基于小波变换的图像处理综述 (1)
基于小波变换的图像处理方法优化
基于小波变换的图像处理方法优化在数字图像处理领域中，小波变换被广泛应用于信号分析和图像处理等领域。
小波变换可以将图像分解成不同尺度和频率的子图像，能够提取图像中不同的特征信息，因此在图像去噪、图像压缩、图像增强等方面有着广泛的应用。
然而，小波变换作为一种线性变换，其处理结果往往存在着较大的误差和失真。
因此，在实际应用中，需要通过优化小波变换的方法，提高图像处理的精度和质量。
本文将介绍基于小波变换的图像处理方法的优化，并针对不同的图像处理任务，提供相应的优化方法。
一、图像去噪图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务。
传统的小波变换去噪方法采用硬阈值或软阈值来对小波系数进行剪切，以从噪声中重构图像。
然而，传统的小波变换去噪方法容易出现阈值选取不当、失真过大等问题。
为了解决这些问题，提出了基于小波变换的去噪方法。
该方法使用二维小波变换将图像表示为一组不同尺度和频率的分量。
通过对各个分量进行统计分析，确定哪些分量包含有用信息，哪些分量包含噪声信息。
然后，通过对含有噪声信息的分量进行适当的调整，完成图像去噪的过程。
二、图像增强图像增强是数字图像处理中的一个重要任务。
图像增强的目的是增强图像中的细节信息，使图像更加清晰、鲜明。
传统的小波变换图像增强方法采用增益调节和灰度变换等方式，在增强图像对比度的同时也会引入一定的失真。
因此，针对传统方法存在的问题，本文介绍了一种改进的小波变换图像增强方法。
该方法使用小波分析技术将图像分解为一组不同频率的子图像，在分析各个子图像时，同时考虑到它们对整体图像质量的影响。
然后，在各个子图像的基础上，应用灰度匹配和去模糊技术来进行增强，以达到更好的效果。
三、图像压缩图像压缩是数字图像处理中的一个重要任务。
图像压缩的目的是减少存储和传输的开销，使得数据处理更加方便和高效。
传统的小波变换图像压缩方法采用了多种技术，如压缩编码、离散余弦变换和离散小波变换等。
而在这些方法中，基于小波变换的压缩方法被广泛应用。
基于小波变换在图像处理中的应用
基于小波变换在图像处理中的应用余娜【摘要】小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。
本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点，利用边缘提取对不同图像进行处理，并对上述结果对比分析认为：利用小波变换进行遥感图像边缘提取，须先对图像进行小波变换，然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小，实现图像的边缘特征提取。
本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验，获得了比较好的结果。
%Wavelet transform is used as an effective and promising method in the widely accepted image processing. Based on the multi resolution and multi scale features of remote sensing image, edge extraction is used to deal with the different images. The comparative analysis of the above results shows that the wavelet transform must be carried out for the image to carry out the remote sensing image edge extraction by wavelet transform. Then, the position of the signal mutation point and the size of the opposite sex are completed by using the partial maximum of the two wavelet transform modulus to achieve the image edge feature extraction. This paper uses the method of multi dimension two wavelet transform to image edge feature extraction, which is applied to the simulation experiment of remote sensing images, and obtains good results.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2016(035)021【总页数】4页(P226-229)【关键词】小波变换;图像处理;多方向二进小波;边缘提取【作者】余娜【作者单位】湖北省测绘地理信息局，武汉430070【正文语种】中文【中图分类】TP391.4小波变换属于时频分析的一种，指的是信号的一种时间和频率的剖析法，不仅具备多分辨率分析的特征，而且在两个时频域范围内都有表达信号局部特点的能力，是一种外形、时间窗和频率窗能够改变，窗口大小不变的时频部分分析方式；较高的频率分辨率和较低的时间分辨率则出现在低频部分，反之相反。
基于小波变换的图像处理技术研究
基于小波变换的图像处理技术研究随着计算机技术的不断发展和进步，图像处理技术也得到了广泛的应用和发展。
作为图像处理技术的一种重要手段，小波变换技术因其良好的性能和广泛的应用领域，受到了越来越多的关注和研究。
本文将着重介绍基于小波变换的图像处理技术研究。
一、小波变换的基本概念小波变换是一种基于频域的信号分析技术，其本质是一种将信号分解为不同尺度和频率的方法。
与传统的傅里叶变换相比，小波变换存在着更好的确定性和分辨率，并且能够对信号的瞬时特征进行更好的分析。
因此，小波变换在信号处理、图像处理等领域都有着广泛的应用。
二、基于小波变换的图像处理技术1. 小波去噪小波去噪是小波变换在图像处理中最为常见的应用之一。
通过小波变换，图像信号可以被分解为不同的频率和尺度，进而对其进行去噪处理。
与传统方法相比，小波去噪技术不仅能够更好地去除图像的噪声，同时也能够保留图像的细节特征，从而得到更加清晰的图像。
2. 小波变换与压缩在图像压缩领域中，小波变换也被广泛应用。
通过对图像进行小波分析，可以将其分解为多个子带信号，然后根据不同子带的重要性进行压缩。
与传统方法相比，基于小波变换的压缩技术不仅能够实现更好的压缩比，同时也能够保留图像的细节特征，从而得到更加高质量的压缩图像。
3. 小波变换与特征提取基于小波变换的特征提取技术在图像处理中也有着广泛的应用。
通过对图像进行小波分析，可以将其分解为多个子带信号，进而提取出不同频率和尺度的图像特征。
在物体识别、图像检索等领域中，基于小波变换的特征提取技术能够提高图像识别的准确性和效率。
三、结语总的来说，基于小波变换的图像处理技术具有很多优秀的特性，可以广泛应用于信号处理、图像压缩、特征提取等领域。
与传统的方法相比，小波变换能够更好地保留图像的细节信息，同时也能够更好地处理噪声等干扰因素。
随着计算机技术的不断发展，相信基于小波变换的图像处理技术将会在未来得到更加广泛和深入的应用和研究。
基于小波的图像去噪研究综述
图像 在 获 取 、传 输 过 程 中常 常 因受 到各 种 噪声 的 干 扰 而 使
质量下 降 ， 这 将 对 后 续 的 图像 处 理 产 生 严 重 影 响 。 研 究 表 明 ］ ， 当 一 张 图 像 信 噪 比低 于 １ ４ ． ２ ｄ Ｂ 时 ，图 像 分 割 的误 检 概 率 大 于
特征 ， 可以成功地去除信号中局部高频化噪声干扰 ， 而 利 用 小 波 变 换 的数 据 压 缩 特 性 ， 对 信号的小波展开系数做滤波处理 ， 可以 有 效 地 消 除 白 噪声 。 正 是 这 些 显 著 的优 点 ， 使 小 波 分 析 在 图像 去 噪、 分 割 和 压 缩 等 领 域 得 到 广 泛 的 应用 ｜ ２ ］ 。其 他 的 去 噪方 法 还 有 基 于水 平 集 的 方法 、基 于形 态学 滤 波 的 方 法 和 基 于 马 尔 可 夫 模 型 的 方法 等 。
在早期 ， 人们通过对边缘进行某些处理 ， 以缓 解 低 通 滤 波 器 产 生 的边 缘 模糊 。 在 这一 点 上 ， 虽然 他 们 同小 波 去 噪很 相 似 ， 但 是 小 波变 换 之 所 以 能够 很 好 地保 留边 缘 ， 是 因为 小 波变 换 的 多分 辨 率 特性 ， 小波 变 换后 ， 由于 对 应 图像 特 征处 的系数 幅 值 较大 ］ 。
由此 可 见 ，小波 去 噪实 际 上 是 特 征 提 取 和低 通 滤 波 器 功 能 的综 合， 其 流 程 框 图如 图 １所 示 。
０ ． ５ ％， 参数的估计误差大于 ０ ． ６ ％ 。所 以必 须 对 图像 进 行 去 噪 处
理， 尽 可 能 大 地 保 留 图像 的 细 节信 息 ， 以提 高 图 像 的 质量 。 随着 小 波 理 论 的 日益 成 熟 ，由 于其 具 有 良 好 的 时 频 局 部 化
小波变换及其在图像处理中的应用
小波变换及其在图像处理中的应用近年来，小波变换在信号处理和图像处理领域中得到广泛应用。
小波变换的优势在于可以对信号与图像进行多尺度分解，其处理结果比傅里叶变换更加接近于原始信号与图像。
本文将介绍小波变换的基本原理及其在图像处理中的应用。
一、小波变换的基本原理小波变换是通过一组基函数将信号与图像分解成多个频带，从而达到尺度分解的目的。
与傅里叶变换类似，小波变换也可以将信号与图像从时域或空间域转换到频域。
但是，小波变换将信号与图像分解为不同尺度和频率分量，并且基函数具有局部化的特点，这使得小波变换在信号与图像的分析上更加精细。
小波基函数具有局部化、正交性、可逆性等性质。
在小波变换中，最常用的基函数是哈尔小波、第一种和第二种 Daubechies 小波、Symlets 小波等。
其中，Daubechies 小波在图像压缩和重构方面有着广泛的应用。
二、小波变换在图像处理中的应用1. 图像去噪图像经过传输或采集过程中会引入噪声，这会影响到后续的处理结果。
小波变换可以通过分解出图像的多个频带，使得噪声在高频带内集中，而图像在低频带内集中。
因此，我们可以通过对高频带进行适当的处理，例如高斯滤波或中值滤波，来去除噪声，然后再合成图像。
小波变换的这一特性使得它在图像去噪中得到广泛应用。
2. 图像压缩与重构小波变换在图像压缩和重构方面的应用也是非常广泛的。
在小波变换中，将图像分解为多个频带，并对每个频带进行编码。
由于高频带内的信息量比较小，因此可以对高频带进行更为压缩的编码。
这样就能够在保证一定压缩比的同时，最大限度地保留图像的信息。
在图像重构中，将各个频带的信息合成即可还原原始图像。
由于小波变换具有可逆性，因此在合成过程中可以保留完整的图像信息。
3. 边缘检测边缘检测是图像处理中的重要任务之一。
小波变换可以通过分析频率变化来检测图像中不同物体的边缘。
由于小波变换本身就是一种多尺度分解的方法，在进行边缘检测时可以通过分解出图像中不同尺度的较长边缘进行分析，从而获得更精确的边缘信息。
基于小波变换的图像处理
ｔｃ ，ｔｈ ｓ ａ ｈ ｅ ｅ ｅ ｔ ｒ ｅ ｆ ｃ ． Ｉ ｈ ｉｌ ｆｄ ｇ ｔ ｌｉ ｇ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ，ｉ ｇ ｏ ｉｓ ｉ ａ ｃ ｉ ｖ ｄ ｂ ｔ ｅ ｆｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｆｅｄ ｏ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｎ ａ ｍａ ｅ ｃ ｍｐ ｅ ｓｎ ｒ ｓ ｉ ｇ，ｉ ｇ ｍａ ｅ
ａ ｌ ｙｎ ｎ ａ ｅｎ ｉｅｄｍ ｉｕ ｉｎ ｂ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｉ ｉｇ ａ ｄ ｉ ｇ ｏｓ ｉ ｎ ｔ ａ ｅ ｎＤＷ Ｔ ｈ ｖ ｏ ｄｐ ａ ｔｃ ｌ ｆｅ ｔ Ｔｈ ａ ｅ ｕ ｓｆ ｒ ｆ ｍ ｏ ａ ｅａｇ ｏ ｒ ｃ ｉａ ｆｃ． ｅ ｅｐ ｐ ｒｐ ｔ ｏ —
由于小波变换 的 良好特性 ， 使其在众多实际应用 中都能得到很好的应用 ， 并取得 比原有技术更好 的实际效果 。
在 数 字 图像 处 理 领 域 ， 于 小 波 变 换 的 图像 压 缩 、 基 图像 增 强 、 图像 消 噪 可 以取 得 很 好 的实 际效 果 ， 文 从 二 维 本
小波理论出发 ， 对其在 图像处理 的应用上进行 了一些分析和处理 ， 映出小波分析在 图像处理方面 的特点 。 反 关键 词 ： 小波变换 ； 图像压 缩； 图像增强 Ｉ 图像消 噪
较高的时间分辨率和较低 的频率分辨率， 很适合
Байду номын сангаас探 测 正常信 号 中夹带 的瞬 态反 常现象并 展 示其成
分， 因此被誉 为分 析信 号 的显微 镜 。
小 波定义 ： 设 （） 。 Ｒ） 其 傅立 叶变 换为 ￡ ＥＬ （ ，
（ ， ） 当 满足 （ 许 条件 ， 甜） 即完 全 重构 条 件 或恒
ｔ ｅ，ａ ｉ ｒ ｅ ｓ ｎ ｖ ｄ ｏ ｐ ｏｃ ｓ ｉ ｎ ｇｉａ ｉ ａ ｒ ｅ ｓｎｇ Ｄｕ ｏ ｉｓ ｅ ｃ ｌｅ ｈａ ａ ｔ ｒｓ ｕｒ ｕｄ ｏ ｐ ｏｃ ｓ ｉ ｇ， ｉ ｅ ｒ ｅ ｓｎｇ ａ ｄ ｄｉ ｔ ｌｓｇｎ ｌｐ ｏｃ ｓ ｉ ． ｅ ｔ ｔ ｘ ｅ ｌｎｔｃ ｒ ｃ ｅ ｉ＿
小波变换在图像处理中的应用及其实例
小波变换在图像处理中的应用及其实例引言：随着数字图像处理技术的不断发展，小波变换作为一种重要的数学工具，被广泛应用于图像处理领域。
小波变换具有多尺度分析的特点，能够提取图像的局部特征，对图像进行有效的压缩和去噪处理。
本文将探讨小波变换在图像处理中的应用，并通过实例加以说明。
一、小波变换的基本原理小波变换是将信号或图像分解成一组基函数，这些基函数是由母小波函数进行平移和伸缩得到的。
小波变换的基本原理是将信号或图像在不同尺度上进行分解，得到不同频率的小波系数，从而实现信号或图像的分析和处理。
二、小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是图像处理中的重要应用之一。
小波变换通过分解图像，将图像的高频和低频信息分离出来，从而实现图像的有损或无损压缩。
小波变换在图像压缩中的应用主要有以下两个方面：1. 小波变换在JPEG2000中的应用JPEG2000是一种新一代的图像压缩标准，它采用小波变换作为核心算法。
JPEG2000通过小波变换将图像分解成多个子带，然后对每个子带进行独立的压缩，从而实现对图像的高效压缩。
相比于传统的JPEG压缩算法，JPEG2000在保持图像质量的同时，能够更好地处理图像的细节和边缘信息。
2. 小波变换在图像去噪中的应用图像去噪是图像处理中的常见问题，而小波变换能够有效地去除图像中的噪声。
小波变换通过将图像分解成多个尺度的小波系数，对每个尺度的小波系数进行阈值处理，将较小的小波系数置零，从而抑制图像中的噪声。
经过小波变换去噪后的图像能够更清晰地显示图像的细节和边缘。
三、小波变换在图像增强中的应用图像增强是改善图像质量的一种方法，而小波变换能够提取图像的局部特征，从而实现图像的增强。
小波变换在图像增强中的应用主要有以下两个方面：1. 小波变换在图像锐化中的应用图像锐化是增强图像边缘和细节的一种方法，而小波变换能够提取图像的边缘信息。
通过对图像进行小波变换，可以得到图像的高频小波系数，然后对高频小波系数进行增强处理，从而增强图像的边缘和细节。
小波变换技术在图像处理中的应用
小波变换技术在图像处理中的应用第一章：小波变换技术概述在图像处理领域中，小波变换技术是一种强大而有效的工具，被广泛应用于图像的分析、处理和压缩。
小波变换技术可以将信号或者图像分解成不同尺度和频率的子信号，具有分辨率高、时频局部化等优点。
本章将介绍小波变换技术的基本原理和一些常用的小波基函数。
第二章：小波变换在图像去噪中的应用图像去噪是图像处理领域中的一项重要任务，可以提高图像的质量和清晰度。
小波变换技术在图像去噪中被广泛使用。
本章将介绍小波变换在图像去噪中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第三章：小波变换在图像压缩中的应用图像压缩是为了减小图像文件的大小，使其更易于存储和传输。
小波变换技术在图像压缩中发挥着重要作用。
本章将介绍小波变换在图像压缩中的原理和方法，并分析其在压缩比、失真度和图像质量之间的关系。
第四章：小波变换在图像特征提取中的应用图像特征提取是图像处理中的一个关键问题，可以通过提取图像的特征来描述和表示图像。
小波变换技术在图像特征提取中具有强大的分析能力和局部性质，能够有效地捕获图像的局部特征。
本章将介绍小波变换在图像特征提取中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第五章：小波变换在图像分割中的应用图像分割是将图像分成具有一定特征的不同区域的过程，可以用于物体识别、图像分析等任务中。
小波变换技术在图像分割中能够提取图像的边缘和纹理等特征，从而实现图像的有效分割。
本章将介绍小波变换在图像分割中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第六章：小波变换在图像融合中的应用图像融合是将多幅图像融合成一幅新的图像，可以用于提高图像的视觉效果和信息量。
小波变换技术在图像融合中能够对多幅图像的不同频率和尺度进行分析和处理，从而实现图像的有损或无损融合。
本章将介绍小波变换在图像融合中的原理和方法，并以一些实例来说明其应用。
第七章：小波变换在图像恢复中的应用图像恢复是通过去除图像中的噪音或者修复缺失区域，恢复图像的原始信息和质量。
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Value Engineering 1小波变换的定义小波分析是对Fourier 分析的一个重要补充和完善。
因此，小波变换的定义应该是尽可能的由少数几个函数生成的；而理想的小波基应该是类似于Fourier 分析的。
小波分析主要可以分为两个变换，即连续小波变换和离散小波变换。
2小波分析处理图像的发展小波分析是一个不断发展的过程，经历“应用-理论-应用”的循环过程。
小波分析是多学科交叉理论的结晶，包含泛函数分析、数值分析、分形理论、信息论、调和理论以及逼近论和时频分析等。
并提出一种自适应的时-频局部化方法，可在时-频域任意转换，可聚焦任意信号的时段和频段，称为数学中的“望远镜”和“显微镜”。
小波变换是Fourier 变换的深层次发展，是近年来工程领域关注的热点，将小波分析用于无损检测、医学CT 、构件探伤等。
小波起源就与信号处理密不可分，1984年，法国工程师J.Morlet 和Grossman 对地质信号的分界提出了伸缩、平移的概念，首次提出”Wavelets ”一词。
1985年，法国大数学家Meyer 提出光滑正交小波的理念，证明一维小波的存在性，构造出小波函数，是小波数学理论的先驱。
随后与他的学生Lemarie 提出多尺度分析的思想。
1988年，比利时数学家Ingrid Daubechies 构造出具有紧支撑的有限光滑小波函数，并撰写的《小波十讲（Ten Lectures on Wavelets ）》为小波研究和应用领域的专家学者提供了系统的小波理论讲解。
1989年，Mallat 在多分辨的基础上，构造mallat 算法进行分解和重构，打开了小波应用的大门。
1990年，Latto 和Tenenbaum 将小波分析用于偏微分方程求解，为小波分析的普及、发展及应用提供了动力。
3小波在图像处理中的主要应用：3.1图像变换小波变换具有捕获点奇异性的能力，而一维信号中的奇异性主要表现为点奇异性，因此，利用小波变换处理一维信号可以取得很好的效果。
图像变换相当于是对数字图像阵列的预处理。
因为图像阵列维数相对较大，能够直接进行处理复杂度高、计算繁复，就需要一种算法将它变换，减少计算量，小波变换亦能达到良好去除冗余度的效果。
3.2图像压缩数字图像的压缩目的即减少图像所需的比特数，经小波变换，通过时间域压缩图像的压缩比比传统的压缩方法高，速度快，而压缩后要能够保持信号与图像的特征基本是不变的，这也是一种有损压缩，但是在传递中抗干扰能力相对较强。
Shappro 推倒出离散正交小波变换，提出“嵌入”式的“零树”小波编码图像压缩方法，相比于其它图像编码方法压缩比高、无方块效应。
目前，基于小波变换的基础发展起来的图像编码方法称为新的静止图像压缩标准。
而基于小波变换分析的压缩方法比较成功的是格型矢量量化小波系数编码，小波包最优基方法，多级树集合分裂算法（SPIHT ），小波域多尺度ARMA 模型纹理方法等。
3.3图像增强与恢复图像去噪方法分空域滤波、频域滤波和最优线性滤波法。
Donoho 和Johnstone 在高斯噪声模型下，应用多维独立正态变量决策理论，提出了小波阈值去噪方法和改进的信号去噪的软阈值方法和硬阈值方法，推导出VisuShrink 阈值公式及SureShrink 阈值公式，从理论上证明该阈值是渐进最优的。
Weaver 等人通过分析小波变换高频、低频系数的相关特性，提出基于小波变换域内高、低系数相关的去噪方法。
图像复原即利用模糊理论、粗糙集理论等去模糊，研究表明，模糊图像是由降质函数与清晰图像卷积得到，通过分析使图像模糊的因素，如高斯噪声、脉冲噪声、白噪声等，建立图像退化模型，根据采集图像提供的资料恢复清晰的图像。
3.4图像分割———————————————————————作者简介：黄奎（1990-），男，重庆人，硕士，研究方向为水工结构工程。
基于小波变换的图像处理综述Overview of Image Processing Based on Wavelet Transform黄奎HUANG Kui（重庆交通大学，重庆400074）（Chongqing Jiaotong University ，Chongqing 400074，China ）摘要：小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。
虽然在现阶段的小波理论相对成熟，近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。
小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。
本文通过介绍小波变换的起源，将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割，宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。
Abstract:The wavelet analysis is widely used in scientific research and engineering technology.Although the wavelet theory is relatively mature at this stage,the application and researches on the wavelet theory in recent years is also in constant development and renewal.The application of wavelet transform in image processing covers all aspects of image processing.Through the introduction of the origin of wavelet transform,and by applying wavelet in image compression,image restoration,edge detection and image segmentation,this article analyzes the research situation,development trend and advantage of wavelet.关键词：小波分析；图像；应用；边缘检测；宏观剖析Key words:wavelet analysis ；image ；application ；edge detection ；macro analysis 中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2015）08-0255-02·255·DOI:10.14018/13-1085/n.2015.08.143价值工程图像分割是将一幅图像按照边缘或者区域分解进行一些有意义的部分的过程就是图像分割。
把图像中具有不同灰度、颜色、边界或纹理的各个目标及背景的像分离出来是图像处理技术的重点和热点。
目前主要有基于区域生成的分割方法、基于边界检测的分割方法和区域生成与边界检测的混合方法，但是任何一种方法都有它的针对性和局限性，因此图像分割原理急需补充与发展。
3.5图像分析与理解Mallat 等最早就是将小波变换应用于信号的奇异性检验以及图像多尺度边缘提取中的，还取得较为满意的试验结果；而Lian ，Chang ，Mallat ，Laineand ，Fan 等人将离散小波，小波包和小波框架的分解主要应用于纹理分析，提出了在小波或小波包变换区域内进行多尺度的纹理特征的提取以及纹理分类和纹理分割的方法；Allen 等人利用小波进行图像的多尺度匹配。
通过图像分析，研究图像中的目标及其相互之间的联系并做出对图像内容含义的理解以及对客观事实的解释，从而指导规划和行动。
4小波在图像处理中的优势：①局部性：具有表征局部特征的能力。
小波变换在在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率（窄分析窗口），低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率。
②能量压缩性：能够用少量的大幅值系数表示图像的主要特征，降低冗余度。
③还原性好：对于数字化图像，只要像素阵列完整存储和传输，利用小波处理图像能无损复原原图像。
④处理精度高：数字图像处理的单位是像素点，而像素点的位置和灰度都是量化的。
我们可以通过调整像素的间距和灰度的量化数量级来改变图像的精度。
⑤适用面广：由于数字图像处理适用于所有图像，因此我们处理的就只是图像数字化后的数字阵列。
⑥灵活性高：模拟图像处理只能进行线性运算，而数字图像处理就是一个离散的数学问题，而小波分析则可用于任何数字化图像。
参考文献：[1]胡广书.现代信号处理教程[M].北京：清华大学出版社，2007：240-258.[2]I.Daubechies.Ten Lectures on Wavelets.Philadelphia,PA:SIAM,1992.[3]I.Daubechies.Orthonormal bases of compactly supported m.on Pure and Appl Math 1988,41(7):909-996.[4]Shapiro J M.Embedded image coding using zerotree of wavelet coefficients.IEEE Trans.Signal Processing,1993,41(12):3445-3462.[5]D.L.Donoho,I.M.Johnstone.Ideal spatial adaptation by waveletshrinkage.Biometrika,1994,81(3):425-445.[6]S.Mallat,W.L.Hwang,Singularity detection and processing with wavelets,IEEE Trans.on Information Theory,1992,38(2):617-643.[7]Chang and C.Kuo.Texture analysis and classificatrion with tree -structured wavelet transform.IEEE Trans.Image Proc.,1993,2(4):429-441.[8]R.Allen,F.Kamangar and E.Stokely,Laplacian and orthonor －mal pyramid decomposions in coarse -to -fine registration.IEEE trans.SP,1993,141:3536-3541.0引言在日常生活中，人们经常运用手机和固定电话进行语音呼叫来进行通信联系。
在公网的运用中，电话号码和使用者的关系，相对比较固定，但是铁路的运用却有自己的特点，同一机车可以担当不同的车次，运行在不同的线路，按照需求与不同的调度用户联系。