图像增强研究现状
基于深度学习的图像数据增强研究综述
基于深度学习的图像数据增强研究综述摘要：近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了重大突破。
图像数据增强作为一种提高神经网络性能的有效方法，在图像分类、目标检测等任务中被广泛应用。
本文综述了基于深度学习的图像数据增强技术的研究现状和发展趋势，包括数据扩增方法、生成对抗网络、自监督学习等。
通过对这些方法的分析和比较，整理出图像数据增强在深度学习中的应用场景和优势。
最后，对未来进行了展望，并提出了一些可能的研究方向。
1. 引言深度学习技术的发展为图像数据增强提供了新的空间。
在深度神经网络训练过程中，数据增强不仅能提高模型的鲁棒性，还可以有效缓解因样本不平衡和过拟合而引发的问题。
因此，基于深度学习的图像数据增强引起了广泛的研究兴趣。
2. 数据扩增方法数据扩增是图像数据增强的基础。
在深度学习中，数据扩增方法主要包括平移、旋转、缩放、镜像等。
这些方法能够生成一系列变换后的图像，从而增加训练集的多样性。
此外，还有一些特定领域的数据扩增方法，如遮挡、光照变化等，能够模拟真实世界中的更多情况。
3. 生成对抗网络生成对抗网络（GANs）是近年来深度学习中的一个热门研究方向。
它由一个生成器和一个判别器组成，通过博弈过程使生成器生成更逼真的样本。
在图像数据增强中，GANs可以用来生成与原始图像相似但不同的图像，从而扩展训练集。
此外，GANs还可以用于图像修复、图像超分辨率等任务。
4. 自监督学习自监督学习是一种无监督学习的方式，它通过设计自身监督任务来学习图像的特征表示。
在图像数据增强中，自监督学习可以用来生成图像的旋转、遮挡等数据扩增。
通过自身监督任务的引导，神经网络能够学习到更鲁棒的特征表示，提高模型的泛化能力。
5. 应用场景与优势基于深度学习的图像数据增强在多个领域中被广泛应用。
在图像分类任务中，数据增强能够提高模型的分类准确率。
在目标检测任务中，数据增强能够增加目标的尺度和视角变化，提高模型的检测性能。
此外，数据增强还可以应用于图像生成、图像分割等任务。
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术研究深度学习技术的快速发展在图像处理领域产生了广泛的应用。
其中，基于深度学习的图像增强与色彩校正技术是一项重要的研究领域。
图像增强和色彩校正技术可以提高图像的质量和细节，并改善图像的感知效果。
本文将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的研究进展和应用。
首先，我们将介绍图像增强技术的研究背景。
在图像处理中，图像增强是改进图像质量和增强图像细节的一种方法。
传统的图像增强方法通常是基于数学模型或图像处理算法的，但这些方法往往对复杂场景下的图像处理效果有限。
然而，基于深度学习的图像增强技术旨在通过训练大量的图像数据和深度神经网络模型，实现对图像进行自动学习和增强。
其次，我们将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究方法和模型设计。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的图像处理模型，它具有强大的图像特征提取和表达能力。
基于CNN的图像增强技术通常包括图像去噪、图像超分辨率恢复、图像增强和图像修复等任务。
通过对训练数据进行输入和输出的匹配，深度学习模型可以学习到图像的低层特征和高层语义信息，并生成与原始图像相比更清晰、更细节、更自然的增强图像。
接着，我们将介绍基于深度学习的图像色彩校正技术的研究现状。
图像色彩校正是调整和校正图像的色彩分布和颜色平衡，使图像更加真实和自然。
传统的图像色彩校正方法通常是基于直方图均衡化、颜色空间变换和颜色校正曲线等手工设计的算法，但往往对图像色彩特征的分布和变化模式有一定的限制。
而基于深度学习的图像色彩校正技术可以通过训练模型自动学习图像的色彩特征，并实现对图像色彩的自适应调整和校正。
最后，我们将探讨基于深度学习的图像增强与色彩校正技术的应用和发展前景。
基于深度学习的图像增强与色彩校正技术在多个领域具有广泛的应用前景，包括数字摄影、医学影像、无人驾驶、智能监控和图像检索等。
这些应用场景对图像质量和色彩还原的要求非常高，而深度学习技术可以通过大规模训练数据和优化的神经网络模型来实现对图像的自动增强和色彩校正。
信号处理技术在图像增强中的应用研究
信号处理技术在图像增强中的应用研究随着科技的不断发展，图像处理技术在数字化时代得到了越来越广泛的应用。
而信号处理技术作为图像处理技术的重要分支，也在图像增强方面发挥着巨大的作用。
本文将介绍信号处理技术在图像增强中的应用研究。
一、信号处理技术简介信号处理技术是从信号的角度出发对信息进行处理的技术，它被广泛地应用于实时传输、优化信号质量、数据压缩、信号分析等领域。
信号处理技术主要包括数字信号处理、模拟信号处理和混合信号处理等。
二、图像增强的研究现状图像增强是指通过一系列的图像处理算法，改善图像的质量。
近年来，随着数字化技术的发展和普及，图像处理技术在图像增强方面得到了越来越广泛的应用。
现在，图像增强已经成为了数字图像处理领域的一个研究热点。
图像增强的研究现状可以分为以下几个方面：1. 基于图像直方图均衡化的增强方法直方图均衡化是最常用的增强方法之一，其基本思想是通过对图像像素值的统计分析，从而使图像中的细节更为清晰。
但是，直方图均衡化方法会使图像的对比度过高或过低，因此需要对其进行优化。
2. 基于小波变换的增强方法小波变换是一种广泛使用的信号处理技术，其被广泛应用于图像处理。
通过小波变换，图像信号可以被划分为不同的频率和方向，从而能够有效地提高图像的质量。
3. 基于模糊逻辑的增强方法模糊逻辑是一种新颖的处理技术，其可以通过模糊推理的方式对图像进行优化。
它的基本思想是通过对图像进行模糊化处理，从而得到更为清晰的图像。
4. 基于智能计算的增强方法智能计算是最新的图像增强研究方向之一，其基于神经网络、模糊推理、遗传算法等技术，对图像进行分析，从而得到更为清晰的图像。
三、基于信号处理技术的图像增强方法研究基于信号处理技术的图像增强方法主要包括以下几个方面：1. 基于小波变换的图像增强方法小波变换是一种广泛应用于信号和图像处理领域的技术。
它的基本思想是将图像分解为多个子频带，从而得到图像的不同频率信息，最后将不同频带的信息进行重构，得到更为清晰的图像。
图像增强方法的研究
图像增强方法的研究
图像增强方法是指利用图像处理技术对图像进行处理，以提高图像的质量、增强图像的细节、改善图像的对比度和增加图像的可视化效果。
目前，图像增强方法的研究主要集中在以下几个方面：
1. 空域方法：空域图像增强方法是在图像的原始空间进行处理，常见的方法有直方图均衡化、灰度拉伸、局部对比度增强等。
这些方法主要通过调整图像的亮度、对比度和颜色分布来增强图像的视觉效果。
2. 频域方法：频域图像增强方法是将图像转换到频域进行处理，然后再将处理结果逆变换回到原始图像空间。
常见的方法有傅里叶变换、小波变换等。
这些方法主要通过增强图像的频率信息来改善图像的细节和清晰度。
3. 图像复原方法：图像复原方法主要用于恢复由于噪声污染、模糊等原因而失真的图像。
常见的方法有最小二乘法、滤波器等。
这些方法主要通过建立图像的数学模型，对图像进行复原和重建。
4. 深度学习方法：随着深度学习的快速发展，越来越多的研究开始将深度学习技术应用于图像增强领域。
通过利用大量的图像数据进行训练，深度学习方法可以学习到更准确的图像增强模型，并实现更好的图像增强效果。
总之，图像增强方法的研究旨在提高图像的视觉效果和质量，以满足人类视觉系统的需求。
随着技术的不断发展，未来还有很多新的图像增强方法将被提出和研究。
图像处理技术的最新研究和应用
图像处理技术的最新研究和应用1. 前言在当今大数据和人工智能技术的快速发展下，图像处理技术也得到了极大的提升和应用。
本文主要介绍目前图像处理技术的最新研究和应用，分别从图像增强、图像分割、目标识别、图像分类等几个方面进行阐述。
2. 图像增强图像增强是指通过各种算法和技术，提高图像品质并弥补图像质量上的缺陷。
近年来，图像增强技术不断深入研究，包括基于深度学习的图像超分辨率重建、基于模型的图像去雾和基于复原的图像增强等。
2.1 图像超分辨率重建图像超分辨率重建技术的目的是增加图像的分辨率，提高图像的细节和清晰度。
其中，深度学习被广泛应用于图像超分辨率重建技术中。
目前，研究人员已经开发出多种基于深度学习的超分辨率算法，提高了图像的清晰度和细节。
2.2 图像去雾雾气会使图像产生模糊和失真，影响图像质量。
因此，图像去雾技术是非常重要的。
目前，基于深度学习的图像去雾技术已经成为一个热门的研究领域。
通过卷积神经网络（CNN）的学习和处理，可以有效的去除图像中的雾气和改善图像质量。
2.3 复原的图像增强复原的图像增强技术是通过建立一个复原之后进行图像增强的模型，弥补图像质量问题。
该技术利用了深度学习模型的强大处理能力，在图像复原之后进行增强，从而获得更高质量的图像。
这种技术在医学图像处理和远程监控等领域有广泛应用。
3. 图像分割图像分割是指将图像中具有相似特征的像素点划分为同一区域。
目前，图像分割技术已经成为了图像处理的重要领域，其应用范围涵盖了计算机视觉、图像识别、医学成像和自动驾驶汽车等多个领域。
目前，研究人员主要将图像分割技术分为基于传统数学模型和基于深度学习模型两部分。
3.1 基于传统数学模型的图像分割基于传统数学模型的图像分割是处理图像中的亮度、颜色、纹理方式等特征的技术，主要包括常规算法、边缘检测算法、区域生长算法、阈值分割算法等多种方法。
然而，其准确性和鲁棒性有待提高。
3.2 基于深度学习模型的图像分割基于深度学习模型的图像分割主要由卷积神经网络（CNN）实现，深度学习模型具有学习能力强、识别准确性高、模型效果好等特点。
无人机拍摄图像处理中的图像增强技术研究
无人机拍摄图像处理中的图像增强技术研究无人机拍摄技术不断的发展和创新，让无人机在各个领域得到广泛的应用。
无人机拍摄的图像质量往往受到环境和设备限制，为了使图像更清晰、更丰富、更具有信息量，图像增强技术便得到了广泛的研究和应用。
一、无人机图像增强技术的现状在当今的无人机技术中，图像增强技术得到了广泛的应用，比如农业、地貌测绘、城市规划、环境监测、灾害现场勘察等领域。
而在这些领域中，图像增强技术的主要目的是提高图像的质量，使得图像的细节更加清晰，色彩更加丰富，并提高图像的信息量。
因此，图像增强技术成为无人机技术中一个不可缺少的环节，也是技术发展的必然趋势。
目前，随着无人机技术的不断发展，图像增强技术也不断得到提升。
不仅无人机的硬件设备越来越先进，而且图像增强的软件算法也在不断改进。
现在常用的图像增强技术有：直方图均衡化、灰度变换、模糊滤波、空间域滤波、频率域滤波等。
二、图像增强技术的基本原理图像增强技术是通过改变图像的色调、对比度、亮度和清晰度等参数，提高图像的质量和信息量的方法。
无论是软件算法还是硬件设备都要依赖于图像的特征和运算方式来进行处理。
其中，直方图均衡化技术是一种常见的图像增强技术。
直方图均衡化是一种通过计算某一灰度值的出现频率，来调整图像的像素值的技术。
通过变换图像的灰度值分布，增强图像的对比度，让图像更加清晰，从而提高图像的信息量和质量。
另外，空间域滤波和频率域滤波也是常见的图像增强技术。
空间域滤波是对图像进行像素操作，通过和周围像素值的计算，改变图像的亮度和对比度，让图像更加清晰。
而频率域滤波则是对图像进行傅里叶变换，将图像转换到频率域中，通过对频率分量的处理，来改变图像的亮度和对比度。
三、无人机图像增强技术的应用在无人机的实际应用领域中，图像增强技术得到了广泛的应用，主要应用于以下几个方面。
1、农业领域。
无人机拍摄的图像可以用于农业生产上的作物检测、生长监测、土壤检测等，通过图像增强技术可以让图像更加清晰，更加丰富，进而得到更加准确的信息，使得农业生产更加科学。
基于深度学习的图像增强技术研究
基于深度学习的图像增强技术研究摘要：图像增强技术是数字图像处理领域的一个重要研究方向。
随着深度学习的发展，基于深度学习的图像增强技术成为当前研究的热点。
本文将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究现状、方法和应用，并对其未来发展进行展望。
1. 引言图像增强技术的任务是改善图像的质量和视觉效果。
传统的图像增强方法通常基于经验规则和数学模型，但这些方法往往难以处理复杂的场景和具有多种图像质量问题的图像。
而基于深度学习的图像增强技术通过从大量图像数据中学习图像的高级语义特征，能够更好地处理复杂图像并获得更好的增强效果。
2. 基于深度学习的图像增强技术方法2.1 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中常用的模型，可以用于图像增强任务。
通过建立多层卷积层、池化层和全连接层，CNN能够自动从图像数据中学习特征表示，并生成增强后的图像。
CNN在解决图像质量问题方面取得了令人瞩目的进展。
2.2 对抗生成网络(GAN)对抗生成网络是一种包含生成器和判别器的网络结构，可以用于生成逼真的图像样本。
在图像增强任务中，生成器学习将原始图像映射到更高质量的域中，而判别器则学习区分生成的图像和真实图像。
通过对抗生成网络的训练，可以产生更真实、细节更丰富的增强图像。
2.3 自编码器(Autoencoder)自编码器是一种将输入图像压缩到低维表示并进行重构的网络结构。
通过自编码器的训练，可以学习到输入图像的潜在表示，从而实现图像增强的效果。
自编码器在图像降噪、超分辨率重建等任务中表现出色，可以用于图像增强任务。
3. 基于深度学习的图像增强技术应用3.1 图像降噪图像降噪是图像增强中的一个重要任务，深度学习方法在图像降噪方面取得了显著的性能提升。
通过训练深度神经网络，可以对有噪声的图像进行复原，重建出更加清晰的图像。
3.2 图像超分辨率重建图像超分辨率重建是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的任务。
基于深度学习的图像超分辨率重建方法通过学习大量图像对之间的映射关系，能够生成逼真且细节丰富的高分辨率图像。
图像增强方法发展现状及未来趋势分析
图像增强方法发展现状及未来趋势分析简介：图像增强是数字图像处理领域的重要研究方向之一，旨在提高图像的质量和视觉效果。
本文将对图像增强方法的发展现状进行分析，并探讨未来的研究趋势。
一、引言随着数字图像获取和存储技术的快速发展，人们对图像质量有了更高的要求。
图像增强技术应运而生，旨在改善图像的外观、对比度和清晰度，使图像更适合于人眼观察和计算机分析。
图像增强方法不仅在医学影像、卫星图像、安防监控等领域得到广泛应用，同时也在计算机视觉、图像识别等领域发挥重要作用。
二、图像增强方法的发展现状1. 统计方法统计方法是最早提出的图像增强方法之一，其基本原理是利用图像的统计特性来调整像素的亮度和对比度。
常用的统计方法包括直方图均衡化、直方图规定化等。
这些方法能够有效地增强图像的对比度，但有时会导致细节信息的丢失，造成图像过增强的现象。
2. 基于变换的方法变换方法通过对图像进行变换，从而提高图像的视觉效果。
其中，小波变换是一种常用的变换方法，它可以将图像分解成多个频谱子带，并对每个子带进行增强。
该方法在保留图像细节的同时，能够克服统计方法的一些局限性。
另外，快速傅里叶变换（FFT）和离散余弦变换（DCT）等方法也被广泛应用于图像增强中。
3. 基于增强模型的方法增强模型方法是近年来发展迅速的图像增强方法之一。
它通过构建图像增强模型，利用机器学习等技术对图像进行处理。
例如，自编码器（autoencoder）、生成对抗网络（GAN）等模型被广泛用于图像去噪、超分辨率和图像复原等任务中。
这些方法不仅能够增强图像的外观，还能提高图像的细节保留能力。
三、未来趋势分析1. 深度学习的应用随着深度学习在计算机视觉中的成功应用，越来越多的研究者开始将其应用于图像增强任务中。
深度神经网络的强大表征能力使得图像增强方法更加高效和准确。
未来，深度学习有望在图像增强领域发挥更大的作用，并且能够克服一些传统方法的局限性。
2. 结合多模态信息图像增强通常依赖于单一的图像信息，然而，结合多模态信息可以提供更多的上下文和语义信息，从而更好地进行图像增强。
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在借鉴国外相对成熟理论体系与技术应用体系的条件下,国内的增强技术与应用也有了很大的发展。
总体来说,图像增强技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期与应用期4个阶段。
初创期开始于20世纪60年代,当时的图像采用像素型光栅进行扫描显示,大多采用中、大型机对其进行处理。
在这一时期由于图像存储成本高,处理设备造价高,因而其应用面很窄。
20世纪70年代进入了发展期,开始大量采用中、大型机进行处理,图像处理也逐渐改用光栅扫描显示方式,特别就是出现了CT与卫星遥感图像,对图像增强处理提出了一个更高的要求。
到了20世纪80年代,图像增强技术进入普及期,此时的计算机已经能够承担起图形图像处理的任务。
20世纪90年代进入了应用期,人们运用数字图像增强技术处理与分析遥感图像,以有效地进行资源与矿藏的勘探、调查、农业与城市的土地规划、作物估产、气象预报、灾害及军事目标的监视等。
在生物医学工程方面,运用图像增强技术对X射线图像、超声图像与生物切片显微图像等进行处理,提高图像的清晰度与分辨率。
在工业与工程方面,主要应用于无损探伤、质量检测与过程自动控制等方面。
在公共安全方面,人像、指纹及其她痕迹的处理与识别,以及交通监控、事故分析等都在不同程度上使用了图像增强技术。
图像增强就是图像处理的重要组成部分,传统的图像增强方法对于改善图像质量发挥了极其重要的作用。
随着对图像技术研究的不断深入与发展,新的图像增强方法不断出现。
例如一些学者将模糊映射理论引入到图像增强算法中,提出了包括模糊松弛、模糊熵、模糊类等增强算法来解决增强算法中映射函数选择问题,并且随着交互式图像增强技术的应用,可以主观控制图像增强效果。
同时利用直方图均衡技术的图像增强也有许多新的进展:例如提出了多层直方图结合亮度保持的均衡算法、动态分层直方图均衡算法。
这些算法通过分割图像,然后在子层图像内做均衡处理,较好地解决了直方图均衡过程中的对比度过拉伸问题,并且可以控制子层灰度映射范围,增强效果较好。
20世纪20年代图片第一次通过海底电缆从伦敦传往纽约。
当时人们通过字符模拟得到中间色调的方法来还原图像。
早期的图像增强技术往往涉及硬件参数的设置,如打印过程的选择与亮度等级的分布等问题。
在1921年年底提出了一种基于光学还原的新技术。
在这一时期由于引入了一种用编码图像纸带去调制光束达到调节底片感光程度的方法,使灰度等级从5个灰度级增加到15个灰度等级,这种方法明显改善了图像复原的效果。
到20世纪60年代早期第一台可以执行数字图像处理任务的大型计算机制造出来了,这标志着利用计算机技术处理数字图像时代的到来。
1964年,研究人员在美国喷气推进实验室(JPL)里使用计算机以及其它硬件设备,采用几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等增强方法对航天探测器“徘徊者7号”发回的几千张月球照片进行处理,同时她们也考虑太阳位置与月球环境的影响,最终成功地绘制出了月球表面地图。
随后她们又对1965年“徘徊者8号”发回地球的几万张照片进行了较为复杂的数字图像处理,使图像质量进一步提高。
这些成绩不仅引起世界许多有关方面的注意而且JPL本身也更加重视对数字图像处理地研究与设备的改进,并专门成立了图像处理实验室IPL。
在IPL里成功的对后来探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理,最终获得了月球的地形图、彩色图以及全景镶嵌图。
从此数字图像增强技术走进了航空航天领域。
20世纪60年代末与20世纪70年代初有学者开始将图像增强技术用于医学图像、地球遥感监测与天文学等领域。
X射线就是最早用于成像的电磁辐射源之一,在1895年X射线由伦琴发现。
20世纪70年代Godfrey N、Hounsfield先生与Allan M、Cormack教授共同发明计算机轴向断层技术:一个检测器围绕病人,并用X射线源绕着物体旋转。
X射线穿过身体并由位于对面环中的相应检测器收集起来。
其原理就是用感知的数据去重建切片图像。
当物体沿垂直于检测器的方向运动时就产生一系列的切片,这些切片组成了物体内部的再现图像。
到了20世纪80年代以后,各种硬件的发展使得人们不仅能够处理二维图像,而且开始处理三维图像。
许多能获得三维图像的设备与分析处理三维图像的系统已经研制成功了,图像处理技术
得到了广泛的应用。
进入20世纪90年代,图像增强技术已经逐步涉及人类生活与社会发展的各个方面。
计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色,以便解释X射线与用于工业、医学及生物科学等领域的其她图像。
地理学用相同或相似的技术从航空与卫星图像中研究污染模式。
在考古学领域中使用图像处理方法已成功地复原模糊图片。
在物理学与相关领域中计算机技术能增强高能等离子与电子显微镜等领域的实验图片。
直方图均衡处理就是图像增强技术常用的方法之一。
1997年Kim 提出如果要将图像增强技术运用到数码相机等电子产品中,那么算法一定要保持图像的亮度特性。
在文章中Kim提出了保持亮度特性的直方图均衡算法(BBHE)。
Kim的改进算法提出后,引起了许多学者的关注。
在1999年Wan等人提出二维子图直方图均衡算法(DSIHE)。
接着Chen与Ramli提出最小均方误差双直方图均衡算法(MMBEBHE)。
为了保持图像亮度特性,许多学者转而研究局部增强处理技术,提出了许多新的算法:递归均值分层均衡处理(RMSHE)、递归子图均衡算法(RSIHE)、动态直方图均衡算法(DHE)、保持亮度特性动态直方图均衡算法(BPDHE)、多层直方图均衡算法(MHE)、亮度保持簇直方图均衡处理(BPWCHE)等等。
小波变换就是当前数学中一个迅速发展的新领域,理论深刻,应用十分广泛。
小波变换的概念就是由法国从事石油信号处理的工程师J、Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观与信号处理的实际需要经验的建立了反演公式,当时未能得到数学家的认可。
正如1807年法国的热学工程师J、B、J、Fourier提出任一函数都能展开成三角函数的无穷级数的创新概念未能得到著名数学家J、L、Lagrange,P、S、Laplace以及A、M、Legendre的认可一样。
幸运的就是,早在七十年代,A、Calderon表示定理的发现、Hardy空间的原子分解与无条件基的深入研究为小波变换的诞生做了理论上的准备,而且J、O、Stromberg还构造了历史上非常类似于现在的小波基;1986年著名数学家Y、Meyer偶然构造出一个真正的小波基,并与S、Mallat合作建立了构造小波基的同样方法及其多尺度分析之后,小波分析才开始蓬勃发展起来,其中比利时女数学家I、Daubechies撰写的《小波十讲(Ten Lectures on Wavelets)》对小波的普及起了重要的推动作用。
它与Fourier 变换、窗口Fourier变换(Gabor变换)相比,这就是一个时间与频率的局域变换,因而能有效的从信号中提取信息,通过伸缩与平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis),解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题,从而小波变化被誉为“数学显微镜”,它就是调与分析发展史上里程碑式的进展。
小波分析的应用就是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。
现在,它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。
电子信息技术就是六大高新技术中重要的一个领域,它的重要方面就是图象与信号处理。
现今,信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分,信号处理的目的就就是:准确的分析、诊断、编码压缩与量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。
从数学地角度来瞧,信号与图象处理可以统一瞧作就是信号处理(图象可以瞧作就是二维信号),在小波分析地许多分析的许多应用中,都可以归结为信号处理问题。
现在,对于其性质随实践就是稳定不变的信号,处理的理想工具仍然就是傅立叶分析。
但就是在实际应用中的绝大多数信号就是非稳定的,而特别适用于非稳定信号的工具就就是
小波分析。