下载后可任意编辑基于小波包的图像压缩及 matlab 实现摘要：小波包分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用，它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的讨论成果
平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用
本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单介绍
关键词：小波包 图像处理 消噪1
小波包基本理论1
1 小波包用于图像消噪 图像在采集、传输等过程中，常常受到一些外部环境的影响，从而产生噪声使得图像发生降质，图像消噪的目的就是从所得到的降质图像中去除噪声还原原始图像
图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术，其作用是为了提高图像的信噪比突出图像的期望特征
图像降噪方法有时域和频域两种方法
频率域方法主要是根据图像像素噪声频率范围，选取适当的频域带通过滤波器进行滤波处理，比如采纳 Fourier 变换（快速算法 FFT）分析或小波变换（快速算法 Mallat 算法）分析
空间域方法主要采纳各种平滑函数对图像进行卷积处理，以达到去除噪声的目的，如邻域平均、中值（Median）滤波等都属于这一类方法
还有建立在统计基础上的 lee 滤波、Kuan 滤波等
但是归根到底都是利用噪声和信号在频域上分布不同进行的：信号主要分布在低频区域
而噪声主要分布在高频区域，但同时图像的细节也分布在高频区域
所以，图像降噪的一个两难问题就是如何在降低图像噪声和保留图像细节上保持平衡，传统的低通滤波方法将图像的高频部分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但破坏了图像细节
如何构造一种既能够降低图像噪声，又能保持图像细节的降噪方法成为此项讨论的主题
在小波变换这种有力工具出现之后，这一目标下载后可任意编辑已经成为可能
