与 Fourier 变换相比，小波变换是空间（时间）和频率的局部变换，因而能有效地从信号 中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了 Fourier 变换不能解决的许多困难问题。[3]

小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同 时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口， 是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方 面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算 法已被广泛用于许多问题的变换研究中。从此，小波变换越来越引起人们的重视，其应用领 域来越来越广泛。[1]

1。3 小波变换的应用领域

小波变换是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。现在，它已经在科技信息产业 领域取得了令人瞩目的成就。电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域，它的重要方 面是图像和信号处理。现今，信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分，信号处理的 目的就是：准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构（或恢复）。 从数学地角度来看，图像处理可以统一看作是信号处理（图像可以看作是二维信号），小波分 析的许多分析和应用问题，都可以归结为信号处理问题。现在，对于其性质随时间是稳定不 变的信号（平稳随机过程），处理的理想工具仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多 数信号是非稳定的（非平稳随机过程），而特别适用于非稳定信号的工具就是小波分析。[3]

事实上小波分析的应用领域十分广泛，它包括：数学领域的许多学科；信号分析、图象 处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；计算机分类与识别；音乐与语 言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如， 在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制 论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图象处理方面的图象压缩、分类、

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识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少 B 超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率 等。[4]

1。4 本章小结

本章主要是介绍了变换方法中的小波变换，开始就对它的研究背景和意义进行了简单的概括， 然后又对它的基础知识进行了详细的说明，并且对它的研究现状和发展前景进行了进一步的 讨论，最后对他的应用领域进行了一系列的介绍。

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2 纹理图像分析

2。1 纹理图像分析概述

自然界各物体的表面都拥有纹理。在机器视觉领域研究中纹理图像分析技术一直占据着 重要地位，它对交通管理、国防安全、产品监测等领域都拥着非常重要的应用。他也是机器 视觉系统中许多处理阶段的核心因素，机器视觉系统是由图像采集、图像处理、特征提取和 分类组成。[4]

2。1。1 纹理的定义分类和纹理特征

人们对物体表面现象的感知便是我们所说的纹理，它是物体表面的一种基本属性，也是 人们区分不同物体的依据。纹理可以分为自然纹理、人工合成纹理和混合纹理这三种，这三 种的主要区别就是排列规则的不同。纹理对人们来说最明显的特征就是粗糙性、方向性和周 期性这三种。它对于人们视觉来说，它有两个要素：一是能够引起视觉感知的纹理基元，二 是纹理基元随机排列。