基于小波变换的弱小目标图像处理及检测

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毕业论文范文题目： 基于小波变换的弱小目标图像处理及检测，论文范文关键词： 基于小波变换的弱小目标图像处理及检测
基于小波变换的弱小目标图像处理及检测毕业论文范文介绍开始：
　　毕业论文基于小波变换的弱小目标图像处理及检测
　　弱小目标|小波变换|双正交小波|尺度函数|阀值|毕业设计
　　文件格式：word
　　
　　毕业论文基于小波变换的弱小目标图像处理及检测
　　
　　
　　论文正文共63页。共36836个字符数（不计空格）。
　　
　　基于小波变换的弱小目标图像处理及检测
　　
　　摘要
　　高温镁熔液表面第一气泡的识别是镁熔液含氢量快速现场检测的关键技术。由于镁合金熔液自身的特性—极易氧化与燃烧，造成气泡周围背景非常复杂，利用小波分析的多尺度分解的方法，就能够把淹没在复杂背景中的特征量变化揭示出来。本文提供了一套检测气泡的方法，首先分析目标、背景干扰和噪声在图像中的差异，对图像进行预处理，然后再基于小波分析理论对小波分解后信号的处理，并结合数学形态学和差分法的一系列运算，最后有效地检测出第一气泡。
　　另外本文将相当篇幅投入尺度函数和小波基特别是双正交小波基的构造上，同时在阀值处理时提出软硬阀值同时处理的构思，尽管在这些方面成果并不突出，但这可能是一个发展方向，期待下一次的探索。
　　
　　关键词：弱小目标小波变换双正交小波尺度函数阀值
　　
　　
　　Abstract
　　The recognition of first bubble in high-temperature magnesium melting liquid surfaces is the key technology of the fast field detection about magnesium melting liquid hydrogen content.Because of The own characteristics of magnesium alloys melting liquid—extremely easy to oxidize and burn,which causes the background very complicated around bubbles,that using the method of wavelet multiscale decomposition can reveal the change of the characteristic out,which submerged in complex background. This paper provides a set of methods detecting bubbles,we analyze the differences between target 、background interference and noise in the image first,and pretreatment the image.Than processing the signal after wavelet decomposition which is based on wavelet analysis theory and combined with a series of methods mathematical morphology and methods of finite difference,so that we can effectively inspect the first bubbles.
　　In addition,this paper use quite space to construct the scaling function and wavelet function,especially the biorthogonal wavelet function.When dealing with threshold we proposed to treat the hard and soft threshold in one time.Although these results are still not prominent,and this maybe the next development direction.We look forward to the next exploration.
　　
　　keywords ：Small target Wavelet Transform Biorthogonal wavelet
　　 Scaling function threshold
　　
　　目录
　　中文摘要
　　英文摘要
　　1.绪论 - 1 -
　　1.1 论文背景与意义 - 1 -
　　1.2 复杂背景下弱目标图像处理的国内外现状 - 1 -
　　1.2.1 弱小目标的检测特点 - 1 -
　　1.2.2 弱目标检测与识别的主要方法 - 3 -
　　1.2.3 小波分析的发展历程和现状 - 6 -
　　1.3 本文所做的工作及文章的安排 - 8 -
　　2．基于小波变换的弱小目标图像处理 - 9 -
　　2.1 小波变换理论基础 - 9 -
　　2.1.1 小波变换的定义及特点 - 9 -
　　2.1.2 多分辨率分析 - 11 -
　　2.1.3 Mallat算法 - 13 -
　　2.1.4 正交尺度函数与正交小波 - 15 -
　　2.1.5 双正交小波的概念及性质 - 18 -
　　2.2 双正交小波构造 - 20 -
　　2.2.1 双正交小波的构造理论 - 20 -
　　2.2.2 双正交小波的构造 - 23 -
　　2.3 基于小波变换的图像预处理 - 32 -
　　2.3.1 去噪理论 - 32 -
　　2.3.2 利用小波的特性对高频系数置零的去噪方法 - 33 -
　　2.3.3 基于小波变换的去噪方法实现 - 33 -
　　3．弱小目标的图像检测方法 - 43 -
　　3.1 直方图均衡化算法 - 43 -
　　3.2 差分方法 - 45 -
　　3.3 小波分析算法 - 45 -
　　3.4 数学形态学 - 46 -
　　3.5 弱小目标的检测过程 - 48 -
　　3.6 小结 - 54 -
　　4．结论 - 55 -
　　4.1 论文总结 - 55 -
　　4.2 展望 - 55 -
　　参考文献 - 57 -
　　致谢 - 59 -
　　
　　
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