小波变换与图像处理的背景资料 小波变换自出现以来，经过若干年的发展，从多分辨率分析到小波基构造以至于相关的小波滤波器等业已形成系统化的基础理论；可以说小波从一度“弱小”的幼苗已逐渐长成了枝叶繁茂的参天大树，其深厚的根基，使得小波的相关理论在未来的发展中，有可能催生出更加新颖的数据表示方法；小波的应用也已广泛地渗入到信号与信息处理、模式识别与人工智能、物理和工程应用等领域，并取得显著的应用效果。其基础理论部分，帮助读者轻松入门；而发展部分，则为感兴趣的读者进一步探索更加新颖的数据表示方法提供启发，这也是和众多的小波书籍相比，本书的特点所在；最后的应用部分则介绍小波在图像处理中的典型应用，帮助读者进一步提高对小波的感性认识。需要说明的是，小波的理论、应用和发展涵盖诸多领域的广泛内容，本书只是揭开小波浩瀚知识海洋中的冰山一角，希望本书的管窥之见，能起到抛砖引玉的作用。在本书的撰写过程中，相关的研究生做了大量的编辑整理工作，这些同学包括冷宏超、钱功伟、吴巧玲和方超等，在此表示谢意。由于作者水平有限，尽管做了大量、细致的工作，但书中错误在所难免，望广大师生和读者不吝指正。
什么是小波图像处理技术？ 波分析是目前国际上最新的时频分析工具，在信号处理方面有着广泛地应用，本文着重讨论基于小波变换的图像处理技术。基于小波变换的图像去噪是图像去噪的主要方法之一。。
为什么使用小波变换的方法为图像去噪 图像去噪的主要2113目的是去除影5261响图像主要信息的噪声部分4102，同时又希望不破坏图像本身真实信息的边缘和细1653节部分，小波变换是将图像经过小波变换后，图像的真实信息和噪声信息所产生的小波系数表现出不同的特点，利用不同方法多这些系数处理区分，最后用处理过的小波系数重构就能得到去噪后的图像信息。小波变换的图像去噪相比其他方法的去噪在保护图像边缘和细节方面由于其他方法。同时小波变换和其他方法结合也相对较容易。
小波变换对图像进行处理得到不同方向的子图像是什么意思 对于通常百的二维DWT（可分离小波，绝大多数二维DWT都是可分离的小波变换方式），使用的是一维DWT然后用张量积（不可分小波不使用张量积）的方式计算，既然是根据一维DWT而来，所以就是对度二维数据在行或列上做一维DWT，然后按照一定的法则取出变换后的行或列上的小波系数（45度方向因为在垂直和水平知方向是对等的所以也很容易得到）。既然知道基本原理，那么水平方向的子图将突出图像中水平方向的信息（相当于列向上做DWT，得到行向水平方向的变化信息），减弱或消除垂直方向的信息。垂直方向的子图将突出图像中垂直方向的信息，弱化水平方向的信息。45度方向将加强道图像中斜向的信息。这三个方向子图的叠加就是DWT的细节信息，将会反应所有方向的高频信息。通常研究中是希望不要这种反应所有方向的高频信息的，因内为混到一起反而使某些方向的信息不宜提取，所以才搞成三个方向的，有些复小波变换甚至搞到6个方向，这都是为了易于提取信息而搞的方法罢了。在有些行当里这玩意容儿的意图相当于方向滤波，就是为了突出某些方向上的信息而研究出来的。
从图像处理的角度看，小波变换有哪些优点？ 从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点：⑴小波分解可以覆盖整个频域（提供了一个数学上完备的描述）⑵小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提。
基于小波变换的图像去噪存在哪些缺点？ 这个问题很难详细回答，因为基于Wavelet的denoising其实有很多很多，题主可以搜搜wavelet packet，或者wa…
利用haar小波处理图像是怎么处理呢？和用二进制小波变换方法处理的区别？ Haar小波函数在频域的波形不集中，因此用haar小波实zd现频域波形，你什么都看不到，最好使用morlet小波！至于变换版的代码大致如此：在一个尺度范围内做变换权，将变换系数的平方在尺度方向加和(获得能量值)，然后将尺度变换为频率。
