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    The image is the subject of specific experiments for surface image analysis can draw on previous research studied the surface roughness, the roughness of the image calculated to compare the accuracy of the image processing wavelet transform itself. Specific test results using MATLAB computing environment, developed the algorithm into a programming language, so that more efficient methods of observation.
    The purpose of this summary is to use the typical image processing method of the observed image, such a specific image can be extracted faster and better we wanted data, this method makes use of software to become the promotion and popularization.
    Keywords  image processing  wavelet transform  roughness
    目   次
    1  引言 1
    2  图像变换 1
    2.1  基本图像变换 2
    2.2  小波变换 3
    2.3  傅立叶变换和小波变换的区别 4
    3  二文小波变换 4
    3.1  二文连续小波定义 4
    3.2  二文图像的二文小波变换 5
    3.3  小波变换在图像处理中的应用 5
    4  纹理特征提取 6
    4.1  LBP方法 7
    4.2  图像灰度直方图 7
    4.3  灰度共生矩阵   8
    4.4  图像灰度差值直方图 8
    4.5  Gabor滤波器 9
    4.6  小波变换提取纹理特征9
    5  算法分析和研究  10
    5.1  算法概述  10
    5.2  MATLAB计算 10
    6  实验与对比验证11
    结论 14
    致谢 15
    参考文献 15
    1    引言
    数字图像处理包含很多方面，有对图像的增强、去噪、恢复、特征提取和合成，并且这些过程都是由电脑执行。快速生成数字图像处理的主要受三个主要因素：计算机一，开发;二是数学的发展;三是广泛在各个行业，如农业，林业，环境，军事，工业和医疗等应用不断增长的需求。总体总体而言，图像处理的主要目标有三个方面：
    （1）提高计算机对图像的认识，加强图像几何方面的变换，加强图像的辨识度，提高图像的色彩质量。
    （2）提取某些特征或图像中包含的特定信息，这些功能往往会绘制或提供信息，以方便图像分析的计算机。提取特征信息或预处理模式识别或计算机视觉的过程。
    （3）将图像数据进行编码和压缩，以便存储和传送图像。任何图像处理，图像处理系统的目的所需的计算机设备和图像的图像数据的输入，处理和输出组成。
    本次我们课题的目的是运用小波变换的原理变换图像，分析图像来提取我们所需要的特征向量，估算图像的粗糙度。首先我们需要了解图像变换的相关知识，知道怎么去构成二文小波变换，以及怎样去分析图像提取特征向量，并且运用到MATLAB中去进行实验验证。
    2    图像变换
    平时，对于数字图像处理的方法研究我们主要分成两种。一种是空间域处理法，俗称空域法。另一种是变换域法，即频域法。对于图像处理，我们所运用比较多的还是频域法，因为这样的方法更加方便和精确，其变换方式一般是线性变换，并且不可逆。这种变换方式要满足一定的正交条件，所以也叫做酉变换。在我们平日接触的图像处理中，这种酉变换被大量运用到图像的编码、增强、特征提取和复原中去。
    在我们进行这些图像处理时，会发现将原图像从原来的图像空间中用某种变换形式转换到另外一种特定的空间，并且设定固定的参数和代码，会有利于我们对图像进行加工处理。之后将加工过的图像返回原来所在的空间，以达到要求。这种转换的方式或者方法，就是我们所知晓的图像变换技术。
    并且这种图像空间的相互转换是双方面的，既可以从图像空间向其他空间变换，也可以从其他空间向原空间变换。前者我们称为正变换，后者叫做反变换或者是逆变换。
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