摘要随着新兴产业的发展，电子信息技术已然逐渐成为工业的支柱，其重要的研究方 向便是信号与图像处理进而为科学技术工作提供精确的参考。其中小波变换这一信号 处理方法便慢慢地走进了人们的视野里。83528
小波变换是时下比较流行的一种分析处理图像的方法。相比于傅里叶变换，它所 拥有的是在时域和频域都能对信号图像进行分解分析。小波分析如今广泛地应用于各 大产业，比如数学计算、计算机信息、医学成像、信号图像处理、图像压缩等多个实 用领域。当然了，小波分析主要还是应用于图像处理方面，比如图像边缘的检测就是 图像处理的基础。
本文论述了小波变换的形成原理、设计思路以及对于图像边缘检测的应用来体现 小波变换这种分析方法的快捷准确，同时介绍了利用较为先进的 FPGA 来实现小波变 换，更进一步地强调了小波变换的强大功能和发展潜力。
毕业论文关键词:小波变换；FPGA；图像边缘检测
Abstract With the development of new industries, electronics and information technology already has gradually become a pillar industry, an important research direction of it is the signal and image processing。Therefore, it provides an accurate reference for the scientific and technical work。 Then the methods of the wavelet transform to process signal will slowly get into people's field of vision。
Wavelet transform is a more popular method of an analytical image processing nowadays。 Compared to the Fourier transform, it holds that image analysis can be decomposed in the time domain and frequency domain signal。 Wavelet analysis is now widely used in various industries, such as a number of practical areas of math, computer information, medical imaging, signal processing, image compression。 Of course, wavelet analysis is mainly used in image processing, such as edge detection is the basis of image processing。
This thesis discusses the principle of formation of the wavelet transform, and design ideas for the image edge detection wavelet transform to reflect the application of this method of analysis which can be quick and accurate, and also introduced the use of more advanced FPGA to achieve the wavelet transform, and the emphasized power and development potential of wavelet transform further 。
Key words:wavelet transform; FPGA ;Edge Detection
目录
第一章 绪论 1
1。1 课题研究背景及意义 1
1。3 论文的主要内容 2
第二章 小波变换 4
2。1 小波变换的来源与发展历程 4
2。2 小波变换理论 5
2。2。1 小波的定义 5
2。2。2 连续小波变换 5
2。2。3 离散小波变换 6
2。3 小波变换实现边缘提取 7
2。3。1 图像边缘检测的意义 7
2。3。2 图像边缘的定义 7
2。3。3 图像边缘检测方式 8
目前来说，图像边缘检测主要有如下几种： 8
2。4 小波变换边缘检测 9
2。4。1 小波变换边缘提取代码 9 FPGA二维小波变换设计与实现:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_98529.html