小波分析是继Fourier分析之后新的时频分析工具,它在科学研究和工程技术中的应用非常广泛。虽然小波理论现已比较成熟,但是近年来有关它的应用研究仍在不断发展更新。小波变换在图像处理领域中的应用几乎可以囊括图像处理的所有方面。本文对小波变换在图像去噪、图像融合和数字水印三方面进行了研究,在分析了这些方面研究现状的基础上,探讨了自己的算法和思想,并给出了相应的实验结果和分析,以下是本文主要研究内容:(1)较为详细的分析了目前基于小波变换的图像去噪常用方法,引入了一个更能合理确定阈值、应用更为广泛的准则- H ? Curve准则,从理论方面详细阐明了它的科学性和推理过程。鉴于二树复数小波变换在某些方面比实数小波变换具有更多的优点,可以提高图像分解与合成的精度,本文详细阐明了它的理论基础。结合二树复数小波变换和H ? Curve准则做了相关的去噪实验,对实验结果进行了分析比较,说明本文算法能取得更好的去噪效果。(2)对比分析了像素级图像融合常用方法的优缺点,表明基于小波变换的图像融合方法能取得较好的融合效果。目前常用的图像融合算法没有充分考虑到人眼的视觉特性,融合的效果有时不很理想。本文将人类视觉系统(HVS)引入到图像融合中,结合小波变换和模糊理论,阐述了一个图像融合新算法。新算法通过小波域上的HVS经验模型来精确刻画图像的边缘、纹理、高亮区域等人眼敏感的信息,然后采用模糊理论自适应地计算出权系数,最后在小波域上通过加权平均来完成图像融合。通过和常用算法相比,更好的改善了图像的融合效果。(3)为了保证水印嵌入具有速度快、易实现的优点,并且提高其安全性和鲁棒性。本文利用混沌系统的优良特性,首先对一个有意义二值图像进行快速混沌加密,然后依据一个图像压缩方法-零树编码,这里利用它构造零树的原理,对小波系数按重要性排序,选取最重要的L个系数作为水印的嵌入点,即对人类视觉最重要的部分,在其位平面内嵌入加密过的水印,最后反变换得到嵌入水印后的载体图像。试验证明,该算法具有效率高、抗压缩能力强、较好的鲁棒性等优点。