基于小波的纹理图像特征提取与程序流程图演示

"本研究论文主要探讨了程序流程图在大学毕业答辩中的应用，聚焦于基于小波的纹理图像特征提取方法。该研究由学生李俊志，06级测控2班的4060学号3020208号同学，在杜隽龙老师的指导下完成，旨在展示如何利用小波分析技术在图像处理领域的实际应用。 论文首先介绍了小波的概念，它是具有有限宽度、均值为零的局部化波形，强调其衰减性和波动性。小波被定义为通过对母小波（基小波）进行平移和缩放操作得到的一族函数。接着，论文详细阐述了小波变换的基本原理，即利用其多分辨率特性对图像进行分解，将图像分割成低频和高频子带，以适应不同的图像处理需求。 选取小波基的原则包括正则性、紧支集、对称性和消失矩阶数，论文列举了一些常用的基，如sym4小波，以及它们允许的最大分解级数。与传统的傅里叶变换相比，小波分析提供了更精细的时间频率分析，特别是在非平稳信号处理方面。 MATLAB是文中用于实现小波分析的重要工具，介绍了两个关键函数：dwt2用于进行一层二维离散小波变换，wavedec2则支持多层分解。程序流程图展示了整个过程，包括加载原始图像、转换为灰度图，然后利用小波函数进行分解并得到分解图子。 具体应用实例中，论文展示了当使用sym4小波基进行二层分解时，原始图像的纹理特征是如何被分解并呈现出来。分析结果显示，近似分量子图与原始图像最为相似，这证明了小波分解能够有效地保留图像的主要能量特征。 最后，论文总结了研究结果，着重指出小波分析在纹理图像特征提取中的优势，以及其在实际图像处理任务中的潜在应用价值。通过这次毕业答辩，李俊志同学展示了对小波理论的深入理解和实践能力，为纹理分析领域的进一步研究奠定了坚实的基础。"