图像视觉信息表象理论与小波分析在图像处理中的应用

"这篇论文主要探讨了计算机图形图像处理领域的几个关键知识点，包括计算视觉、图像处理、小波分析、边缘检测、形状表象、纹理分析和图像检索。作者王郑耀在西安交通大学攻读硕士期间，由程正兴教授指导，深入研究了图像的视觉信息表象理论及其数学基础，并在2006年完成并提交了此篇硕士论文。 在计算视觉领域，论文可能涉及了如何模拟人类视觉系统来理解和解析图像内容。计算视觉通常涵盖了图像识别、场景理解等多个方面，旨在通过计算机程序实现对视觉信息的自动处理。 图像处理技术是论文的核心部分，它涉及到一系列的技术，如图像增强、去噪、复原等，以改善图像的质量或提取有用信息。论文特别提到了视觉计算理论，这是图像处理的一个分支，旨在理解和建模视觉信息处理的过程。 小波分析在图像处理中扮演着重要角色，它允许我们对图像进行多尺度分析，能有效地捕捉图像的局部特征和细节。通过小波变换，可以将图像分解成不同频率的成分，这对于图像压缩、边缘检测和特征提取尤其有用。 边缘检测是图像分析的关键步骤，它用于识别图像中的边界和轮廓。论文可能讨论了各种边缘检测算法，如Canny算子、Sobel算子或拉普拉斯算子，这些方法可以帮助确定图像中物体的形状和位置。 形状表象则关注如何描述和识别图像中的几何形状。这可能涉及到形状描述子的使用，例如Hough变换、轮廓匹配或模板匹配，以便计算机能够理解并区分不同的形状。 纹理分析是图像内容理解的另一重要方面，它研究图像区域内的像素模式和统计特性。纹理特征可用于分类、识别和图像检索，特别是在遥感、医学成像和视频监控等领域。 最后，图像检索是基于内容的图像处理技术，它允许用户通过描述图像的视觉特征（如颜色、纹理和形状）来搜索相似的图像。MPEG-7标准提供了一种描述和检索多媒体内容的框架，可能在论文中被提及。 论文构建了图像视觉信息表象理论的基本体系结构，通过数学定理和数值试验，尤其是对多尺度零交叉点和小波变换系数的分析，揭示了描述和重构图像视觉信息的规则和方法。这为理解和处理图像信息提供了理论支持和实践指导。"