基于MATLAB小波变换在图像处理中算法的实现

发布时间：2017-08-29 00:00

  本文关键词：基于MATLAB小波变换在图像处理中算法的实现

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【摘要】：采用小波变换进行图像处理是图像与信号领域的研究热点,随着计算机图像处理技术、通信技术、电子技术的飞速发展,该领域更是受到了人们越来越多的重视。本文介绍了论文的课题背景和课题内容及结构安排,详实地描述了小波分析的基本知识,小波的发展、概念、特性以及可能用到由小波分析衍生出来地连续小波变换、DCT,同时阐释了小波分析在不同领域的使用。以小波分析这些特殊性为基础,讨论MATLAB开发平台中图像压缩,去噪,融合,分解等基本算法。本论文的创新点如下:(1)思维视角的创新:理论联系实际,将小波理论与实验实践充分结合。(2)研究内容的创新:将小波变换的图像处理技术,从多角度全方位结合实际案例综合阐述,以实验结果验证不同算法的适用领域。(3)课题研究的创新:以计算机实践为依据比较各种方法,从实践需求中来,结合课题研究需要有针对性的查阅相关资料,学习相关文献知识。
【关键词】：小波变换 MATLAB 图像
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.3 研究意义16-17
• 1.4 本文研究的内容和结构17-18
• 1.4.1 本文课题背景和研究内容17
• 1.4.2 论文结构17-18
• 第2章 小波变换的基本知识18-21
• 2.1 从傅立叶变换到小波变换18
• 2.1.1 短时傅立叶变换18
• 2.1.2 小波变换18
• 2.2 一维连续小波变换18-19
• 2.3 离散小波变换19
• 2.4 小波包分析及算法19-21
• 第3章 MATLAB操作入门21-31
• 3.1 MATLAB基础22-25
• 3.2 小波分析的一般过程25
• 3.3 小波分析工具箱函数指令25-31
• 第4章 小波变换图像处理中算法实现31-50
• 4.1 图像压缩31-39
• 4.1.1 基于小波变换的图像局部压缩31-33
• 4.1.1.1 算法描述31-32
• 4.1.1.2 结果分析32-33
• 4.1.2 小波变换用于图象压缩的一般方法33-37
• 4.1.2.1 二维小波变换技术进行图像压缩33-35
• 4.1.2.1.1 算法描述33-34
• 4.1.2.1.2 结果分析34-35
• 4.1.2.2 二维信号压缩中的阈值的确定与作用命令35-37
• 4.1.2.2.1 算法描述35-37
• 4.1.2.2.2 结果分析37
• 4.1.3 基于小波包变换的图象压缩37-39
• 4.1.3.1 算法描述37-39
• 4.1.3.2 结果分析39
• 4.2 小波分析用于图象去噪39-42
• 4.2.1 算法描述39-42
• 4.2.2 结果分析42
• 4.3 小波分析用于图象增强42-44
• 4.3.1 算法描述43-44
• 4.3.2 结果分析44
• 4.4 小波分析用于图象融合44-46
• 4.4.1 算法描述44-46
• 4.4.2 结果分析46
• 4.5 小波分析用于图象分解46-50
• 4.5.1 算法描述46-49
• 4.5.2 结果分析49-50
• 结论50-51
• 参考文献51-53
• 致谢53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

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5 张云刚,张长水;利用Hough变换和先验知识的车牌字符分割算法[J];计算机学报;2004年01期

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本文编号：750181