数字图像处理主要包括哪些技术??

1、数字图像处理是一门涵盖广泛的技术领域，主要包括以下几个关键环节：图像变换：为了降低处理复杂度，常采用如傅立叶变换、沃尔什变换和离散余弦变换等技术，将图像从空间域转换到变换域，便于进行高效滤波等操作。小波变换因其在时域和频域的局部特性，也被广泛应用于图像处理。

2、数字图像处理主要包括以下技术：图像变换、图像编码与压缩、图像增强与复原。此外，还包括图像分割、图像识别以及三维图像技术等。图像变换是数字图像处理的基础。它涉及将图像转换为不同的格式或域，以便进行后续处理。例如，频率域变换能突出图像的特定特征，便于分析和处理。

3、数字图像处理主要包括以下技术：图像数字化、图像增强和复原、图像数据编码、图像分割和图像识别等 。其中，图像增强技术用于改善图像的质量，提高图像的清晰度、对比度、亮度等。常见的图像增强技术包括直方图均衡化、自适应直方图均衡化、锐化、模糊等。

图像分割基于小波变换的分割方法

基于小波变换的图像分割技术，其核心步骤是首先通过二进小波变换将图像分解为多个层次的小波系数，这些系数反映了图像在不同尺度下的细节信息。接着，关键步骤是选择合适的阈值，通常根据预设的分割规则和小波系数的特性来进行。这个过程是逐步进行的，从整体到细节，通过调整尺度来控制分割的精细度。

基于小波变换的阈值图像分割方法的基本思想是首先由二进小波变换将图像的直方图分解为不同层次的小波系数，然后依据给定的分割准则和小波系数选择阈值门限，最后利用阈值标出图像分割的区域。

小波变换用于图象编码的基本思想就是把图象进行多分辨率分解，分解成不同空间、不同频率的子图象，然后再对子图象进行系数编码。系数编码是小波变换用于压缩的核心，压缩的实质是对系数的量化压缩。

图像的钝化可以在时域中，也可以在频域中，在时域中处理较为简单，只需要加一个平滑滤波器，使图像中每个点与其邻点做平滑处理即可，在此主要说明图像钝化在频域中的处理。图像钝化是为了突出低频信息，弱化高频信息。

现有的图像分割的方法有许多种，有阈值分割方法，边缘检测方法，区域提取方法，结合特定理论工具的分割方法等。从图像的类型来分有：灰度图像分割、彩色图像分割和纹理图像分割等。早在1965年就有人提出了检测边缘算子，使得边缘检测产生了不少经典算法。

STFT通过将信号分割为短时段，便于分析局部频率特性，而小波变换则以其多尺度分析能力，广泛应用于图像特征提取。图像处理涵盖了诸如增强、滤波、分割和特征提取等一系列技术，对于医学影像分析、人脸识别、目标检测等领域具有重要意义。

求一个关于matlab的基于小波变换的图像增强代码

subplot（1， 2， 2）； imshow（I_enhanced）； title（增强后的图像）；这段代码读入一个图像，将其转换为灰度图像，进行小波变换，并提取出水平、垂直和对角小波系数。然后，对这些小波系数进行直方图均衡化增强，并将增强后的小波系数合并。

STFT通过将信号分割为短时段，便于分析局部频率特性，而小波变换则以其多尺度分析能力，广泛应用于图像特征提取。图像处理涵盖了诸如增强、滤波、分割和特征提取等一系列技术，对于医学影像分析、人脸识别、目标检测等领域具有重要意义。

你至少应该产生一个输入信号，比如一个正弦信号来做输入进行变换 。。

基于小波包变换的高光谱影像目标识别算法与实现

基于小波包变换的高光谱影像目标识别算法的基本思想为：选取适当的小波包母函数，对像元光谱进行小波包变换，获得树形结构的小波包系数；选择信息代价函数，并利用最佳基搜索算法选取最佳基，得到最佳基在树形结构中的位置（序号）；选取低频部分的几个最佳基的序号组成特征向量，作为分类参量。

式中：F（t）为含噪声信息的高光谱影像；f（ti）为纯净的信息，ti＝i/n；η为噪声级别；zi为噪声。对原始影像F（t）进行小波变换分解，得到：高光谱遥感影像信息提取技术 式中：Di（F）代表混合光谱系数；Di（f）代表纯净光谱系数；Di（z）代表噪声系数。

在对高光谱影像进行小波包分解以及对影像分解系数进行处理之后，就要恢复成处理结果的图像。小波包变换的重构运算就是小波包分解的逆运算，是将处理后频率域内的系数重新合成时域图像。小波包重构算法：高光谱遥感影像信息提取技术 式中：hk－2l，gk－2l分别称为低通滤波系数和高通滤波系数。