Gauss小波變換像空間與文字圖像邊緣檢測(cè).pdf

1、小波分析是在小波變換的基礎(chǔ)上逐漸發(fā)展而成的一門(mén)新興學(xué)科。它同時(shí)具有理論深刻和應(yīng)用十分廣泛的雙重意義。而連續(xù)小波變換作為小波分析的基礎(chǔ)，對(duì)其進(jìn)行比較深入的討論具有理論意義和實(shí)際價(jià)值。小波分析是時(shí)間和頻率的局部變換，能夠有效地從信號(hào)中提取信息，隨著小波變換理論的完善，其應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。本文分別從理論和應(yīng)用兩方面進(jìn)行了探討。 一方面，在連續(xù)小波變換像空間是再生核Hilbert空間的基礎(chǔ)上，針對(duì)經(jīng)常用于邊界檢測(cè)并且使用效果非常好的Ga

2、uss小波，給出了其小波變換像空間的再生核具體表達(dá)式。并且當(dāng)固定尺度因子和固定平移因子時(shí)，分別給出了Gauss小波變換像空間中的等距變換和反演公式。這為進(jìn)一步研究一般的小波變換像空間提供了理論基礎(chǔ)。 另一方面，在文字圖像邊緣檢測(cè)中取得了較好的效果。一般在圖像的邊緣檢測(cè)中，利用模角分離的小波變換，結(jié)合尺度獨(dú)立的算法區(qū)分了階梯型邊界和跳躍型邊界，從而提取了階梯型邊界。這種算法中需選擇峰值閾值，將小波變換系數(shù)較小的點(diǎn)濾掉，但是一幅圖像