在影像處理中的多解析度分析技術裡，**子頻帶（Sub-band）的概念通常與小波變換（Wavelet Transform）**密切相關。子頻帶指的是將影像的頻率成分分解成不同頻率區間（子頻帶）的過程，這些區間分別代表影像中的不同細節層次或方向性特徵。
子頻帶的生成
影像處理中的子頻帶分解通常使用小波變換或**濾波器組（Filter Banks）**來完成。這些技術將影像中的高頻和低頻成分分離，並將其進一步細分為不同的頻率範圍。
-
低頻子頻帶（Low-Frequency Sub-band）：
- 低頻子頻帶通常保留了影像的主要結構和輪廓，它表示影像中的低頻成分，通常稱為逼近子頻帶（Approximation Sub-band）。
- 這些子頻帶的數據較為平滑，包含影像的全域資訊。
-
高頻子頻帶（High-Frequency Sub-bands）：
- 高頻子頻帶包含影像中的細節信息和邊緣，通常分為水平、垂直和對角方向的子頻帶，分別表示不同方向上的細節信息。
- 這些子頻帶捕捉了影像中急劇變化的部分，比如邊緣或紋理。
子頻帶的應用
子頻帶分解使得影像可以在不同解析度或頻率下進行分析，這在許多影像處理應用中非常有用：
- 壓縮：通過只保留低頻子頻帶或去除高頻子頻帶中不重要的部分，可以實現影像的有效壓縮。
- 去噪：通過處理高頻子頻帶中的噪聲信息，保留或平滑特定的細節來減少影像中的噪聲。
- 特徵提取：在不同子頻帶中提取特徵，進行物體識別或分類。
多解析度分析中的子頻帶
在多解析度分析中，影像被分解成多個不同解析度的子頻帶，這些子頻帶可以以層次化的方式表示影像的不同尺度信息。這使得我們可以同時分析影像的全局結構和局部細節。
總之，影像處理中的子頻帶概念是通過將影像分解成不同頻率範圍的部分，使得在不同的解析度和方向上對影像進行更細緻的分析成為可能，這對於壓縮、去噪、特徵提取等應用至關重要。