matlab实现多尺度二维小波-小波变换
多尺度二维小波命令格式如下:1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’),2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。
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2024-08-19
MATLAB二维小波变换实现
二维图像的小波变换,玩得好能让图像去噪、增强啥的都变得顺手。MATLAB 里头自带的工具箱挺全的,wavedec2、waverec2这些函数,配合着wavemngr,搞个多尺度分解分分钟的事。像图像去噪,一般用软阈值法就挺管用。你只要设个阈值,小于的扔掉,大于的留着,再反变换一下,图像立马干净不少,细节也保得住。小波函数的话,常用的有db4、sym8、coif5这些,效果还不错。级数多了分得细,级数少了快,但看你什么场景了。去噪建议多实验几组阈值看看效果。附带的压缩包Chapter7 图像小波变换,里面有完整代码和,直接跑一跑就懂了,尤其适合新手上手。还有像下面这个例子,简单明了:% 加载图像
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2025-06-23
多尺度一维分解-小波变换Matlab实现
多尺度一维分解命令:wavedec格式:[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)
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2024-05-23
二维离散小波变换的MATLAB实现
利用MATLAB程序实现了二维离散小波变换,并对小波系数矩阵进行了重构,深入理解了其原理和实现过程。同时,通过采用不同的小波和边缘延拓方法,对小波系数矩阵的能量、均值、方差和信噪比等统计量进行了详细分析比较,从而更深入地探讨了小波变换的应用。
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2024-08-01
二维小波变换分解和重构算法实现
本代码提供了二维小波变换的二级分解和重构算法。算法从头实现,未使用任何库函数。代码提供了明确的手写卷积函数和其他核心功能,可以直接下载并使用。
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2024-06-01
二维Haar小波变换Matlab实现与可视化
该程序使用Matlab实现了二维Haar小波变换,并提供图形用户界面进行交互式演示。用户可以通过GUI选择本地图像,点击“Press for haar”按钮执行Haar变换,并以金字塔形式展示变换结果。此外,程序还提供了查看低频分量(LL分量)的功能,用户只需点击“按LL分量”按钮即可。
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2024-05-23
二维离散小波变换与重构在MATLAB中的实现
本研究通过MATLAB程序实现了二维离散小波变换及其重构,深入阐述了其原理和应用。此外,对不同的小波和边缘扩展方法进行了比较分析,包括小波系数的能量分布、均值、方差和信噪比等统计指标,以进一步了解小波变换的特性。
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2024-05-30
Matlab实现二维小波变换的快速分解与重构算法
使用Matlab实现非正交二次样条二维小波的快速分解与重构。这个编程例子展示了可分离的二维小波在Matlab中的实现方法。函数包括了二维小波分解和重构功能,通过逼近矩阵和水平、竖直细节信息矩阵来描述原始图像的分解和重建过程。在实现过程中使用了Wavelet Toolbox中的多个函数,如wconv、wextend和wkeep,同时也应用了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。测试结果表明,该算法成功地对256x256大小的图像进行了四级二维小波分解。
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2024-08-04
二维分数傅里叶变换的MATLAB实现
这份MATLAB源代码演示了二维分数傅里叶变换的过程,设计简单易懂,特别适合图像加密应用。
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2024-09-20