[摘 要]近些年来，伴随着信息数据的高速发展，小波分析作为一类重要的信息处理方式，对人们的日常生活具有越来越巨大的影响，目前，该方面的技术问题也引起了各界人士与社会政府的密切关注，越来越多的科学研究者开始投入到相关的课题研究中，因此，本文也主要根据当下该技术的具体发展情况对其工作的基本原理进行简单分析，并详细介绍小波分析在图像处理中的具体应用，希望能为该方面的技术人员提供一定的参考。

[关键词]小波分析 图像处理 应用

中图分类号：TN919.8 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）19-0146-01

小波分析已经成为数学领域的一项重要研究内容，传统的分析方法只能针对纯频域的对象进行一定的处理，其只能表现全部时间范围内信息的整体特征，而无法针对局部时段的信息进行一定的处理。而小波分析能够在不同时间段内对信息进行一定的处理，这主要是因为小波的伸缩与平移功能能够使其观察到数据的任意时段，目前，小波分析由于其强大的处理功能以及快速的处理速度，被广泛应用于各大领域的众多研究，并取得了较好的应用效果。

一、小波分析的基本原理

1.1.离散小波变化

因为连续小波变换的数据冗余度太高，所以，为了使分析结果更加清楚，重新建立信号结构，就需要对相关信息领域的具体变量进行一定的离散化处理，主要是针对尺度与位移两大方面今进行一定的处理，以降低小波变化中的冗余度，然而，在实际生活中，对于小波的本质一般使用相关的数学函数进行表达。

1.2.多分辨分析

在建立小波分析的基础构造时，相关的科学研究者提出了多分辨分析的定义，该种分析方法主要是将小波分析结果分解成分辨率不同的空间序列，同时在序列中找出无限靠近近似函数的极限值，在多分辨分析中，每个近似函数都是逼近极限值在不同分辨率下的投影，通过投影可以对不同分辨率下逼近极限值的特征与表现进行一定的分析。多分辨分析主要适用于低频的处理对象，对于高频的目标则不具备处理能力。

1.3.小波包分析

多分辨分析主要是针对处理对象进行必要的序列分解，其尺度与位移主要是根据二进制进行变化，因此，在高频率的处理环境下，多分辨分析则不适用，因此，小波包分析方法的提出就能够很好地解决该问题。小波包分析能够为信号的处理提供更加精确的处理办法，其主要是将信号频段进行多层次的分割，并根据信号不同频段的特征，选择对应的频带，提升对于信号处理的精准度，总之，小波包分析具有更广泛的应用范围。

二、小波分析在图像处理中的应用

2.1.图像压缩

小波分析主要是在近些年才兴起的一类新兴的信号处理技术，其主要应用于对于图像、音频以及视频等对象的处理，由于小波分析具有强大的处理功能，因此，其在众多领域都得到了广泛的应用，并取得了良好的应用效果。对于图像而言，要想进行快速的大量传输与保存，就需要对图像进行必要的压缩，在相同的容量下，若将图像压缩后再进行存储，就可以在很大程度降低存储时间，提升存储效率。图像压缩的原理主要是将图像在一定频率范围内进行分解，找到信号间的相关系数，过滤不需要的信号系数，从而实现压缩的效果。

2.2.图像增强

图像增强主要是利用小波分析对图像中的重点对象进行必要的增强处理，而对不必要的信息数据进行削弱与删除等处理，从而使得处理后的图像能够更加满足使用者的使用需求，而对于图像增强的处理，主要是通过对时频与域拼两大方面的信息进行必要的处理，首先，小波变换需要将图像的部分频率进行选择，筛选出频率较低的子图，使其扩大到原来图像的大小，然后，再将原图中的频率进行一定的分离，分离出一个较为模糊的图像，最后，利用小波的反向变换获得最终增强图像。

2.3.图像匹配

图像匹配主要是在一张原始图像的基础上，将另一张图像的场景进行一定的选择与处理，通过旋转、缩放等方式使得两幅图像的场景完全匹配，或者可以通过精确的算法使得两张图像的部分目标完全切合。伴随着小波分析技术的进步，通过小波分析获得的匹配结果具有更好的效果，小波变换主要是在多角度对图像进行一定的分解，选择低频的部分，然后利用归一灰度匹配法对图片的分辨率进行一定的匹配，该方法可以根据图片的分辨率确定图片的基本切合点位置，从而实现更好的图像匹配。

2.4.图像去噪

噪声会对人的视觉感受造成不好的干扰，在一般情况下，噪声具有一定的不可预测性，其只能通过概率的计算方法确定大致信息，在图像的处理中，对于噪声的处理是极其重要的一个环节，它对图像处理的众多环节都会产生影响。传统的去噪主要是将噪声的信号频率通过相关的设备进行排除，但是对于时间较短、频率不稳定的噪声信号往往得不到较好的处理。而小波变换则可以通过对图像信号频率的准确分析，灵活地对噪声信号进行必要的清除。小波变化主要是利用特定的小波基，对原始的噪声信号进行一定的转换，然后通过相关的处理办法明确小波基中的系数，最后，通过反向转换的方法获得去噪信号。

三、结论

综上所述，小波分析的基本原理确定了其具体的应用范围，但是目前我国的小波分析技术还不够完善，相关理论也不够健全，因此，对于小波分析的研究具有不可忽视的重要性，只有加强对于小波分析的研究，才能使其发挥更大的应用，为人们的生活提供便利，本文主要针对小波分析的相关原理进行简单的介绍，并对小波分析在图像与音频方面的具体应用进行详细的分析，希望能为我国该方面的科学研究人员提供一定的参考。

参考文献：

【1】侯建华 “小波变换在图像处理中的应用”本科毕业设计探索与实践[J]-《电气电子教学学报》-2015（27）

【2】苏艳刚 海上雷达图像处理中的小波变换算法研究[J]-《舰船科学技术》-2016（06）

作者简介：

姓名：段羽浩，出生年月：1988年9月22日，性别：女，民族：汉族，籍贯：河南省南阳市，学历：研究生，研究方向：图像处理，作者单位：天津天狮学院，单位所在地：天津市武清区，单位所在地邮编：301700。