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历史上的今天
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尺度空间理论在图像分析中的应用
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小波分析在数字图像处理中的应用研究.doc46页
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ABSTRACT II
第一章 前言 1
1.1 小波分析概述 1
1.2 小波分析产生的背景 2
第二章 小波分析简介 4
2.1 小波变换的定义 4
2.2 小波变换的性质 4
2.3 小波多分辨分析 6
2.4 小波分析的算法 8
2.4.1 由尺度函数生成小波函数 8
2.4.2 小波的分解和重构算法 9
2.4.3 小波变换的边界延拓方法 10
2.5 小波分析在图像编码中的应用 10
2.5.1 图像的二维小波变换 10
2.5.2 小波的图像编码算法 12
第三章 小波分析的多尺度边缘检测 14
3.1 小波分析的多尺度边缘检测 14
3.2 经典边缘检测方法 15
3.3 小波分析与多尺度边缘检测 15
3.3.1 局部频率刻画功能 15
3.3.2 小波多分辨分析 16
3.3.3 边缘的多尺度特性刻画 16
3.4 边缘检测准则与多尺度边缘检测 17
3.4.1 边缘检测准则与多尺度边缘检测 17
3.4.2 问题分析 17
3.5 边缘模型和最小位移的小波基的选择 18
3.6 位置不变的多尺度边缘检测模型 19
3.7 实验结果和分析 20
第四章 小波分析的数字图像清晰化方法 22
4.1 数字图像处理概述 22
4.2 数字图像格式 22
4.2.1 计算机数字图像格式 22
4.2.2 MATLAB支持的基本图像类型 23
4.2.3 图像类型转换 24
4.3 小波图像分解与重构 24
4.4 小波图像去噪 26
4.5 小波图像增强 28
4.6 图像直方图分析 29
4.7 图像平滑处理 30
4.8 小波图像清晰化综合处理 31
第五章 小波图像压缩 33
5.1小波图像压缩问题 33
5.2 变换编码 33
5.3 小波用于图像压缩 33
5.3.1 概述 33
5.3.2 量化和编码算法 34
5.3.3 空间域的算法 36
5.3.4 频率域和空间域的结合 37
5.4 图像压缩原理 37
参考文献 40
The Application and Study of Wavelet Analysis in Digital Image Processing
Wavelet analysis is a tool of time-frequency analysis after Fourier analysis. In the field of image processing, its application cover
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