【摘要】從社會產業(yè)技術發(fā)展的層面來看，隨著圖像處理技術的不斷升級，紙漿纖維檢測環(huán)節(jié)工作的操作質量也較以往有所改善。實際上，這與基于小波的多尺度圖像處理方法的選用有著直接的關聯(lián)。小波多尺度邊緣檢測的原理較為科學，即將小波的多尺度因子與不同方向上的梯度連寫起來，使其在梯度大的方向采用小尺度的因子，從而突顯出較強的圖像邊緣細節(jié)的保持特性。本文就基于小波的多尺度圖像處理的過程及其基本情況進行論述，結合具體的使用范圍挖掘此種多尺度圖像處理模式在紙漿纖維檢測中的具體應用實效，以期為該領域實踐帶來有益的借鑒。

【關鍵詞】小波；多尺度圖像處理；紙漿纖維檢測；應用；研究

前言

小波分析作為信息科學領域中的一項核心策略，被廣泛應用于圖像處理當中的圖像預處理、圖像特征提取等模塊之中，并且取得了極佳的應用實效。從實際應用的過程來看，盡管多尺度特性與方向性是圖像本身的自然屬性，但如若在進行圖像處理的過程中，將圖像的自然屬性客觀地呈現(xiàn)出來，則有助于更好地去除圖像噪點。就以紙漿纖維的有效檢測項目來看，基于小波的多尺度圖像處理模式的融入，提升了該項檢測方法的實際效能。

一、淺析小波多尺度邊緣檢測原理

從既往的研究資料中可知，盡管小波分析可以實現(xiàn)對圖像的多尺度描述，但其對圖像的方向性描述效果不佳，因此，為了更好地提升小波分析的實效性，則在固有基礎上增添了一個“小波濾波器”模塊，在該模塊的輔助作用下，小波多尺度描述則可以在任意的圖像方位上進行[1]。這樣一來，小波在對圖像進行多尺度分解過程中，其本質上是對圖像的細節(jié)信息進行全局統(tǒng)籌處理，進而將圖像邊緣點的實際定位精度提升上來，實際上，小波多尺度邊緣檢測的原理也正在與此。

（一）小波多尺度邊緣檢測原理

小波多尺度邊緣檢測原理較為復雜，但可以憑借具體的小波分析計算公式來進行呈現(xiàn)。簡單來說，小波多尺度邊緣檢測方法應用在某具體的項目中，則是通過選擇適當的小波函數，且憑借小波分解的細節(jié)分量來反映信號本身的局部突變點來完成的。實際上，某些較為特殊的小波函數變量，小波變換的極大值對應著信號的突變點[2]。

用具體的公式來呈現(xiàn)，即為：

（二）小波分析方法及小波模型去噪問題概述

從具體情況來看，在現(xiàn)實環(huán)境中所采集到的圖像信號往往帶有噪聲，如若有噪聲存在，則會在一定程度上影響到圖像的質量。因此，需要采取有效策略來對圖像進行降噪處理。簡單來說，小波分析方法是對序列{Xi}進行多層小波分解，得到各層序列的逼近系數以及細節(jié)系數，接下來，在具體的預測分析過程中，便可將細節(jié)系數進行小波重構處理，這便是一整套平穩(wěn)序列的形成原理內容[3]。實際上，利用小波分析進行圖像去噪處理是較為合理化的選擇，小波去噪的效能依賴于信號濾波器的處理，小波模型去噪問題實質上便是小波圖像濾波處理的過程。

二、基于小波的多尺度圖像處理在紙漿纖維檢測中的具體應用

（一）剖析基于小波的多尺度圖像處理紙漿纖維檢測的使用范圍

從理論研究的角度來看，小波分析具有多分辨分析的特征。通常情況下，在低頻區(qū)域具相對較低的時間分辨率，同時還具有較高的頻率分辨率，而小波分析高頻區(qū)域則是相反的。拋開種種技術處理手段的效用，但看小波多尺度邊緣檢測處理方法在紙漿纖維檢測領域中的實際應用狀況，能夠明顯看出小波尺度內模型的檢測精度極高。圖像的邊緣檢測是圖像識別中不可或缺的一個重要步驟，因為圖像邊緣的正確處理關系到真實物質本身的形態(tài)。

（一）基于小波的多尺度圖像處理的應用方法及其效果分析

為了更高效地去除所獲取到的信息圖像噪聲，令圖像邊緣的細節(jié)部位更為清晰的呈現(xiàn)出來，在以往采取了諸多圖像去噪的方法，且每種方法的處理實效不盡相同。經實踐可知，每種圖像去噪方式都存在一定的局限性。在針對紙漿纖維檢測效能的研究過程中，需要本著令圖像去噪效果更佳的原則，去探究新型去噪策略，小波多尺度邊緣檢測以其極佳的處理效果，已經成為諸多實體產業(yè)項目中的核心應用技術手段[4]。就具體的實驗案例來看，小波在對圖像進行多尺度分解時，在小尺度圖像上所反映的是“細節(jié)信息”，邊緣點定位精度高但同時噪聲的表現(xiàn)較為明顯；與此同時，大尺度圖像所反映的則是圖像的全局信息，盡管噪聲表現(xiàn)弱化，但其邊緣點的定位精度不高。對于紙漿纖維檢測而言，如若能夠利用高效的圖像處理模式來提升其識別精度，則能夠最大程度地保證紙漿纖維圖像特征的完好，而且，還能夠為圖像智能處理提供有益的實證研究資料。基于小波的多尺度圖像處理方法對于紙漿纖維檢測工作的幫輔性作用突顯。

結束語

總而言之，針對紙漿纖維的有效檢測問題的研究，絕不僅僅停留在固有的檢測技術層面上，從實踐中發(fā)覺到，基于小波的多尺度圖像處理模式在紙漿纖維檢測中的應用效果突顯，為圖像處理方法的沿革開辟了一條嶄新的錄井，進而為實體產業(yè)項目中的紙漿纖維檢測注入了新的活力。小波多尺度邊緣檢測在科學化配置的硬件實驗平臺的基礎上，沖破了以往紙漿纖維離線制備的束縛，同時引入了基于多尺度圖像處理策略的形態(tài)特征提取方法，這就突顯出小波多尺度邊緣檢測方法較高的技術優(yōu)勢與實踐特性，值得將其進行推廣實施。

參考文獻

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