小波分析在圖像處理去噪中有哪些應用？
【LabVIEW小白入門,小波去噪】小波分析的概念是由法國一位從事石油信號處理的工程師在1974年首次提出來的，20世紀80年代末到90年代形成了一個數學分支 。小波分析目前來說發(fā)展迅速應用廣泛，小波變換已經應用于圖形處理，語言處理，視頻處理以及數字信號處理等領域，在數字圖像處理中也有很多應用 。（1）小波分析可以應用在圖像壓縮比起傳統(tǒng)的壓縮方式，小波分析固有的時域特性可以在時域與頻域兩個方向對數據進行處理，這樣就可在圖像的不同部位提供不同的壓縮精度 。
這是傳統(tǒng)處理方法只在頻域對信號展開處理所達不到的操作 。這也是小波分析的一個優(yōu)勢 。（2）小波分析可以應用在圖像增強反銳化掩膜法，可以對圖像進行增強處理 。它便是基于小波變換的頻域法 。小波分解將原圖像中高頻和低頻成分進行不同程度的分離，直接從小波圖像下手，將低頻子圖取出來人為處理成一個模糊版本，然后用原圖與模糊版本相減得到紋理特征 。
然后用反銳化掩膜法進行增強處理，最后通過小波逆變換的到輸出圖像 。（3）小波分析可以應用在圖像匹配小波分析在圖像匹配中取得了重要的應用成果，基于小波變換的圖像匹配是在多尺度上的，將圖像分解為若干層，對低頻部分利用一些相似性量度進行由粗匹配，得到一個大致位置，縮小了搜索范圍 。（4）小波分析可以應用在圖像鑲嵌圖像鑲嵌即是將數字圖像進行拼接 。
要使得圖像結合的“縫隙”處的灰度連續(xù) 。傳統(tǒng)的拼接直接是平滑處理，這樣處理使得圖像的分辨率下降 。而把利用小波變換可以很好的兼顧清晰度和光滑度兩方面的要求 。（5）小波分析可以應用在圖像去噪傳統(tǒng)的去噪方法是圖像中的噪聲以一個濾波器過濾掉 。但對于短時瞬時信號、非平穩(wěn)過程信號，利用傳統(tǒng)方法處理有明顯的局限性 ?；谛〔ㄗ儞Q的圖像去噪可以充分利用小波的時域頻域局部分析特點，靈活的對針對奇異特征及時變換濾波，在低信噪比的情況下進行有效濾波 。
（6）小波分析可以應用在圖像邊緣檢測傳統(tǒng)的邊沿檢測利用像素的不同來構造算子來進行邊緣檢測的，噪聲往往對檢測效果影響較大 。小波變換具有良好的時域-頻域特征，它非常適合圖像的邊緣檢測 。小波的多尺度邊緣檢測就是利用一個平滑函數，在不同尺度下平滑所有要檢測的信號，根據平滑后的小波變換系數模的一階、二階導數，找出它們的突變點 。
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