小波变换的图像增强

资 源 简 介

小波变换的图像增强

详 情 说 明

小波变换作为一种多尺度分析工具，在图像增强领域展现出独特优势。其核心思想是通过分解-处理-重构的流程，实现对图像不同频带信息的针对性增强。

首先进行多级分解。采用Mallat算法对原始图像进行二维离散小波变换(DWT)，得到低频近似系数和水平、垂直、对角线三个方向的高频细节系数。随着分解层数增加，低频部分会逐步剥离出更宏观的结构信息，而高频部分则捕获到不同尺度的边缘和纹理特征。

关键步骤在于系数处理。对于低频分量，通常采用对比度拉伸或直方图均衡化来改善整体亮度分布；对高频分量则通过软/硬阈值法抑制噪声同时增强边缘。改进的阈值函数能避免传统方法造成的伪吉布斯效应，如基于邻域能量的自适应阈值策略。

重构阶段采用逆小波变换。将处理后的各子带系数按金字塔结构逐层向上合成，最终得到增强图像。值得注意的是，在分解与重构过程中需保持滤波器组的正交性或双正交性，以避免信息丢失和相位失真。

进阶技巧包括结合方向性小波（如Curvelet）处理各向异性特征，或利用小波包变换实现更精细的频带划分。实际应用中还需考虑计算复杂度与增强效果的平衡，针对医学影像、遥感图像等不同场景调整参数策略。