基于小波变换的图像分割方法

资 源 简 介

基于小波变换的图像分割方法

详 情 说 明

小波变换在图像分割领域展现出独特优势，其多尺度分析特性能够有效处理传统方法难以应对的复杂场景。相比于常规算法，该方法通过频域局部化能力显著提升了噪声鲁棒性。

与传统聚类技术（如k-means、模糊c-means）相比，小波变换能更好地保留边缘信息，避免因像素离散化导致的细节丢失。对于水平集方法（包括快速水平集、模糊聚类结合LBM等变体），小波分解提供的多分辨率框架可优化初始轮廓设置，减少迭代次数。

在图模型方法（如图割）中，小波系数可作为节点权重的优化依据；对于分水岭等区域合并算法，小波模极大值能精准定位待合并边界。这种频域-空域联合分析的特性，使其在医学影像、遥感图像等噪声敏感场景中表现尤为突出。