小波变换的图像压缩
研究基于小波变换的图像压缩
摘要
图像压缩的关键技术是图像数据转换,转换后的数据进行数据量化和数据熵编码。基于小波变换的图像压缩是一种常见的图像压缩方法,本篇论文使用小波变换、多分辨率分析及不同规模的量化和编码实现图像压缩。在相同的条件下,本文采用两种不同的方法,第一种方法保留低频和放弃高频,第二种方法是阈值方法来实现图像压缩。
关键词：关键词——小波变换；小波图像系数；量化；编码
1.引言
图像压缩是指损失一部分比特率的技术或无损还原原始图像信息。在信息理论中,它的有效性，源编码的问题,即通过移除冗余即不必要的信息来实现这一目标。压缩的图像信息有两个方法，模拟和数字,因为数字压缩方法有大幅减少比特数量的优势,绝大多数的系统使用数字压缩方法。信号分析及处理的常用方法是傅里叶变换(FT),而且最广泛的分析工具应用于图像处理,但由于傅里叶变换不能满足局部的时间域和频率域的特点,小波变换具有傅立叶变换没有的两个特征,同时小波变换系数相同的空间位置描述在不同的尺度上有相似性,使得小波变换能进行量化编码。近年来,使用基于小波变换的图像压缩已取得了很大的进步,也变换算法充分利用小波系数的特性。
2.图像压缩编码的基本原理
图像编码研究侧重于如何压缩图像数据信息,允许一定程度的失真条件下的还原图像(包括主观视觉效果),称为图像压缩编码。然后使图像信号的信号源通过系统PCM编码器由线性PCM编码,压缩编码器压缩图像数据,然后摆脱码字的冗余数据。图像压缩编码的基本原理是图1。
图1 图像压缩编码的基本框图
因此,图像编码是使用统计特性的固有效果和视觉特征,从原始图像中提取有效信息，信息压缩编码和删除一些无用的冗余信息,从而允许高效传输的数字图像或数字存储。图像恢复时,恢复图像的不完全与原始图像相同,保留有效信息的图像。
3.小波分析的基本理论
小波变换具有良好的定位时间和频域的特征,充分利用非均匀分布的分辨率,对于高频信号,使用时域的小时间窗口,进行低频信号分析,使用一个大的时间窗口。这正值一个时频分布特征,高频信号持续很长时间，不易衰减,低频信号持续很长时间,正好适合图像处理。
4. 基于小波的图像压缩变换
小波变换用于图像压缩的基本思想,小波变换用于图像压缩:首先选择小波对原始图像进行小波变换,得到了一系列小波系数,然后对这些系数量化和编码。使用某些特征相同的相邻元素之间的子频带的小波系数和量化小波系数实现图像数据压缩的目的。二维图像信号多分辨率分析和Matlab算法是关键,需要引入二维多分辨率分析和Matlab算法。二维可分离的多分辨率分析和Matlab算法可以很容易地由一维离散小波变换得到。图3 Matlab分别为二维分解图和重建算法图。
图2二维Matlab分解图
图中每隔两个一抽样，代表每两列置0和每两行置0的行与列抽样,通过低通滤波器和高通滤波器，并进行卷积。LH显示了水平边缘子图像,HL代表底部图片的垂直边缘,HH代表了底部图片斜方向的边缘。
图3重建算法图
小波重构的实现，其中,1↓2代表每两行插入一行0，1↓2代表每两个插入一列。
5.图像压缩
下面流程图的小波变换图像压缩编码过程通常称为编码。原始图像经过小波变换后,它变成了小波域的小波系数,将小波系数进行量化。因为小波变换允许原始图像能量主要集中在一小部分的小波系数,小波系数量化的最简单方法是省略掉低于阈值的小波系数,剩余系数表示为常数大于阈值，其中含有大部分能量,从而达到数据压缩的目的。基于小波变换的图像压缩的过程如图4所示。
图4基于小波变换的图像压缩的过程
起初,二维图像根据小波函数进行多层分解,使原始图像被分解为低频分量和相应不同的方向(水平、垂直、对角线)高频组件。第二步,低频、高频分量采用量化编码获得基于人类视觉的生理特点能识别的图像。低频部分可以使用快速余弦变换,进过阈值选择的高频部分可用于矢量量化,以获得一个二进制符号流。
图像压缩的方案和实现：
(1)放弃高频部分和保留低频部分
最重要的部分是一个图像的低频部分,所以当小波重构,我们可以只留下小波分解的低频部分,而高频部分系数设置为0。,因此,重构图像局部模糊,只有部分结果明显。实验中使用了“bior3.7”小波和实验艺术作品“comp.bmp”。它首先利用小波分解comp.bmp图像,这消除了高频图像的一部分,只保留低频部分,然后量化编码来实现压缩
a)数据结果
b）图像压缩结果
图5 放弃高频和保留低频的数据及图像结果结果
从图像结果的角度来看,第一次,我们提取经过小波分解的第一层原始图像的低频信息，压缩相对较小,约1/4大小;第二次，我们提取经过小波分解的第二层原始图像的低频信息，压缩比较大,大约1/12,效果并不理想。舍弃高频信息，保留原来的低频信息是图像压缩最简单的方法。它不需要额外的处理来获得更好的压缩效果。从理论上讲,可以获得任何压缩比。
(2)阈值方法
图像被多层小波分解后,保留低频系数不变,然后选择全局阈值处理高频系数;或高频系数处理不同层次的不同的阈值。高频系数的绝对值低于阈值设置为0,或者保留。使用剩余的非零的小波系数重构。Matlab使用ddencmp()函数获取默认阈值压缩,并使用函数wdencmp()可以压缩,本文采用全局阈值压缩和分层阈值压缩并比较它们。图像的全局阈值与分层阈值的实验结果如下。
a）全局阈值与分层阈值数据结果
b）全局阈值和分层阈值的图像
图6 阈值方法的结果
通过比较分层阈值压缩与全局阈值,可以得到的结论是,能量损失并不大的条件下条件下,全局阈值压缩可以获得更高的压缩,分层阈值阈值可以细节处理更加精细，图像效果更好。结果显示在图6。
6. 结论
图像是人们传递信息的重要媒介,大量的数据是数字图像的一个独特特性的,图像压缩对于现在信息的快速传输有极其重要的作用。本文使用小波变换进行图像压缩,介绍了小波变换的基本理论和基于小波变换的图像压缩。同时,它的图像压缩的细节信息有两种不同的方法:舍入高频保留低频和阈值方法。对于阈值方法,本文使用全局阈值压缩和分层阈值压缩,根据实验结果,它可以得到结论，能量损失并不大的情况下,阈值压缩可以获得更高的压缩。
促销活动控制与效果评估
惠天下决胜2012雪津啤酒促销活动 方案 组别：第一组 小组成员：黄永兵刘德雷黄樟光 江伟伟陈平娥 2012年5月4日
一、雪津啤酒促销活动的实施与控制方案 （一）促销活动的前期管理 1、明确各参与部门的职责 明确企业分管领导、促销管理部门、促销实施部门和促销辅助部门的各自职责范围，对其工作进行合理分工。在前面已谈到，在这不做具体介绍了。 2、制定促销执行手册 促销执行手册通常涉及促销活动计划书、商品指南、店头装饰指南和接待指南等内容。 3、培训相关人员 4、进行促销活动的准备工作 （二）促销活动期间的监督与控制 1、促销过程中的调查 （1）消费者的反应 调查目标消费者对促销活动的看法、意见、倾向和态度，目标消费者的相应行为、购买情况和其他表现，以及目标消费者对潜在市场的影响趋势等。 （2）社会公众的反应 调查广大公众的意见，行为和态度，消费者社团的反应等。 （3）竞争者的反应 2、促销过程中的监督 （1）促销方案执行情况 （2）促销实施现场情况 （3）促销资金和物资使用情况 3、促销过程中的纠偏 如果发现实施过程同计划方案有较大偏差，促销管理者应立即对促销活动进行调整，改进促销活动的组织方式。 4、促销过程中的问题协调 当企业内部发现管理职责不明确、分工不合理、方案存在漏洞、资金使用尺度理解不一、各部门之间存在沟通与合作障碍、奖品或赠品管理有漏洞等问题时，一方面需要企业分管领导及时统一协调，按照既定原则妥善处理，另一方面促销管理部门则应对这些问题提出符合实际的处理意见，共决策者采用。 （三）促销活动结束后的分析、评估与总结 1、财务分析 在促销活动结束后应统计促销期间的销售数据和财务数据。 2、市场分析 应对促销的市场指标进行调查。 3、促销活动的总结 促销报告应包括：一是促销前企业销售状况；二是促销后企业销售状况动态分析；三
小波变换的图像压缩
研究基于小波变换的图像压缩 摘要 图像压缩的关键技术是图像数据转换,转换后的数据进行数据量化和数据熵编码。基于小波变换的图像压缩是一种常见的图像压缩方法,本篇论文使用小波变换、多分辨率分析及不同规模的量化和编码实现图像压缩。在相同的条件下,本文采用两种不同的方法,第一种方法保留低频和放弃高频,第二种方法是阈值方法来实现图像压缩。 关键词：关键词——小波变换；小波图像系数；量化；编码 1.引言 图像压缩是指损失一部分比特率的技术或无损还原原始图像信息。在信息理论中,它的有效性，源编码的问题,即通过移除冗余即不必要的信息来实现这一目标。压缩的图像信息有两个方法，模拟和数字,因为数字压缩方法有大幅减少比特数量的优势,绝大多数的系统使用数字压缩方法。信号分析及处理的常用方法是傅里叶变换(FT),而且最广泛的分析工具应用于图像处理,但由于傅里叶变换不能满足局部的时间域和频率域的特点,小波变换具有傅立叶变换没有的两个特征,同时小波变换系数相同的空间位置描述在不同的尺度上有相似性,使得小波变换能进行量化编码。近年来,使用基于小波变换的图像压缩已取得了很大的进步,也变换算法充分利用小波系数的特性。 2.图像压缩编码的基本原理 图像编码研究侧重于如何压缩图像数据信息,允许一定程度的失真条件下的还原图像(包括主观视觉效果),称为图像压缩编码。然后使图像信号的信号源通过系统PCM编码器由线性PCM编码,压缩编码器压缩图像数据,然后摆脱码字的冗余数据。图像压缩编码的基本原理是图1。
图1 图像压缩编码的基本框图 因此,图像编码是使用统计特性的固有效果和视觉特征,从原始图像中提取有效信息，信息压缩编码和删除一些无用的冗余信息,从而允许高效传输的数字图像或数字存储。图像恢复时,恢复图像的不完全与原始图像相同,保留有效信息的图像。 3.小波分析的基本理论 小波变换具有良好的定位时间和频域的特征,充分利用非均匀分布的分辨率,对于高频信号,使用时域的小时间窗口,进行低频信号分析,使用一个大的时间窗口。这正值一个时频分布特征,高频信号持续很长时间，不易衰减,低频信号持续很长时间,正好适合图像处理。 4. 基于小波的图像压缩变换 小波变换用于图像压缩的基本思想,小波变换用于图像压缩:首先选择小波对原始图像进行小波变换,得到了一系列小波系数,然后对这些系数量化和编码。使用某些特征相同的相邻元素之间的子频带的小波系数和量化小波系数实现图像数据压缩的目的。二维图像信号多分辨率分析和Matlab算法是关键,需要引入二维多分辨率分析和Matlab算法。二维可分离的多分辨率分析和Matlab算法可以很容易地由一维离散小波变换得到。图3 Matlab分别为二维分解图和重建算法图。 图2二维Matlab分解图
傅里叶变换图像压缩
傅里叶变换图像压缩
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ＤSP实验进度汇报 组员：汪张扬、任艳波、陈雪松、谢聪、沈旭 任务分配：汪张扬由于考Ｇ,上周没有任务,沈旭负责自制二值图像的处理，陈雪松和谢聪负责其他图片的处理,任艳波负责搜集图像压缩评价的相关材料 以下为简要概括: 读入图像进行傅里叶变换和压缩 原始程序： a=imreａd(＇d:\１.jpｇ');b=figｕre;ｉｍshow（ａ);tiｔle（'原始图像'); F=fft2(ａ）; F_mｍ＝abs(Ｆ);fiｇｕrｅ；imshow(F）;tｉtle('原始幅度谱'）； Fshift＝fftｓｈiｆt（F）； Ｆ_m=abs(Fshiｆt);ｆｉguｒe;ｉｍshow(F_ｍ);ｔitle('幅度谱'); F_p＝ａnｇle(Fｓhｉfｔ);ｆｉguｒe;imshow（Ｆ_p）;title(＇相位谱＇）； Ｔ=＠fft2; B1=blkproc（a,[8 ８]，Ｔ);%将图像分块为８×8矩阵进行处理 fｉguｒe; imshｏw(ａ); ｔiｔle(＇原始图像')； mask=[１０0 ００0 00 0 10 0 0 0 0 0 ０0 1 ００0 0 ０ ０0 0 1 ００0 0 ００0 0 ０００0 0 0０0 0 1 0 0 0 0 0 000 1 0 ０0 0 0 ０0 ０1];％与该矩阵相乘去掉中间行,即高频部分 B2＝ｂlkproc(B1,[88］,'P1*x',mask)； fun=@ｉfft２； F3=blkproc(Ｂ2,[88],fun)； F＝mａt2graｙ(F３); fｉgure; iｍshow(F); ｔitｌe('压缩87．５%的图像'); 刚开始的原始图像:
大工18春《营销效果评估与分析》在线作业2
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ (单选题) 1: ( )是指网民完成您期望行动的次数,可以直接反馈广告的效果如何。 A: 展现量 B: 千次展现成本 C: 点击量 D: 转化量 正确答案: (单选题) 2: ( )是指广告被展现给网民的次数,对于企业的意义是有多少人看到了我投放的广告。 A: 展现量 B: 千次展现成本 C: 点击量 D: 转化量 正确答案: (单选题) 3: ( )是指访客抵达网页头部的次数。 A: 访问次数 B: 访客数 C: 新访客数 D: 页头访问次数 正确答案: (单选题) 4: 四象限法中,( )中的关键词往往是一些竞争激烈的通用词或产品词,这些词会带来相当多的转化,但消费也高。 A: 第Ⅰ象限 B: 第Ⅱ象限 C: 第Ⅲ象限 D: 第Ⅳ象限 正确答案: (单选题) 5: 四象限法中,( )优化的优先级别为一级,花钱多、转化少,需要重点提升转化量。A: 第Ⅰ象限 B: 第Ⅱ象限 C: 第Ⅲ象限 D: 第Ⅳ象限 正确答案: (多选题) 1: 咨询量低在网站建设方面应如何优化?( ) A: 提升网站的美观性 B: 提升网站的专业性 C: 提升网站的易用性 D: 提升网站的互动性 正确答案: (多选题) 2: 造成抵达率低的原因有( )。 A: 打不开 B: 时间长 C: 地区差异 D: 成本高
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 正确答案: (多选题) 3: 推广阶段的影响因素有哪些方面?( ) A: 账户方面 B: 关键词方面 C: 创意方面 D: 数据方面 正确答案: (多选题) 4: 销售阶段的监控指标有( )。 A: 点击量 B: 订单量 C: 平均转化成本 D: 投资回报率 正确答案: (多选题) 5: 账户的分析思路有( )。 A: 分析整体数据趋势 B: 二八原则选择优化样本 C: 四象限法确定优化方向 D: 对应漏斗分析优化因素 正确答案: (判断题) 1: 二八原则里所说的消费占比较高,是一个绝对的数值,而不是一个相对的概念。T: 对 F: 错 正确答案: (判断题) 2: 四象限法中,第Ⅰ象限优化的优先级别为二级,花钱多、转化多,需要解决降低成本的问题。 T: 对 F: 错 正确答案: (判断题) 3: 提升物料选择的合理性,要做到网站内容要与关键词和创意有相关性、保证网站内容适应访客需求。 T: 对 F: 错 正确答案: (判断题) 4: 订单额是指通过推广获得的订单总额,也就是推广带来的销售额。 T: 对 F: 错 正确答案: (判断题) 5: 点击率是指点击推广广告后,成功进入的比率。 T: 对 F: 错 正确答案: (判断题) 6: 访客次数是指一天之内您网站的独立访客数,如果一天内同一访客多次访问您的网站,只会计算一个访客。
第8章 小波变换在图像去噪与图像增强中的应用
是第8章小波变换在图像去噪与图像增强中的应用 本章集中讨论小波在图像去噪与图像增强中的应用，首先研究基于小波的图像去噪方法。 设原图像（即待恢复的图像）为 []{},:,,,f i j i j I N =,被噪声污杂的图像（即观察到的图像）为[]{},:,,,g i j i j I N =，并设 [][][],,,,,,,g i j f i j i j i j I N ε=+= (0.1) 其中[],i j ε是噪声分量，独立同分布于()20,N πσ，且与[],f i j 独立，去噪的目的 是得到[],f i j 的估计[]?,f i j ，使其均方误差（MSE ）最小，其中 [][]()22,,11?,,N i j MSE f i j f i j N ==-∑ (0.2) 在小波域，利用正交小波变换，（8.1）式变换后既得 [][][],,,,,1,,Y i j X i j V i j i j N =+= (0.3) 其中Y [],i j 是有噪小波系数，X [],i j 是无噪小波系数，为简单记并考虑到实际问 题的需要，本章对噪声的讨论仅限于加性的高斯白噪声，即V [],i j 为互相独立、 与()20,N πσ同分布的噪声分量。 图像去噪在信号处理中是一个经典的问题，传统的去噪方法多采用平均或线性方常用的是Wiener 滤波，但是去噪效果不够好，随着小波理论日趋完善，它以其自身良好的时频特性在图像、信号去噪领域法进行，受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河，具体来说，小波去噪的成功主要得益于小波变换有如下特点：低熵性。小波系数的稀疏分布，使图像变换后的熵降低；多分辩率特性，由于采用了多分辩率的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征，如边缘、尖峰、断点等，可在不同分辩率下根据信号和噪声分布的特点去噪；去相关性。因小波变换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噪；选基灵活性。由于小波变换可以灵活选择基，也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等，对不同场合，可以选择不同的小波母函数。 因此，本章重点讨论基于各种小波变换的去噪方法。 8．1信号的奇异性检测与小波模极大值 信号（或函数）的奇异性是指信号（或函数）在某处有间断或某阶导数不连续。显然，无限次可导的函数是光滑的或者说是没有奇异性，奇异点（即突变点）通常包含
一种基于小波变换的自适应图像增强算法
崔 冲 丁建华 （大连海事大学信号与图像处理研究所 大连 116026） E-mail cui_chong@https://www.wendangku.net/doc/0d2391432.html, ； huazai0135020@https://www.wendangku.net/doc/0d2391432.html, 摘 要：针对含有微弱纹状物或点状物的图像，提出一种基于小波变换的自适应图像增强算法，首先根据小波变换提取出图像中不同变化频率的微弱纹状物，再对这些微弱纹状物进行自适应放大，加大其对比度，从而达到增强的目的，实验结果表明，该算法有着良好的增强效果。 关键词： 图像增强；自适应；小波变换； 1 引言 由于受光照、设备等因素的制约，实际摄取的图像会含有较大的噪声，灰度对比度低，某些局部细节没有明显的灰度差别，使人眼或者机器难以识别，因此有必要进行图像增强，为后续处理做准备。 常用的图像增强算法，比如直方图变换、直方图均衡等都有很好的增强效果，但这些都是全局性算法，对某些灰度集中且对比度低的图像，如含有微弱纹状物或点状物的图像，应用这些算法反而会降低清晰度[1]，本文根据此类图像的特点，在已有算法的基础上[2]，利用小波变换，根据图像信号的变化频率自适应调整求均值的邻域窗口大小，从而使得慢变和快变的信号同时得到增强。 2 基本原理 先介绍一种简单的增强算法[2]，为讨论方便，取出一副数字图像中某一行的像素数据形成一维数据信号，它表示数字图像中某一行的灰度变化信息。如图1所示。增强微弱 )(x f 变化就是增强波形中缓变部分，从而使得波形中微弱的波峰和波谷尽可能得到增强。为此，需要求出的慢变均值，再求出其差值)(x f )(x g )()(x g x f a ?=Δ，即可提取出波峰和波谷。下一步就是对这个差值信号进行自适应放大：a Δa A x p Δ?=)(，A 为放大系数，A 应能按照自适应变化，当大时，A 值小，当a Δa Δa Δ小时，A 值大。经自适应放大后的波形如图2所示，显然，中微弱的波峰和波谷都得到充分的放大。 )(x p )(x f 图1 原始信号f(x)波形 图2 增强后的信号p(x)波形 https://www.wendangku.net/doc/0d2391432.html,
图像傅里叶变换的物理意义
傅里叶变换在图像处理中的作用 图像的频率是表征图像中灰度变化剧烈程度的指标，是灰度在平面空间上的梯度。如：大面积的沙漠在图像中是一片灰度变化缓慢的区域，对应的频率值很低；而对于地表属性变换剧烈的边缘区域在图像中是一片灰度变化剧烈的区域，对应的频率值较高。傅立叶变换在实际中有非常明显的物理意义，设f是一个能量有限的模拟信号，则其傅立叶变换就表示f的谱。从纯粹的数学意义上看，傅立叶变换是将一个函数转换为一系列周期函数来处理的。从物理效果看，傅立叶变换是将图像从空间域转换到频率域，其逆变换是将图像从频率域转换到空间域。换句话说，傅立叶变换的物理意义是将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，傅立叶逆变换是将图像的频率分布函数变换为灰度分布函数 傅立叶变换以前，图像（未压缩的位图）是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由z=f(x,y)来表示。由于空间是三维的，图像是二维的，因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示，这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。为什么要提梯度？因为实际上对图像进行二维傅立叶变换得到频谱图，就是图像梯度的分布图，当然频谱图上的各点与图像上各点并不存在一一对应的关系，即使在不移频的情况下也是没有。傅立叶频谱图上我们看到的明暗不一的亮点，实际上图像上某一点与邻域点差异的强弱，即梯度的大小，也即该点的频率的大小（可以这么理解，图像中的低频部分指低梯度的点，高频部分相反）。一般来讲，梯度大则该点的亮度强，否则该点亮度弱。这样通过观察傅立叶变换后的频谱图，也叫功率图，我们首先就可以看出，图像的能量分布，如果频谱图中暗的点数更多，那么实际图像是比较柔和的（因为各点与邻域差异都不大，梯度相对较小），反之，如果频谱图中亮的点数多，那么实际图像一定是尖锐的，边界分明且边界两边像素差异较大的。对频谱移频到原点以后，可以看出图像的频率分布是以原点为圆心，对称分布的。将频谱移频到圆心除了可以清晰地看出图像频率分布以外，还有一个好处，它可以分离出有周期性规律的干扰信号，比如正弦干扰，一副带有正弦干扰，移频到原点的频谱图上可以看出除了中心以外还存在以某一点为中心，对称分布的亮点集合，这个集合就是干扰噪音产生的，这时可以很直观的通过在该位置放置带阻滤波器消除干扰 注： 1、图像经过二维傅立叶变换后，其变换系数矩阵表明： 若变换矩阵Fn原点设在中心，其频谱能量集中分布在变换系数短阵的中心附近(图中阴影区)。若所用的二维傅立叶变换矩阵Fn的原点设在左上角，那么图像信号能量将集中在系数矩阵的四个角上。这是由二维傅立叶变换本身性质决定的。同时也表明一股图像能量集中低频区域。 2 、变换之后的图像在原点平移之前四角是低频，最亮，平移之后中间部分是低频，最亮，亮度大说明低频的能量大（幅角比较大） 傅立叶变换在图像处理中有非常非常的作用。因为不仅傅立叶分析涉及图像处理的很多方面，傅立叶的改进算法， 比如离散余弦变换，gabor与小波在图像处理中也有重要的分量。 印象中，傅立叶变换在图像处理以下几个话题都有重要作用： 1.图像增强与图像去噪 绝大部分噪音都是图像的高频分量，通过低通滤波器来滤除高频——噪声; 边缘也是图像的高频分量，可以通过添加高频分量来增强原始图像的边缘； 2.图像分割之边缘检测 提取图像高频分量
营销方案效果评估
营销策划论文作业之 营销策划效果的评价 摘要：营销策划效果的不同评价方法，以及它们的特点和不同点。 关键词：营销策划效果评价评价方法分类 正文： 市场营销涉及到许多评价问题，如广告效果评价，促销效果评价，策划效果评价等。大多数评价以定性分析为主。 跟其他诸多问题一样，市场营销策划效果评价的难点也在于评价指标的设计与量化过程的处理，特别是量化问题，如果量化方法不科学，评价结果的可靠性就差。传统的评价方法一般是采用定性分析即为对市场营销策划效果的质的规定性做分析。主要使用诸如比较、归纳、演绎、分析、综合等逻辑方法；同时还要求对分析结果的信度、效度和客观度等可靠性指标进行检验和评价。它是建立在描述基础上的逻辑分析和推断，侧重揭示市场营销策划中的现象和行为产生的原因与意义。 在定性分析中常用的定性描述分析方法有：系统分析方法和逻辑分析方法。系统分析方法是用系统科学的原理来处理评价市场营销策划。在评价市场营销策划效果时，用系统科学的基本原理（反馈原理、有序原理、整体原理）对评价的整个过程进行系统的思考，以使评价结果具有较高的可靠性和准确性，以提高评价结果的品质。 逻辑分析方法是用逻辑学的基本原理和方法来评价市场营销策划效果，常用的方法有：（1）归纳、演绎。归纳是从个别事实推出一般结论的思维方法，相当于认识运动中从个别到一般的阶段。二者是互相密切联系的两个方面，不仅归纳是演绎的基础，演绎是原有归纳的补充，而且演绎是新的归纳过程的前导，归纳也是演绎的补充。（2）分析和综合。分析就是把认识的对象在思维中分解成各个组成部分，然后对它们进行细致的研究。其研究的结果是对认识对象的各个部分提供了具体的知识。综合则与分析相对，是在思维活动中将分析所得的关于客观对象各个部分、方面、特性和因素的认识联结起来，形成对客观对象的整体性认识。二者是两种不同的、相反的理性认识方法，但它们又是相互依存、不可分割。二者的统一的客观根据是事物本身都是由若干部分、方面组成的统一体，事物既有多样性，又有统一性。而且，分析是综合的前提，而综合又是分析的发展和提高。 在市场营销策划效果评价领域，目前国际上流行的普尔级别（改进型）评等法则，通过市场调查，对营销策划方案执行前后的盈亏状况、销售增长率和相对市场占有率的测算，来对市场营销策划效果进行整个评价。传统的评价方法虽然在一定程序上能够解决实际问题，也比较适用于对市场营销策划效果进行全面、系统的整体评价。但是这种方法有两点不足之处。其一，评价指标没有明确的外延，具有很大的“模糊性”。其二，评价的主观色彩浓厚，同时该方法将各种评价指标“同一化”，并没有结合企业营销策划目标来分配各指标之间的权重。
基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪(精)
第 19卷第 2期四川理工学院学报 (自然科学版 V ol . 19 No. 2 JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY OF 2006年 4月 SCIENCE & ENGINEERING (NATURAL SCIENCE EDITION Apr . 2006 文章编号:1673-1549(2006 02-0008-04 基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪 高飞,杨平先,孙兴波 (四川理工学院电子与信息工程系,四川自贡 643000 摘要:提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像, 在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强, 再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。 关键词:图像增强;小波变换;去噪;阀值收缩 中图分类号:TP391 文献标识码:A 前言 小波变换是传统傅里叶变换的继承和发展, 由于小波的多分辨率分析具有良好的空间域和频率域局部化特性, 对高频采用逐渐精细的时域或空域步长, 可以聚焦 到分析对象的任意细节, 因此特别适合于图像信号这一类非平稳信源的处理,已成为一种信号/ 图像处理的新手段。目前,小波分析已被成功地应用于信号处理、图象 处理、语音与图像编码、语音识别与合成、多尺度边缘提取和重建、分形及数字电视等科学领域 [1]。
图像增强是图像处理中一个非常重要的研究领域,已经有许多非常成熟和有效的方法如直方图均衡、高通滤波、反掩模锐化法等,但是这些传统的图像增强方法都存在着不足,如噪声放大、有时可能引入新的噪声结构等。目前已经有许多关于小波变换在图像处理方面的应用研究, 取得了非常不错的效 果。针对传统图像增强中存在的一些问题,如增强噪声、丢失细节等,本文提出了一种基于阈值收缩法 [2]的小波图像增强方法, 实验结果表明该方法能较好地解决图像增强中的噪声放大的问题, 并能非线性地增强图像的细节信息,保持图像的边缘特征,改善图像的视觉效果,是一种很有效的方法。 1 小波变换 小波变换的基本思想是用一族函数去表示或逼近一信号, 这一族函数称为小波函数系。它是通过一 小波母函数的伸缩和平移产生其“子波”来构成的,用其变换系数描述原来的信号 [3]。设相应的尺度函 数为 (x ?,小波函数为(x ψ,二维尺度函数 , (y x ?,是可分离的,即: ( ( , (y x y x ???=,即可以构造 3个二维基本小波函数: ( ( , (1y x y x ψ?ψ=, ( ( , (2y x y x ?ψψ=, ( ( , (3y x y x ψψψ= 那么,二维小波基可以通过以下伸缩平移实现: 2, 2(2 , (, , n y m x y x j j i j i n m j ??=???ψψ 3, 2, 1, , , =∈i Z n m j 这样,一个二维图像信号 , (y x f 在尺度 j 2下的平滑成分(低频分量可用二维序列 , (n m D j 表示为: , ( , ( , (, , y x y x f n m D n m j j ?=
数字图像的傅里叶变换
数字图像的傅里叶变换 一. 课程设计目的 （1）了解图像变换的意义和手段 （2）熟悉傅里叶变换的基本性质 （3）热练掌握FFT的方法反应用 （4）通过本实验掌握利用MATLAB编程实现数字图像的傅里叶变换 二.课程设计要求 （1）熟悉并掌握傅立叶变换 （2）了解傅立叶变换在图像处理中的应用 （3）通过实验了解二维频谱的分布特点 （4）用MATLAB实现傅立叶变换仿真 三.设计思路 1.相关知识原理 （1）应用傅里叶变换进行数字图像处理 数字图像处理（digital image processing）是用计算机对图像信息进行处理的一门技术，使利用计算机对图像进行各种处理的技术和方法。 20世纪20年代，图像处理首次得到应用。20世纪60年代中期，随电子计算机的发展得到普遍应用。60年代末，图像处理技术不断完善，逐渐成为一个新兴的学科。利用数字图像处理主要是为了修改图形，改善图像质量，或是从图像中提起有效信息，还有利用数字图像处理可以对图像进行体积压缩，便于传输和保存。数字图像处理主要研究以下内容：傅立叶变换、小波变换等各种图像变换；对图像进行编码和压缩；采用各种方法对图像进行复原和增强；对图像进行分割、描述和识别等。随着技术的发展，数字图像处理主要应用于通讯技术、宇宙探索遥感技术和生物工程等领域。 傅里叶变换在数字图像处理中广泛用于频谱分析，傅里叶变换是线性系统分析的一个有力工具，它使我们能够定量地分析诸如数字化系统，采样点，电子放大器，卷积滤波器，噪声，显示点等地作用（效应）。傅里叶变换（FT）是数字图像处理技术的基础，其通过在时空域和频率域来回切换图像，对图像的信息特
营销效果评估与分析
营销效果评估与分析（2019年秋季） 单元测验一( 共10 题，满分100.00 分) 1 单选营销决策者使用的最基本的信息系统是（）。 A. 内部报告系统 B. 营销决策支持系统 C. 营销情报系统 D. 营销调研系统 正确答案为: A 2 单选（）差异的存在是市场细分的客观依据。 A. 产品 B. 价格 C. 需求偏好 D. D细分 正确答案为: C 3 单选为鼓励顾客购买更多物品企业给那些大量购买产品的顾客的一种减价称为（）。 A. 功能折扣 B. 数量折扣 C. 季节折扣 D. 现金折扣 正确答案为: B 4 单选市场调研的目的是( )。 A. 预见市场未来的发展趋势 B. 为经营决策提供依据 C. 了解市场活动的历史与现状 D. 收集企业生产活动的相关信息 正确答案为: B 5 单选（）是从研究对象的总体中，按照随机原则抽取一部分单位作为样本进行调查，并用对样本调查的结果来推断总体。 A. 随机调查 B. 抽样调查 C. 重点调查
D. 全面调查 正确答案为: B 6 单选撰写市场调查报告主题上应始终体现明确的调查（）。 A. 方针 B. 目的 C. 方向 D. 内容 正确答案为: B 7 单选问卷设计中须尽量采用( )。 A. 一般性提问 B. 含糊性提问 C. 系统性提问 D. 针对性提问 正确答案为: D 8 单选市场分析中的消费者购买类型销售分析，主要是为了( )。 A. 找出市场变化规律 B. 了解产品使用对象 C. 分析市场发展趋势 D. 提高市场占有率 正确答案为: D 9 单选市场调查报告是针对（）进行的调查与分析，具有不同于其他报告的特点。 A. 零售户经营状况 B. 消费者爱好 C. 市场状况 D. 价格 正确答案为: C 10 单选下面（）不是网络市场调研的优势。 A. 网络调研的及时性和客观性 B. 网络调研的便捷性和经济性 C. 网络调研的生动性 D. 网络调研的互动性 正确答案为: C 单元测验二( 共10 题，满分100.00 分) 1 单选营销决策者使用的最基本的信息系统是（）。 A. 内部报告系统 B. 营销决策支持系统 C. 营销情报系统
基于小波变换的图像增强研究
基于小波变换的图像增强研究 摘要 随着社会的不断进步，网络和计算机在人们日常生活中的迅速普及，人们对图像、视频、音频等多媒体文件的要求也愈来愈高。而图像在获取或传输过程中，由于各种原因，可能对图像造成破坏，使图像失真，为了满足人们的视觉效果，必须对这些降质的图像进行处理，满足实际需要，使用不同的方法进行图像增强处理，尽可能对图像进行还原。 图像增强技术是数字图像处理的一个重要分支，其方法有很多，主要可以分为两大类：空间域增强和频率域增强.但是传统的方法在增强图像的同时，也会带来相应的块效应，不符合人们的视觉效果。小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。本文针对图像对比度低、成像质量差的问题，提出一种基于小波变换的直方图均衡算法，用于图像对比度增强。 关键词：图像增强直方图均衡小波变换
Abstract With the development of the society the internet and computers are used widely in people’s everyday life.The transmit of images visions videos and so on have brought so many pleasures,at the same time the demand of such documents become more and more strongly.But the quality of images many decrease because during the course of gaining and transmitting images they are interfered with all kinds of causes .The paper is about how to deal with the enhancement of images. The image enhancement is an important part of digital image processing.There are many methods of image enhancement,image enhancement techniques can be divided into tow broad categories:Spatial domain methods and frequency domain methods.But the traditional methods will enhancement the image with block effect;this is not satisfied human viewer.The technology of wavelet analysis has special advantages to deal with images it can withdraw characters of signals in many directions and in freely scale.The technology can separated noises from signals in different scales.In this paper we discussed how the property of the wavelet basis affect the process of image noising.In view of image problems of low in contrast gradient and poor imaging quality,in this artical
实验五 基于小波变换的图像压缩
实验五小波变换在图像压缩中应用 一、实验内容 利用MATLAB小波工具箱，基于小波变换进行图像压缩处理。 二、实验目的及说明 所谓图像压缩就是去掉各种冗余，保留重要的信息。图像压缩的过程常称为编码，而图像的恢复则称为解码。图像数据之所以能够进行压缩，其数学机理有以下两点： （1）原始图像数据往往存在各种信息的冗余（如空间冗余、视觉冗余和结果冗余等），数据之间存在相关性，邻近像素的灰度（将其看成随机变量）往往是高度相关的。 （2）在多媒体应用领域中，人眼作为图像信息的接收端，其视觉对边缘的急剧变化敏感，以及人眼存在对图像的亮度信息敏感，而对颜色分辨率弱等，因此在高压缩比的情况下，解压缩后的图像信号仍有满意的主观质量。三、实验原理 小波压缩沿袭了变换编码的基本思想，即去相关性。小波变换、量化和熵编码等是构成小波编码的三个主要部分。其基本原理：将原始图像经小波变换后，转换成小波域上的小波系数，然后对小波系数进行量化编码。采用二维小波变换快速算法，小波变换就是以原始图像为基础，不断将上一级图像分为四个子带的过程。每次分解得到的四个子带图像，分别代表频率平面上不同的区域，他们分别含有上一级图像中的低频信息和垂直、水平及对角线方向的边缘信息，如下图所示： LL为低频子带，HL、LH、HH为高频子带 图像进行小波变换后，并没有实现压缩，是对图像的能量进行了重新分配。 四、核心函数介绍 Wavedec2()函数：多尺度二维小波分解
appcoef2()函数：提取二维小波分解低频系数wcodemat()函数：对矩阵进行量化编码 五、实验结果 实验结果： 表5-1 压缩图像的尺寸和字节数 压缩的图像结果显示： 原图像： 第一次压缩后的图像：
【产品和营销】做完活动后如何评估活动效果
运营活动会改变用户的行为，进而体现为数据指标的变化。从0开始建立评估模型，第一步就是了解活动具体流程，了解活动可能导致的用户行为变化。 比如问题里的新用户送权益，可以按如下梳理（如下图）： 了解到行为变化以后，可以进一步看这些行为能用什么数据记录，能反应为什么指标的变化。 经过梳理，我们就能看清楚衡量活动结果的指标了。 这些工作，应该是运营在策划阶段的干的事，如果事前没做好，事后就要补课。
第二步，筛选主指标 一个活动可能影响方方面面，比如上边的问题，有送东西，你说： ?能增加新用户注册——没毛病； ?能增加会员购买机会——似乎有机会 ?能提升忠诚度减少流失——似乎也有道理 ?能增加DAU！——额，理论上新注册多了，DAU也增加。 如果不看数据，光听嘴巴讲，以上当然都有道理。但真要一锅炖，让你计算没有流失的用户，送会员占比百分之几，产
品本身占比百分之几，歌曲数量占比百分之几，能算清楚就见鬼了。 所以，评估指标要分主次，才容易说清楚问题。 如果是事前定目标，那么活动的主指标应该与目标紧密结合，优选直接受影响的指标。 比如活动是为了拉新，那主指标就是新注册用户数；如果活动是为了提高新用户留存率，那主要考虑的就是1-7日内留存情况。 这里看似简单，实则很容易被运营浑水摸鱼。 运营经常喜欢扯一堆影响指标，甚至扯什么“我的活动从深层次改变了用户心智认知，从而达到了数据不可衡量的深远影
响”，总之搞一堆指标进来，哪个好看说哪个，不好看的不说。 做数据评估，最忌讳搞几百个指标然后做巨复杂的评估公式，混淆进来的的东西越多，就有越多搞文字游戏的空间，就越容易粉饰太平。越简单清晰的评估，才越容易看出问题。 第三步，设定判断标准 有了清晰的主指标，可以找判断标准。 找标准有四个基本思路： 1.从整体结果出发，看总量。比如本月需要10万新用户，所以必须 做到10万。 2.同无活动对比，看增量。比如无活动一个月5万，活动必须5+5 万，多的5万作为标准。 3.同过往活动对比，看效率。比如拉新活动一般100块一个新人，所 以这次不能超过。 4.同无参与的用户对比，看差异。比如分无参与组/参与组，对比参与 组新注册数/留存率。 站在公司角度，肯定是第一种方法最实在；但站在组织活动的角度，都喜欢突出自己的贡献，因此倾向于用2、3、4种方法。
基于小波理论的图像去噪和图像增强
基于小波理论的图像去噪和图像增强 1．3图像去噪技术 图像去嗓是信号处理中的一个经典的问题。传统的去噪方法多采用平均或线性方法，如Wiener滤波，但去嗓效果不令人满意。随着小波理论嚣趋完善，它以其自身良好的时频特性在图像信号去噪领域受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河。小波变换用于豳像去噪的理论基础始于S。Mallat把数学上的Lipschitz系数与小波变换的模极大值联系起来。随后Donohol8j提出了小波M值萎缩方法并从渐透意义上证明了其优越性。然而在实际应用中却往往效果不好，存在“过扼杀"系数的缺点。以后人们进一步研究小波相关去噪方法、比例萎缩方法等，并且在进一步提高辣法的局部适旋性、先验模型的准确性、边缘信息的傈留性等方西取得了巨大的进步。具体回顾小波去噪方法可以大致分成以下三个阶段：第～阶段，最初的去噪方法主要是利用小波变换去相关性。在小波分解后不同层次麴纲节子带，采用不同的阈值。代表方法有Visushrink(逶用软闺值去噪方法)和SureShrink(基于Stein's的无偏风险估计，可得出接近最优软阈值的佶计量)方法等。这期间硬阂值、．软阙值和半软闽值等阈值函数也楣继提出。第二阶段，人们开始根据小波系数的统计性质建立各种先验模型，对小波系数的萎缩自适应变化，也就是每个小波系数所采取的阈值都各不相同。小波系数模型主要可分为基于尺度内相关性的层内模型、基于尺度阗相关性的层闻模型和混合模型。最常用小波系数先验模型是广义高斯分布模型。原图像小波系数的方差估计采髑局部邻域估计，代表方法有数据驱动的爨适应BayesShrink 方法，LawmlShrink方法等。第三阶段，这～阶段入们主要关注如何利用小波系数层闻和层肉的楣关性，二元或多元的小波萎缩函数被提出。在去噪的同时如何尽可能地保留边缘、纹理等细节、如何使去噪后的图像更光滑、如何将小波变换去噪与其他方法结合等都处于不断地探索和研究中，代表方法有BivaShrink方法、小波的马尔可夫方法和复数小波去噪方法等。 1．4图像增强技术 数字图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息的处理方法，其主要目的是使处理后的图像对某种特定的应用来浼，比原始图像更适用。因此，这类处理是为了某种应用目的两去改 3 武汉理王大学硕士学位论文善图像矮量的。处理的结果锼图像更适合于人的视觉特性或机器的识别系统Il别。图像的增强技术主要分为两大类：～类是空域类处理法，一类是频域类处理法。空域法是指蛊接对图像孛的像素进行处理，基本上是以获度映射变换为基础的。频域法的基础是卷积定理，一般情况下采用修改傅立叶变换的方法来实现对图像进行增强处理。健在这里以延伸为其毽的变换翔DCT变换、Walsh 变换和小波变换等。小波算法的发展极大影响了信号与图像处理领域的研究。在图像处理领域，很多算法被痰用到罂像去嗓方面。相对来讲在图像增强这个领域研究工作做得稍微少了些，但还是出现了～些很重要的方法。图像增强中主要问题是噪声，许多通用、知名方法都存在下列瓣题：帮在增强细节信号豹同时，也放大了噪声。在诸如CCD这种低对比度、多噪声图像中，尤其需要改进算法，在增强微弱细节信号的困时抑制背景孛的离频噪声。传统图像增强方法，如直方腿均衡、高通滤波、反掩模锐化法等。但是，这些传统的图像增强方法都存在着不足，如噪声放大、有时可能弓l入新的噪声结擒等。知翁解决这些闯题一直是图像增强领域孛的～个难题。小波分
广告效果评估的基本方法
一、广告效果评估的原则 (一)目标性原则 企业进行广告活动往往具有非常明确的目标 因为广告效果具有迟效性、复合性与间接性等特点，因此对广告效果的评估就必须有明确具体的目标。如广告效果评估的是长期的效果还是短期效果，如果是短期效果，是评估销售效果还是心理效果；如果是心理效果，是测定认知效果还是态度效果；如果是认知效果，是商标的认知效果还是产品特性的认知效果等。只有确定具体而又明确的广告效果评估目标，才能选定科学的评估方法与步骤，才能取得预期的评估效益。 (二)综合性原则 影响广告效果的因素是十分复杂多样的，具体广告测定中的不可控因素也是复杂多变的，因此不管是测定广告的经济效益、社会效益和心理效益，都要综合考虑各种相关因素构成的影响。即使是测定某一具体广告，也要考虑广告表现的复合性能、媒体组合的综合性能以及时间、地域等条件的影响，才能准确地测知广告的真正效果。从全面提高广告效益而言，广告效果的测定也应该是对广告的经济效益、社会效益和心理效益的综合测定。 (三)客观性原则
影响广告效果测定的各种因素，时时刻刻都处在不断的运动和变化之中，它们彼此以极其错综复杂的形式相互关联着、影响着、依赖着和制约着，形成了一个复杂的有机体。因此我们对广告效果的测定切忌主观片面，不能以以往的经验和偏见来处理现时复杂的效果测定问题，必须以客观的冷静的头脑对现实中的复杂的广告活动进行综合性的科学的分析，从中找出诸因素之间的必然性、规律性的联系，才能对广告效果加以科学的测定。 (四)可靠性原则 广告效果其测定结果只有真实可靠，才能起到提高经济效益的作用。我们在广告效果测定中，样本的选取一定要有典型性、代表性，对样本的选取数量，也要根据测定的要求尽量选取较大的样本；对于测试的条件、因素要严加控制，标准必须一致；测试要多次进行，反复验证，才能获取可靠的检测结果。 (五)有效性原则 广告效果测定，是广告计划的有机组成部分，是提高广告效益的有力工具与手段，因此对广告效果测定本身也要讲求经济效益。广告效果测定工作要有计划、有步骤地进行，要根据测邀目的的要求、经费的多少、测定人员的技术水平和测定对象等具体情况，选取最经济有效的测定方法，才能达到预期的测定效果。经济型原则。进行广告效果评估，所选取的广告样本的评估范围、地点、对象、方法以及评
利用小波变换实现彩色图像增强
利用小波变换实现彩色图像增强 专业：通信工程姓名：李厚福指导教师：王建华 摘要：中国有句谚语“百闻不如一见”，可见视觉信息的重要性。图像是人们获得信息和传递信息的最重要的媒体，人类视觉信息的获取和传播的最主要载体也是图像，因此图像的增强处理受到越来越多的人们关注。而图像在获取或传输过程中，由于各种原因，可能对图像造成破坏，使图像失真，为了满足人们的视觉效果，必须对这些降质的图像进行处理，满足实际需要，使用不同的方法进行图像增强处理，尽可能对图像进行还原。 图像增强技术是数字图像处理的一个重要分支，其方法有很多，主要可以分为空间域增强和频率域增强两大类。但是传统的方法在增强图像的同时，也会带来相应的块效应，不符合人们的视觉效果。小波变换是多尺度多分辨率的分解方式，可以将噪声和信号在不同尺度上分开，根据噪声分布的规律就可以达到图像增强的目的。本文对小波变换理论、小波阈值滤波和增强的方法，小波阈值滤波及增强中的阈值函数和阈值的选取做了理论上的研究，重点研究利用小波变换对图像进行增强处理。关键词：小波变换，图像增强，噪声，信号
第一章绪论 1.1课题研究的意义 图像是人们获取信息和传递信息的最重要的媒体，人类视觉信息的获取和传播的主要载体也是图像。对于生活中的指纹识别，视频监控，生活拍照，医学拍照等无不与图像有着紧密的关系。所以图像增强的目的是改善图像的视觉效果，这对人们的生活有着重要的意义。 图像增强作为基本的图像处理技术，其目的是要改善图像的视觉效果。针对给定图像的应用场合，通过处理设法有选择的突出便于人或机器分析有用的信息，将原来模糊的图像变得清晰，抑制一些没有的信息，得以改善图像质量，丰富信息量，加强图像判读和识别效果，以提高图像的使用价值。 图像增强有很多种方法，传统的方法在增强图像的同时，也会带来相应的块效应，不符合人们的视觉效果。对于其性质随实践是稳定不变的信号，傅立叶变换是理想的工具。但是在实际应用中的绝大多数信号是非稳定的，而特别适用于非稳定信号的工具就是小波变换。小波变换是傅立叶变换的发展与延拓，它对不同频率成分在时域上的取样步长具有调节性，高频则小，低频则大。具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。小波变换解决了傅立叶变换不能解决的许多困难问题，运用到图像增强方面有很重要的现实意义。