傅里葉變換的基礎函數的正弦函數，而小波變換基於一些小型波，稱爲“小波”，它具有變化的頻率和有限的持續時間。這就允許它們對圖像提供一張等效的樂譜，不光闡明瞭要演奏的音符（頻率），而且闡明瞭要何時演奏。相對而言，傳統的傅里葉變換，只提供了音符或者頻率信息，局部信息在變換過程中丟失了。
小波是多分辨率理論的分析基礎。而多分辨率理論與多種分辨率下的信號表示和分析有關，其優勢很明顯--某種分辨率下無法發現的特性在另一個分辨率下將很容易被發現。從多分辨率的角度來審視小波變換，雖然解釋小波變換的方式有很多，但這種方式能簡化數學和物理的解釋過程。
當觀察圖像時，通常看到的是相連接的紋理與灰度級相似的區域，它們相互結合形成物體。如果物體的尺寸過小或者對比度不高，通常採用較高的分辨率來觀察；如果物體尺寸很大或者對比度很強，只需要較低的分辨率。如果物體尺寸有大有小，或者對比度有強有弱的情況同時發生，那麼，以若干個分辨率對它們進行研究將具有優勢。
以多分辨率來解釋圖像的一種有效但概念簡單的結構就是圖像金字塔。圖像金字塔最初用於機器視覺和圖像壓縮，一幅圖像的金字塔式一系列以金字塔形狀排列的分辨率逐步降低的圖像集合。
另一種與多分辨率分析相關的重要圖像技術是子帶編碼。在子帶編碼中，一幅圖像被分解成一系列限帶分量的集合，稱之爲子帶，他們可以重組在一起無失真地重建原始圖像。最初是爲語音和圖像壓縮而研製的，子帶可以進行無信息損失的抽樣。原始圖像的重建可以通過內插、濾波、疊加單個子帶來完成。
最後一個與多分辨率分析有關的圖像處理手段是哈爾（Haar）變換。它的重要性體現在它的基函數是衆所周知的最古老也是最簡單的正交小波。
前面介紹了三種著名的圖像處理技術，它們在數學理論多分辨率分析（MRA）中扮演了重要角色。在MRA中，尺度函數被用於建立某一函數或圖像的一系列近似值，相鄰兩個近似值之間的近似度相差2倍。被稱之爲小波的附加函數用於對相鄰近似值之間的差異進行編碼。