数筛选出灰度对比度强的区域进行分析2.分块计算双极数：因为斑马线区域的黑白灰度值差异大，区分比较明显，可以将这部分从整个图像中分离出来。
分块的大小直接影响目标区域提取效果：a分块越多，区域分离越精确，但是计算复杂；b分块大小应大于斑马线的宽度，避免提取的双极系数为0，导致漏识别；C：不同视角下图像分割方法：近区域，斑马线比较宽，大尺寸分块获得较高的双极数；远区域，小尺寸分块获得较高的双极数。
（斑马线处双极数值总是希望越高越好，理想值为1，图像分割也是朝着这个方向努力的）3.相机拍摄斑马线图片——确定分割尺寸——获取灰度直方图——计算双极数4.斑马线双极系数噪声：非斑马线区域，但双极系数又很高的地方；分为两种情况：ａ：景物交界处的噪声。
两景物交界处灰度值有较大区别，图像对交界区域处理时，算出的双极数达到某一个阈值时，容易误判断为斑马线，所以称其为噪声。
ｂ：伪斑马线噪声。
某些区域有较强的黑白区分，双击系数值达到斑马线要求阈值，易被误认为是斑马线。
但是斑马线黑白交替出现明显规律性，此类伪斑马线出现的比较随机，而且无规律可言。
伪斑马线去噪方法：减少边缘，孔洞扩张与填充等。
5.斑马线特征提取与重建：A:边缘提取：原始图像的目标区域提取——阈值分割（将斑马线的黑白区分）——边缘检测（用sobel算子提取边缘轮廓），随后的处理中可以把斑马线看成一组平行线处理。
B：radon算子具有检测直线和反应直线平行结构的能力，利用其可以提取斑马线信息并对其进行重构。
Radon变换的定义：直观的理解：平面内有各种直线，不同直线对ｆ（ｘ，ｙ）做积分，得到的Ｆ就是ｆ的线性变换。
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数字图像处理读书笔记
本学期的数字图像处理课程已经进行了3周了，通过这3周的学习让我对数字图像处理有了一定的认知和理解。
数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。
这门课程的前三章主要讲解了数字图像的目的、特点、应用和发展，图像的数字化显示与图像变换。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和图像信息。
数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。
早期的图像处理的目的是改善图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。
图像处理中，输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像，常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。
数字图像处理是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。
数字图像处理的产生和迅速发展主要受三个因素的影响：一是计算机的发展；二是数学的发展（特别是离散数学理论的创立和完善）;三是广泛的农牧业、林业、环境、军事、工业和医学等方面的应用需求的增长。
一般来讲，对图像进行处理（或加工、分析）的主要目的有三个方面：（1）提高图像的视感质量，如进行图像的亮度、彩色变换，增强、抑制某些成分，对图像进行几何变换等，以改善图像的质量。
（2）提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，这些被提取的特征或信息
往往为计算机分析图像提供便利。
提取特征或信息的过程是模式识别或计算机视觉的预处理。
提取的特征可以包括很多方面，如频域特征、灰度或颜色特征、边界特征、区域特征、纹理特征、形状特征、拓扑特征和关系结构等。
（3）图像数据的变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。
不管是何种目的的图像处理，都需要由计算机和图像专用设备组成的图像处理系统对图像数据进行输入、加工和输出。
数字图像处理有以下几点基本特点：（1）目前，数字图像处理的信息大多是二维信息，处理信息量很大。
如一幅256×256低分辨率黑白图像，要求约64kbit的数据量；对高分辨率彩色512×512图像，则要求768kbit数据量；如果要处理30帧/秒的电视图像序列，则每秒要求500kbit～22.5Mbit数据量。
因此对计算机的计算速度、存储容量等要求较高。
（2）数字图像处理占用的频带较宽。
与语言信息相比，占用的频带要大几个数量级。
如电视图像的带宽约5.6MHz，而语音带宽仅为4kHz左右。
所以在成像、传输、存储、处理、显示等各个环节的实现上，技术难度较大，成本亦高，这就对频带压缩技术提出了更高的要求。
（3）数字图像中各个像素是不独立的，其相关性大。
在图像画面上，经常有很多像素有相同或接近的灰度。
就电视画面而言，同一行中相邻两个像素或相邻两行间的像素，其相关系数可达0.9以上，而相邻两帧之间的相关性比帧内相关性一般说还要大些。
因此，图像处理中信息压缩的潜力很大。
（4）由于图像是三维景物的二维投影，一幅图象本身不具备复现三维景物的全部几何信息的能力，很显然三维景物背后部分信息在二维图像画面上是反映不出来
的。
因此，要分析和理解三维景物必须作合适的假定或附加新的测量，例如双目图像或多视点图像。
在理解三维景物时需要知识导引，这也是人工智能中正在致力解决的知识工程问题。
（5）数字图像处理后的图像一般是给人观察和评价的，因此受人的因素影响较大。
由于人的视觉系统很复杂，受环境条件、视觉性能、人的情绪爱好以及知识状况影响很大，作为图像质量的评价还有待进一步深入的研究。
另一方面，计算机视觉是模仿人的视觉，人的感知机理必然影响着计算机视觉的研究。
例如，什么是感知的初始基元，基元是如何组成的，局部与全局感知的关系，优先敏感的结构、属性和时间特征等，这些都是心理学和神经心理学正在着力研究的课题。
在数字图像处理中图像的数字化显示是基础。
将模拟图像转化成数字图像的过程就是图形、图像的数字化过程。
这个过程主要包含采样、量化和编码三个步骤。
1．采样采样的实质就是要用多少点来描述一幅图像，采样结果质量的高低就是用前面所说的图像分辨率来衡量。
简单来讲，对二维空间上连续的图像在水平和垂直方向上等间距地分割成矩形网状结构，所形成的微小方格称为像素点。
一副图像就被采样成有限个像素点构成的集合。
采样频率是指一秒钟内采样的次数，它反映了采样点之间的间隔大小。
采样频率越高，得到的图像样本越逼真，图像的质量越高，但要求的存储量也越大。
在进行采样时，采样点间隔大小的选取很重要，它决定了采样后的图像能真实地反映原图像的程度。
一般来说，原图像中的画面越复杂，色彩越丰富，则采样间隔应越小。
由于二维图像的采样是一维的推广，根据信号的采样定理，要从取样样本中精确地复原图像，可得到图像采样的奈奎斯特（Nyquist）定理：图像采样的频率必须大于或等于源图像最高频率分量的两倍。
2．量化量化是指要使用多大范围的数值来表示图像采样之后的每一个点。
量化的结果是图像能够容纳的颜色总数，它反映了采样的质量。
例如：如果以4位存储一个点，就表示图像只能有16种颜色；若采用16位存储一个点，则有216=65536种颜色。
所以，量化位数越来越大，表示图像可以拥有更多的颜色，自然可以产生更为细致的图像效果。
但是，也会占用更大的存储空间。
两者的基本问题都是视觉效果和存储空间的取舍。
假设有一幅黑白灰度的照片，因为它在水平于垂直方向上的灰度变化都是连续的，都可认为有无数个像素，而且任一点上灰度的取值都是从黑到白可以有无限个可能值。
通过沿水平和垂直方向的等间隔采样可将这幅模拟图像分解为近似的有限个像素，每个像素的取值代表该像素的灰度（亮度）。
对灰度进行量化，使其取值变为有限个可能值。
经过这样采样和量化得到的一幅空间上表现为离散分布的有限个像素，灰度取值上表现为有限个离散的可能值的图像称为数字图像。
只要水平和垂直方向采样点数足够多，量化比特数足够大，数字图像的质量就比原始模拟图像毫不逊色。
在量化时所确定的离散取值个数称为量化级数。
为表示量化的色彩值（或亮度值）所需的二进制位数称为量化字长，一般可用8位、16位、24位或更高的量化字长来表示图像的颜色；量化字长越大，则越能真实第反映原有的图像的颜色，但得到的数字图像的容量也越大。
3．压缩编码数字化后得到的图像数据量十分巨大，必须采用编码技术来压缩其信息量。
在一定意义上讲，编码压缩技术是实现图像传输与储存的关键。
数学里的变换，指一个图形（或表达式）到另一个图形（或表达式）的演变。
图象变换是函数的一种作图方法。
已知一个函数的图象，通过某种或多种连续方式变换，得到另一个与之相关的函数的图象，这样的作图方法叫做图象变换。
在图像变换中傅立叶变换就是应用最广泛的一种变换。
数字图像经二维离散傅立叶变换后，其空间域处理可变换为变换域处理，它具有很多明显的优点，最突出的是算法运算次数将大大减少，并可采用二维数字滤波技术进行所需要的各种图像处理。
二位离散余弦变换其去相关性近似于K-L(Karhunen-Loeve)最佳变换,算法复杂度适中,易于硬件实现,且具有抗干扰能力强等优点,因此,DCT及IDCT被广泛应用于H.261、H.263、H.264、JPEG、MPEG 等视频压缩标准中。
小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) ；小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性；小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) ；小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法)。
小波变换是一种信号的时间——尺度分析方法，他具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。
即再低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，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，所以被誉为分析信号的显微镜。
小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的时间一频率窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。
它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。
从此，小波变换越来越引起人们的重视，其应用领域来越来越广泛。