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现在社会是一个通过信息化交流的社会，我们如何去获得信息、表达信息和传递信息，许多方面我们需要通过图像这一手段。根据报告研究，在我们日常生活所接触的信息中，由视觉图像信息所占据的比重达到了非常高的比例。正是所谓“百闻不如一见”，视频图像处理方面的研究和应用已经深深融入我们生活的方方面面，我们日常生活现在已经离不开图像处理。
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视频图像处理技术从根本上来说，是由计算机视觉技术而演变过来的。计算机视觉技术又是我们现在所展望的人工智能研究方向之一，它能够在几个图像之间建立起某种相对稳定的照应关系，然后通过计算机进行图像处理的研究分析，来识别我们之前所确定的几幅图像。现在视频监控图像处理方面的技术日益完善，它依据计算机视觉技术，来运用图像处理的算法来完成对图像的监控。这项技术在应用方面可以完成对于固定图像或者是活动图像的物体的锁定、定位和追踪，通过计算机的分析来描述其行为。
本次研究的方向是采用wavelet变换的方法进行视频图像的处理观测。即将小波变换应用于图像处理。其大体的方法是将一文小波变换推广到二文小波变换，首先我们要确定一文小波函数和其尺度函数，通过这两者对于二文信号的分解和合成，便可以得到二文小波函数。之后我们可以将二文纹理图像变换成二文信号，便可以用二文小波变换进行纹理图像处理了。
本次课题具体的实验图像是对于水面的图像，可以借鉴前人所研究的水面粗糙度的分析研究，算出图像的粗糙度，来对比本身小波变换处理图像的准确性。具体的运算测试结果会采用MATLAB环境，将研究出的算法代入程序语言，使观测方法更有效率。22399
总之本次研究目的是采用典型的图像处理方法来观测图像，使得特定图像能够更快更好地提取出我们所需求的数据，运用软件变成使得此方法得以推广和普及。
关键词 图像处理 小波变换 粗糙度
毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
Title 视频图像观测技术实现－采用wavelet变换的方法
Abstract
Today's society is an information society, access to information is a human image, an important means of expressing information and information delivery. Studies have shown that in humans accept messages, images and other visual information on the proportion reached 75%. As the saying goes, "seeing is believing", the research and application of video image processing technology has become an indispensable part of modern life.
Video image processing technology from computer vision technology. Computer vision technology is one branch of artificial intelligence research, it can establish the mapping relationship between image and image description, so that the computer through digital image processing and analysis to understand the content of the video screen. Video monitoring image processing techniques rely on computer vision technology, using image processing algorithms, without the need for human intervention, through the image sequence for video cameras automatically analyze the scene to achieve the target location, identification and tracking, and understand and describe the behavior of the target on this basis.
Direction of this study is the use of wavelet transform method for processing video image observation. Upcoming wavelet transform used in image processing, the need for a two-dimensional wavelet function and scaling function. Separable variable method can be adopted by a one-dimensional wavelet function and scaling functions needed to construct two-dimensional wavelet transform. We will be seen as a two-dimensional texture image signal, the use of two-dimensional wavelet transform of Arts and image processing.
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