小波變換在圖像增強和壓縮中的應用研究

孫秀燕 萊蕪職業技術學院 山東萊蕪 271100

一、小波變換在圖像增強中的應用

圖像增強是指按實際需要采取相應的技術手段，強調圖像中的某些特征而抑制其他信息，提高視覺質量；使改善后的圖像比原始圖像更加滿足某些特殊分析的需要。根據具體應用目的不同，圖像增強方法主要有3類：空間域增強方法，變換域增強方法和基于參數優化的方法。

下面介紹一下小波變換在醫學圖像、遙感成像、虹膜圖像中的應用。

一幅醫學圖像以直觀的形式給醫生提供輔助診斷和治療的信息。但是，從掃描儀設備出來的原始圖像由于受到成像設備和獲取條件等多種因素的影響，可能出現圖像質量的退化，甚至偽跡，即使是高質量的圖像，在大多數情況下，也很難用肉眼直接得出有用的診斷。因此，圖像增強技術已經成為醫學圖像實際應用中不可或缺的一項工作。由于小波分析具有多分辨率、多尺度的特點，把它應用于圖像增強時，效果優于傳統的增強算法。經過實驗和理論明確了反對稱雙正交小波具有微分算子功能，它能近似地代替二進小波，更適合用于對圖像邊緣的增強，而且能加快速度。

遙感成像是一種遠距離的目標探測技術和方法，它獲取的目標信息來自目標反射和輻射的電磁波，并通過對獲得的信息進行加工處理，實現對目標進行定位、定性和定量的描述。由于不同的地面目標其特性及其所處環境會有所差異，所以不同地面目標反射或輻射的電磁波信息也會有所不同，遙感正是通過觀察所獲得信息的特性差異來達到獲取目標信息的目的。

基于小波變換的融合算法相對其他算法可以更好的保持細節信息和光譜信息，而且可以靈活的與其他融合算法相結合，最大程度上的綜合各種有效信息，因此在遙感成像中具有重要的作用。

在對虹膜圖像進行預處理和噪聲處理之后可以看到虹膜圖像中包含著豐富的紋理信息。紋理反映了圖像像素的自身特征以及像素之間的空間關系。由于物質變化的多樣性是一個重要而又難以描述的特性，圖像紋理至今沒有公認、一致的定義。紋理可以看作是圖像中局部不規則而又宏觀有規律的特性，圖像紋理與物體本身的屬性有關反映了物體表面顏色和灰度的變化。人眼的虹膜圖像中包括有明顯的、豐富的和可區別的各種模式特征，許多紋理分析的方法都可以用來抽取虹膜特征。

目前，常用的虹膜特征提取算法有Daugman基于2D Gabor變換的傳統編碼方法和Wildes的Laplace金字塔模型算法。小波變換與數學形態學方法相結合分別提取虹膜圖像的特征屬性信息；再使用粗集的決策支持理論對這些提取出的屬性進行多次篩選后匹配。由于小波變換具有放大、平移、縮小的數學顯微鏡功能和具有多分辨率分析的特點，在被用于圖像處理時小波能夠方便的產生各種分辨率的圖像，所以在紋理分析方面獲得了廣泛的應用。

二、小波變換在圖像壓縮中的應用

小波分析是建立在傅立葉分析的思想方法之上的，是傅立葉分析的發展與延拓。小波分析用于圖像壓縮具有明顯的優點。基于小波分析的圖像壓縮方法很多。

一個圖像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子圖像，不同分辨率的子圖像對應的頻率是不相同的。高分辨率子圖像上大部分點的數值都接近于0，越是高頻，這種現象也就越敏感。對一個圖像來說，表現一個圖像最主要的部分是低頻部分，所以一個最簡單的壓縮方法是利用小波分解，去掉圖像的高頻部分而只保留低頻部分。

二維小波分析用于圖像壓縮是小波分析應用的一個重要方面。二維小波分析的特點是壓縮比高，壓縮速度快，壓縮后能保持圖像的特征基本不變，且在傳遞過程中可以抗干擾。

隨著我國海上交通運輸業的發展，海上事故也有所增多，船舶航行記錄儀可以記錄包括圖像聲音等信息的航行數據，為故障排除及事故調查提供依據。在航行數據的存儲中船載雷達圖像占了較大一部分存儲空間，故在傳輸和存儲的過程中，如何在節約存儲容量的基礎上對雷達圖像進行壓縮，并達到好的壓縮效果，是一個亟需解決的關鍵問題。

利用提升小波變換和SPIHT算法與算術編碼相結合的方法對雷達圖像進行壓縮，并將此方法與其他算法的壓縮速度和壓縮圖像效果進行比較，選取不同小波基和分解層數會對圖像的壓縮性能造成影響，從而達到不同的精確率。

隨著遠程醫療系統的逐步成熟和發展，對于數據壓縮和通信標準都提出了嚴格要求。醫學圖像壓縮的目的在于保留原始醫學圖像數據中蘊含的真實信息前提下，同時用較少的比特數據來表征醫學圖像，從而減少醫學圖像數據的存儲空間和遠程醫療中的傳輸時間，最終滿足海量醫學圖像數據有效存儲和實時傳輸的實際應用需求。

改進SPIHT算法主要通過對小波系數進行排序，再消除部分重要系數編碼冗余，最后調整掃描集合分割的策略來對SPIHT算法進行改進。能保證醫學圖像的重建質量，滿足醫學數據存儲和傳輸的需要。

三、結論

小波變換在圖像增強與圖像壓縮中起到了重要的作用，如今應用的領域也越來越廣泛，在以后的研究中，希望研究出精度更高，計算量更低、耗時更短的小波算法。