图像小波分解原理,小波分解

图像小波分解原理,小波分解

4 小波分析法增强书脊轮廓4.1 小波图像分解原理设Vk为张量积多分辨率分析，Wk为小波空间。图像为f(x,y),f(x,y)L2(R2),fN(x,y)是f(x,y)在空间VN中的投影。对fk(x,y)Vk与gk(x,y)Wk,有离散小波变换将一副图像分解为大小，位置和方向都不同的分量。一个图像做小波分解后，可以得到一系列不同分辨率的子图像，小波变换正是沿着多分辨率这条线发展起

对于二维的矩阵来讲，每一级Haar小波变换需要先后进行水平方向和竖直方向上的两次一维小波变换，行和列的先后次序对结果不影响。二、Haar小波的实现使用opencv灰度变换增强的原理如下：设r和s分别代表原始图像和增强图像的灰度，T(•为映射函数，通过映射函数T(•将原始图像f(x,y)中的灰度r映射成增强图像g(x,y)中的灰度s,使得图像灰

所以最简单的压缩方法是利用小波分解去掉图像的高频部分而只保留低频部分。

程序大致如下：

clear

%装入图像

●＾● loadwbarb;

˙＾˙ %显示图像

symsX;

subplot(221);

ˇ△ˇ image(coas小波分析用在图像处理方面，主要是用来进行图像压缩、图像去噪、图像增强(包括图像钝化和图像锐化)、图像融合、图像分解。2 常用小波介绍2.1 Haar小波A.Haar于1990年提出一

￣□￣｜｜ 小波在图像处理里被称为图像显微镜，原因在于它的多分辨率分解能力可以将图片信息一层一层分解剥离开来。剥离的手段就是通过低通和高通滤波器，这里我们以一个3.1、小波分解原理简介LL:水平低频，垂直低频LH:水平低频，垂直高频HL:水平高频，垂直低频HH:水平高频，垂直高频其中，L表示低频，H表示高频，下标1、2表示一级或二级分解。在每一分

对于小波的分解，一般是需要灰度图像，或者RGB图片的一个通道，也就是八位的灰度图片。因此对于一张图片可以直接转成灰度图片进行分解，也可以逐通道进行分解后再进行通道的结合。对于c离散小波变换进行图像压缩基本原理是，根据二维小波分解算法，一幅图像做小波分解后，可得到一系列不同分辨率的图像，而表现一幅图像最主要的部分是低频部分，如果去掉图像的高频