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2、換實現(xiàn)對圖像的處理與分析，已經(jīng)成為圖像處理方向較為活躍的領(lǐng)域。相對于傳統(tǒng)的小波變換方法，提升算法具有計算簡單，運算速度快，易于計算機實現(xiàn)等諸多優(yōu)點，在許多領(lǐng)域都有著廣闊的應(yīng)用前景。而圖像的去噪和邊緣檢測作為圖像處理的基礎(chǔ)，在研究中也起著至關(guān)重要的作用。本文在分析提升小波變換的理論基礎(chǔ)上，對提升算法分別應(yīng)用于圖像去噪和圖像邊緣檢測這兩個方面進行了研究，主要有：( 1 ) 針對傳統(tǒng)去噪算法對小波變換中不同分解層上的信號和噪聲的傳播特性缺乏有

3、效分析這一不足，本文在應(yīng)用提升原理的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一種新的閾值提取方案。具體為，在確定閾值時考慮N d , 波分解層數(shù)、局部對比度、高頻系數(shù)特性這三個因素的影響。算法思想是對經(jīng)過提升小波分解后各個層次上的水平、垂直、對角方向上的高頻系數(shù)矩陣進行分塊處理，達(dá)到自適應(yīng)改變閾值的效果。實驗表明，本文算法能夠有效地去除圖像噪聲，較之常用的圖像去噪算法，具有更高的峰值信噪比以及更快的運行速度。( 2 ) 針對單一特征的圖像邊緣檢測算法不能充分表達(dá)