数字图像处理：Chap-15 多尺度图象处理.pdf

【数字图像处理：Chap-15 多尺度图象处理】 多尺度图像处理是数字图像处理中的一个重要分支，它涉及到图像的多层次分析和表达，旨在揭示图像在不同分辨率下的特性。这一技术受到人类视觉系统启发，因为我们观察物体时，会根据距离和注意力的变化自然地调整观察的细节程度。多尺度技术的应用广泛，包括图像分析、识别、压缩和增强等。 15章主要分为以下几个部分： 1. **多尺度表达**：这一部分介绍了如何通过不同的尺度来表示图像。多尺度信号表达通常通过逐步降低图像的分辨率来实现，每次下一层都会去除掉上一层的细节信息。这个过程可以构建一个金字塔结构，即图像金字塔。图像金字塔中，每一层都代表了图像的一种不同分辨率，从底层的精细细节到顶层的大规模结构。 2. **高斯和拉普拉斯金字塔**：高斯金字塔是通过应用高斯滤波器并亚采样来构建的，目的是在保持图像基本结构的同时减少细节。拉普拉斯金字塔则由高斯金字塔相邻层的差分构造而成，它捕捉到了金字塔中被过滤掉的高频细节。两者结合可用于图像的多尺度分解和重建。 3. **多尺度变换技术**：这部分讨论了不同的多尺度变换方法，如小波变换，它们允许图像在多个频率或尺度上被分析，提供了局部化的特征提取能力。这些变换技术对于图像压缩、去噪和边缘检测等任务尤其有用。 15.3.1中提到了三类多尺度变换技术： 1. **尺度-空间分析**：通过分析图像在不同尺度下的极值点来识别关键特征。 2. **小波变换**：提供了一种同时考虑时间和频率信息的变换方法，特别适用于非平稳信号的分析。 3. **其他多尺度变换**：还包括傅立叶变换、小波包变换等，每种都有其独特的优点和适用场景。 通过多尺度图像处理，我们可以更好地理解和操纵图像内容，例如在低分辨率下隐藏的特征可能在高分辨率下变得明显。此外，这些技术还有助于提高图像处理算法的性能，例如在图像识别和目标检测中，多尺度分析可以提高准确性并减少计算复杂性。 多尺度图像处理是一种强大的工具，它不仅模拟了人类视觉系统的特性，还在图像分析、处理和理解中起到了关键作用。在互联网时代，这种技术的应用越来越广泛，涵盖从图像搜索到视频监控等多个领域。