图像去噪中的二维离散小波变换应用

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。

Matlab 2 2024-08-01

基于小波变换的图像去噪算法——matlab源码下载

随着图像处理技术的进步，利用小波变换进行图像去噪已成为一种常见方法。介绍了基于小波变换的多种去噪算法，包括软阈值、硬阈值、半软阈值和改进阈值方法，并提供了相应的matlab源码下载链接。这些算法不仅可以有效减少图像中的噪声，还能保留图像的关键细节，适用于各种需要高质量图像的应用场景。

Matlab 2 2024-07-27

小波变换在信号去噪中的应用

小波变换在信号处理中具有显著的去噪效果，被广泛应用于各种信号处理场景。

Matlab 0 2024-09-25

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。

Matlab 2 2024-05-30

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)。

Matlab 0 2024-08-19

小波去噪在Matlab中的应用

visushrink.m是Matlab中用于小波去噪的关键函数。小波去噪技术通过分析信号的频率和时间特性，有效地减少噪音，提高数据处理的质量和准确性。visushrink.m提供了一种灵活和高效的方式来处理各种类型的信号，是科学研究和工程应用中的重要工具。

Matlab 0 2024-08-23

MATLAB中的一维离散小波变换实现

利用MATLAB，针对一维信号（sumsin.mat），进行一维离散小波变换。选用Daubechies小波函数（如db3），进行五层分解，分别重构第5层到第1层的低频和高频系数。

Matlab 0 2024-09-27

SGF算法在图像去噪中的应用

SGF算法是一种基于分段图的图像过滤方法，快速保持图像结构的平滑性。该方法由张飞虎等人在IEEE国际计算机视觉会议论文集中提出。要使用这一方法，需要安装opencv和libpng，并编译源代码。SGF算法已在Linux和Windows平台上进行了验证，可直接在win32环境下使用。

Matlab 1 2024-07-30

Matlab实现多尺度二维小波变换

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

Matlab 2 2024-05-20