[摘 要]近些年來，伴隨著信息數(shù)據(jù)的高速發(fā)展，小波分析作為一類重要的信息處理方式，對(duì)人們的日常生活具有越來越巨大的影響，目前，該方面的技術(shù)問題也引起了各界人士與社會(huì)政府的密切關(guān)注，越來越多的科學(xué)研究者開始投入到相關(guān)的課題研究中，因此，本文也主要根據(jù)當(dāng)下該技術(shù)的具體發(fā)展情況對(duì)其工作的基本原理進(jìn)行簡(jiǎn)單分析，并詳細(xì)介紹小波分析在圖像處理中的具體應(yīng)用，希望能為該方面的技術(shù)人員提供一定的參考。

[關(guān)鍵詞]小波分析 圖像處理 應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TN919.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-914X（2016）19-0146-01

小波分析已經(jīng)成為數(shù)學(xué)領(lǐng)域的一項(xiàng)重要研究?jī)?nèi)容，傳統(tǒng)的分析方法只能針對(duì)純頻域的對(duì)象進(jìn)行一定的處理，其只能表現(xiàn)全部時(shí)間范圍內(nèi)信息的整體特征，而無法針對(duì)局部時(shí)段的信息進(jìn)行一定的處理。而小波分析能夠在不同時(shí)間段內(nèi)對(duì)信息進(jìn)行一定的處理，這主要是因?yàn)樾〔ǖ纳炜s與平移功能能夠使其觀察到數(shù)據(jù)的任意時(shí)段，目前，小波分析由于其強(qiáng)大的處理功能以及快速的處理速度，被廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域的眾多研究，并取得了較好的應(yīng)用效果。

一、小波分析的基本原理

1.1.離散小波變化

因?yàn)檫B續(xù)小波變換的數(shù)據(jù)冗余度太高，所以，為了使分析結(jié)果更加清楚，重新建立信號(hào)結(jié)構(gòu)，就需要對(duì)相關(guān)信息領(lǐng)域的具體變量進(jìn)行一定的離散化處理，主要是針對(duì)尺度與位移兩大方面今進(jìn)行一定的處理，以降低小波變化中的冗余度，然而，在實(shí)際生活中，對(duì)于小波的本質(zhì)一般使用相關(guān)的數(shù)學(xué)函數(shù)進(jìn)行表達(dá)。

1.2.多分辨分析

在建立小波分析的基礎(chǔ)構(gòu)造時(shí)，相關(guān)的科學(xué)研究者提出了多分辨分析的定義，該種分析方法主要是將小波分析結(jié)果分解成分辨率不同的空間序列，同時(shí)在序列中找出無限靠近近似函數(shù)的極限值，在多分辨分析中，每個(gè)近似函數(shù)都是逼近極限值在不同分辨率下的投影，通過投影可以對(duì)不同分辨率下逼近極限值的特征與表現(xiàn)進(jìn)行一定的分析。多分辨分析主要適用于低頻的處理對(duì)象，對(duì)于高頻的目標(biāo)則不具備處理能力。

1.3.小波包分析

多分辨分析主要是針對(duì)處理對(duì)象進(jìn)行必要的序列分解，其尺度與位移主要是根據(jù)二進(jìn)制進(jìn)行變化，因此，在高頻率的處理環(huán)境下，多分辨分析則不適用，因此，小波包分析方法的提出就能夠很好地解決該問題。小波包分析能夠?yàn)樾盘?hào)的處理提供更加精確的處理辦法，其主要是將信號(hào)頻段進(jìn)行多層次的分割，并根據(jù)信號(hào)不同頻段的特征，選擇對(duì)應(yīng)的頻帶，提升對(duì)于信號(hào)處理的精準(zhǔn)度，總之，小波包分析具有更廣泛的應(yīng)用范圍。

二、小波分析在圖像處理中的應(yīng)用

2.1.圖像壓縮

小波分析主要是在近些年才興起的一類新興的信號(hào)處理技術(shù)，其主要應(yīng)用于對(duì)于圖像、音頻以及視頻等對(duì)象的處理，由于小波分析具有強(qiáng)大的處理功能，因此，其在眾多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用效果。對(duì)于圖像而言，要想進(jìn)行快速的大量傳輸與保存，就需要對(duì)圖像進(jìn)行必要的壓縮，在相同的容量下，若將圖像壓縮后再進(jìn)行存儲(chǔ)，就可以在很大程度降低存儲(chǔ)時(shí)間，提升存儲(chǔ)效率。圖像壓縮的原理主要是將圖像在一定頻率范圍內(nèi)進(jìn)行分解，找到信號(hào)間的相關(guān)系數(shù)，過濾不需要的信號(hào)系數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)壓縮的效果。

2.2.圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)主要是利用小波分析對(duì)圖像中的重點(diǎn)對(duì)象進(jìn)行必要的增強(qiáng)處理，而對(duì)不必要的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行削弱與刪除等處理，從而使得處理后的圖像能夠更加滿足使用者的使用需求，而對(duì)于圖像增強(qiáng)的處理，主要是通過對(duì)時(shí)頻與域拼兩大方面的信息進(jìn)行必要的處理，首先，小波變換需要將圖像的部分頻率進(jìn)行選擇，篩選出頻率較低的子圖，使其擴(kuò)大到原來圖像的大小，然后，再將原圖中的頻率進(jìn)行一定的分離，分離出一個(gè)較為模糊的圖像，最后，利用小波的反向變換獲得最終增強(qiáng)圖像。

2.3.圖像匹配

圖像匹配主要是在一張?jiān)紙D像的基礎(chǔ)上，將另一張圖像的場(chǎng)景進(jìn)行一定的選擇與處理，通過旋轉(zhuǎn)、縮放等方式使得兩幅圖像的場(chǎng)景完全匹配，或者可以通過精確的算法使得兩張圖像的部分目標(biāo)完全切合。伴隨著小波分析技術(shù)的進(jìn)步，通過小波分析獲得的匹配結(jié)果具有更好的效果，小波變換主要是在多角度對(duì)圖像進(jìn)行一定的分解，選擇低頻的部分，然后利用歸一灰度匹配法對(duì)圖片的分辨率進(jìn)行一定的匹配，該方法可以根據(jù)圖片的分辨率確定圖片的基本切合點(diǎn)位置，從而實(shí)現(xiàn)更好的圖像匹配。

2.4.圖像去噪

噪聲會(huì)對(duì)人的視覺感受造成不好的干擾，在一般情況下，噪聲具有一定的不可預(yù)測(cè)性，其只能通過概率的計(jì)算方法確定大致信息，在圖像的處理中，對(duì)于噪聲的處理是極其重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，它對(duì)圖像處理的眾多環(huán)節(jié)都會(huì)產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)的去噪主要是將噪聲的信號(hào)頻率通過相關(guān)的設(shè)備進(jìn)行排除，但是對(duì)于時(shí)間較短、頻率不穩(wěn)定的噪聲信號(hào)往往得不到較好的處理。而小波變換則可以通過對(duì)圖像信號(hào)頻率的準(zhǔn)確分析，靈活地對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行必要的清除。小波變化主要是利用特定的小波基，對(duì)原始的噪聲信號(hào)進(jìn)行一定的轉(zhuǎn)換，然后通過相關(guān)的處理辦法明確小波基中的系數(shù)，最后，通過反向轉(zhuǎn)換的方法獲得去噪信號(hào)。

三、結(jié)論

綜上所述，小波分析的基本原理確定了其具體的應(yīng)用范圍，但是目前我國的小波分析技術(shù)還不夠完善，相關(guān)理論也不夠健全，因此，對(duì)于小波分析的研究具有不可忽視的重要性，只有加強(qiáng)對(duì)于小波分析的研究，才能使其發(fā)揮更大的應(yīng)用，為人們的生活提供便利，本文主要針對(duì)小波分析的相關(guān)原理進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹，并對(duì)小波分析在圖像與音頻方面的具體應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)的分析，希望能為我國該方面的科學(xué)研究人員提供一定的參考。

參考文獻(xiàn)：

【1】侯建華 “小波變換在圖像處理中的應(yīng)用”本科畢業(yè)設(shè)計(jì)探索與實(shí)踐[J]-《電氣電子教學(xué)學(xué)報(bào)》-2015（27）

【2】蘇艷剛 海上雷達(dá)圖像處理中的小波變換算法研究[J]-《艦船科學(xué)技術(shù)》-2016（06）

作者簡(jiǎn)介：

姓名：段羽浩，出生年月：1988年9月22日，性別：女，民族：漢族，籍貫：河南省南陽市，學(xué)歷：研究生，研究方向：圖像處理，作者單位：天津天獅學(xué)院，單位所在地：天津市武清區(qū)，單位所在地郵編：301700。