基于小波的多尺度图像处理及其在纸浆纤维检测中的应用研究

 【摘要】从社会产业技术发展的层面来看，随着图像处理技术的不断升级，纸浆纤维检测环节工作的操作质量也较以往有所改善。实际上，这与基于小波的多尺度图像处理方法的选用有着直接的关联。小波多尺度边缘检测的原理较为科学，即将小波的多尺度因子与不同方向上的梯度连写起来，使其在梯度大的方向采用小尺度的因子，从而突显出较强的图像边缘细节的保持特性。本文就基于小波的多尺度图像处理的过程及其基本情况进行论述，结合具体的使用范围挖掘此种多尺度图像处理模式在纸浆纤维检测中的具体应用实效，以期为该领域实践带来有益的借鉴。 
　　【关键词】小波；多尺度图像处理；纸浆纤维检测；应用；研究 
　　前言 
　　小波分析作为信息科学领域中的一项核心策略，被广泛应用于图像处理当中的图像预处理、图像特征提取等模块之中，并且取得了极佳的应用实效。从实际应用的过程来看，尽管多尺度特性与方向性是图像本身的自然属性，但如若在进行图像处理的过程中，将图像的自然属性客观地呈现出来，则有助于更好地去除图像噪点。就以纸浆纤维的有效检测项目来看，基于小波的多尺度图像处理模式的融入，提升了该项检测方法的实际效能。 
　　一、浅析小波多尺度边缘检测原理 
　　从既往的研究资料中可知，尽管小波分析可以实现对图像的多尺度描述，但其对图像的方向性描述效果不佳，因此，为了更好地提升小波分析的实效性，则在固有基础上增添了一个"小波滤波器"模块，在该模块的辅助作用下，小波多尺度描述则可以在任意的图像方位上进行[1]。这样一来，小波在对图像进行多尺度分解过程中，其本质上是对图像的细节信息进行全局统筹处理，进而将图像边缘点的实际定位精度提升上来，实际上，小波多尺度边缘检测的原理也正在与此。 
　　（一）小波多尺度边缘检测原理 
　　小波多尺度边缘检测原理较为复杂，但可以凭借具体的小波分析计算公式来进行呈现。简单来说，小波多尺度边缘检测方法应用在某具体的项目中，则是通过选择适当的小波函数，且凭借小波分解的细节分量来反映信号本身的局部突变点来完成的。实际上，某些较为特殊的小波函数变量，小波变换的极大值对应着信号的突变点[2]。 
　　用具体的公式来呈现，即为： 
　　（二）小波分析方法及小波模型去噪问题概述 
　　从具体情况来看，在现实环境中所采集到的图像信号往往带有噪声，如若有噪声存在，则会在一定程度上影响到图像的质量。因此，需要采取有效策略来对图像进行降噪处理。简单来说，小波分析方法是对序列{Xi}进行多层小波分解，得到各层序列的逼近系数以及细节系数，接下来，在具体的预测分析过程中，便可将细节系数进行小波重构处理，这便是一整套平稳序列的形成原理内容[3]。实际上，利用小波分析进行图像去噪处理是较为合理化的选择，小波去噪的效能依赖于信号滤波器的处理，小波模型去噪问题实质上便是小波图像滤波处理的过程。 
　　二、基于小波的多尺度图像处理在纸浆纤维检测中的具体应用 
　　（一）剖析基于小波的多尺度图像处理纸浆纤维检测的使用范围 
　　从理论研究的角度来看，小波分析具有多分辨分析的特征。通常情况下，在低频区域具相对较低的时间分辨率，同时还具有较高的频率分辨率，而小波分析高频区域则是相反的。抛开种种技术处理手段的效用，但看小波多尺度边缘检测处理方法在纸浆纤维检测领域中的实际应用状况，能够明显看出小波尺度内模型的检测精度极高。图像的边缘检测是图像识别中不可或缺的一个重要步骤，因为图像边缘的正确处理关系到真实物质本身的形态。 
　　（一）基于小波的多尺度图像处理的应用方法及其效果分析 
　　为了更高效地去除所获取到的信息图像噪声，令图像边缘的细节部位更为清晰的呈现出来，在以往采取了诸多图像去噪的方法，且每种方法的处理实效不尽相同。经实践可知，每种图像去噪方式都存在一定的局限性。在针对纸浆纤维检测效能的研究过程中，需要本着令图像去噪效果更佳的原则，去探究新型去噪策略，小波多尺度边缘检测以其极佳的处理效果，已经成为诸多实体产业项目中的核心应用技术手段[4]。就具体的实验案例来看，小波在对图像进行多尺度分解时，在小尺度图像上所反映的是"细节信息"，边缘点定位精度高但同时噪声的表现较为明显；与此同时，大尺度图像所反映的则是图像的全局信息，尽管噪声表现弱化，但其边缘点的定位精度不高。对于纸浆纤维检测而言，如若能够利用高效的图像处理模式来提升其识别精度，则能够最大程度地保证纸浆纤维图像特征的完好，而且，还能够为图像智能处理提供有益的实证研究资料。基于小波的多尺度图像处理方法对于纸浆纤维检测工作的帮辅性作用突显。 
　　结束语 
　　总而言之，针对纸浆纤维的有效检测问题的研究，绝不仅仅停留在固有的检测技术层面上，从实践中发觉到，基于小波的多尺度图像处理模式在纸浆纤维检测中的应用效果突显，为图像处理方法的沿革开辟了一条崭新的录井，进而为实体产业项目中的纸浆纤维检测注入了新的活力。小波多尺度边缘检测在科学化配置的硬件实验平台的基础上，冲破了以往纸浆纤维离线制备的束缚，同时引入了基于多尺度图像处理策略的形态特征提取方法，这就突显出小波多尺度边缘检测方法较高的技术优势与实践特性，值得将其进行推广实施。