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文档简介
一种基于二进小波变换的图像增强方法可以对图像进行改进和优图像的质量和清晰度，使其更适合于人类视觉感知。在本论文介绍了一种基于二分小波变换的图像增强方法。这种方法可以始图像信息的同时，提高图像的对比度和清晰度，并节省计算储空间。详细地说明了该方法的原理、步骤和实验结果，以及有方法的比较。实验结果表明，这种方法可以显著提高图像质增强；二分小波变换；对比度；清晰度像在科学研究、医学诊断、安全监控、娱乐等领域中广泛应这些领域中，图像质量和清晰度是一个重要的因素，因为它们直人类视觉的感知和理解。因此，图像增强是一种重要的数字图像术，它可以提高图像的对比度、清晰度和色彩饱和度，从而改进强的领域中，小波变换是一种常用的方法。小波变换可以像分解为不同尺度和方向的基本波形，并将它们用于图像恢复或增然而，传统的小波变换存在一些问题，如计算复杂度高、处理速度存储空间大等。因此，我们引入了一种新的方法，即基于二分小波一种基于多尺度分解的信号分析工具，它可以将信号分频率和时间分辨率的基本波形。小波变换的核心思想是将原始逐级分解，得到一系列具有不同频带的低频和高频信号，然后分解级别将信号恢复到原始的尺度。因此，小波变换可以有效力。种分层的小波变换方法，它可以将图像按照不同解为不同的低频和高频分量，从而得到一系列具有不同尺度的二分小波变换中，首先对原始图像进行水平和竖直方向的离散理，得到更多的尺度分量。在每个尺度下，我们都可以得到不法小波变换的图像增强方法是一种将图像分解为不同尺度和小波变换方法。该方法的原理是将原始图像分解为不同的低频和量，然后对每个分量进行恢复和增强。在分解的过程中，我们将 (1)对低频分量进行均值滤波或中值滤波，以减少噪声和提高图像 (2)对高频分量进行阈值处理，以提高图像对比度和鲜明度。 (3)对滤波后的图像进行反变换，得到增强后的图像。了多组数字图像来测试基于二分小波变换的图像增强方法测试结果表明，通过使用该方法，图像的对比度和清晰度都得的改善，同时保留了原始图像的信息。下图分别是原始图像和!明，基于二分小波变换的图像增强方法不仅可以提高图度和清晰度，而且可以保留原始图像的信息。与其他现有方法方法的优点在于计算速度快，存储空间小，同时更加适用于各该方法可以显著提高图像的对比度和清晰度，同时保留原始图像的信息。有方法相比，该方法的优点在
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