基于小波的纹理图像特征提取技术详解与MATLAB应用

本篇论文主要探讨了基于小波的纹理图像特征提取方法，由李俊志同学在06级测控2班，学号40603020208，指导教师杜隽龙教授的指导下完成。论文首先介绍了小波的基本概念，包括小波的定义，它是具有衰减性和波动性的局部化函数，可以通过平移和缩放操作生成一系列函数，其中基小波或母小波是核心。 接着，论文深入阐述了小波变换的基本原理，即利用小波函数的多分辨率特性将图像分解为低频和高频子带，这有助于更好地理解和处理图像的细节信息。选取小波基的原则是关键，通常考虑的因素有正则性、紧支集、对称性和消失矩阶数，这些原则有助于选择最适合特定任务的小波。 对比了小波变换与传统的傅里叶变换，小波分析扩展了傅里叶分析的思想，提供了更灵活的时间-频率分析，而且小波基的选择和分析方法依赖于傅里叶分析，但又有所创新。论文介绍了MATLAB中的两个小波分解函数，dwt2用于执行一层二维离散小波变换，wavedec2则支持多层分解，提供了具体的语法格式。 程序流程图展示了实际操作过程，包括加载原始图像，将其转换为灰度图，然后通过小波函数进行分解，得到各个子图，最后是分析和总结。以sym4小波为例，论文展示了一张二层分解后的图像，近似子带与原始图像的相似度高，反映了小波分解能够保留图像的主要能量特征。 结论部分，通过对分解结果的分析，论文强调了小波特征提取在纹理图像处理中的有效性，它能有效地提取和保留图像的局部特征，这对于许多图像处理任务，如图像识别、分类和压缩等具有重要意义。这篇论文不仅理论性强，而且实用性强，展示了小波理论在实际应用中的价值。