根据扫描隧道显微镜(STM)的特点,将小波变换应用于扫描隧道显微镜的降噪、增强及融合方法进行了阐述.对于不同仪器和不同扫描样品的图像,选用不同的小波基函数和分解层数进行分解和重构,结果表明,利用小波变换对扫描隧道显微镜图像进行处理是有效的、可行的,图像质量得到明显提高.

为测量微电机械系统(MEMS)谐振器的动态特性参数,根据MEMS谐振器运动图像的特点,将小波变换应用于MEMS谐振器运动轨迹的特征提取中.基于模糊图像合成技术,利用小波变换对MEMS谐振器的模糊运动图像进行了增强及降噪处理,并结合传统的图像处理方法,提取MEMS谐振器的运动轨迹,最终获得了MEMS谐振器的特性参数,从而可为MEMS器件的设计提供重要参考.实验结果表明,利用小波变换的方法获得了更好的测量精度,测量重复性误差为100nm.

在强辐射的环境中,采集的图像包含多种噪音,主要为椒盐噪声和高斯噪声,而遥操作的可靠性与高效性则在很大程度上依赖于采集图像的质量,图像去噪至关重要。对于辐射图像,采用了一种将多重中值滤波和第二代曲波变换相结合的混合降噪方法,从而较好地去除噪音、保护细节。其具体过程是：首先运用改进后的多重中值滤波对辐射图像进行去噪,再将初步处理后的辐射图像进行Wrapping快速离散曲波变换,然后再对每个子带的系数计算阈值并根据阈值对系数进行处理,最后进行曲波逆变换得降噪图像。辐射图像的仿真实验结果表明,提出的方法能较好地降低噪点并保护边缘,从而获得更好的视觉效果。