基于小波的多尺度圖像處理及其在紙漿纖維檢測中的應用研究

【摘要】從社會產業技術發展的層面來看，隨著圖像處理技術的不斷升級，紙漿纖維檢測環節工作的操作質量也較以往有所改善。實際上，這與基于小波的多尺度圖像處理方法的選用有著直接的關聯。小波多尺度邊緣檢測的原理較為科學，即將小波的多尺度因子與不同方向上的梯度連寫起來，使其在梯度大的方向采用小尺度的因子，從而突顯出較強的圖像邊緣細節的保持特性。本文就基于小波的多尺度圖像處理的過程及其基本情況進行論述，結合具體的使用范圍挖掘此種多尺度圖像處理模式在紙漿纖維檢測中的具體應用實效，以期為該領域實踐帶來有益的借鑒。

【關鍵詞】小波；多尺度圖像處理；紙漿纖維檢測；應用；研究

前言

小波分析作為信息科學領域中的一項核心策略，被廣泛應用于圖像處理當中的圖像預處理、圖像特征提取等模塊之中，并且取得了極佳的應用實效。從實際應用的過程來看，盡管多尺度特性與方向性是圖像本身的自然屬性，但如若在進行圖像處理的過程中，將圖像的自然屬性客觀地呈現出來，則有助于更好地去除圖像噪點。就以紙漿纖維的有效檢測項目來看，基于小波的多尺度圖像處理模式的融入，提升了該項檢測方法的實際效能。

一、淺析小波多尺度邊緣檢測原理

從既往的研究資料中可知，盡管小波分析可以實現對圖像的多尺度描述，但其對圖像的方向性描述效果不佳，因此，為了更好地提升小波分析的實效性，則在固有基礎上增添了一個“小波濾波器”模塊，在該模塊的輔助作用下，小波多尺度描述則可以在任意的圖像方位上進行[1]?！?br>