利用Matlab进行图像一层分解的小波变换源代码

优化matlab图像小波变换源代码，以提高效率和可读性。

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)

介绍了一种基于SVD和DWT的图像水印算法，通过SVD和DWT技术将水印嵌入图像中。

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。

基于小波变换的图像增强算法在图像里挺常见的，尤其是你想提升图像细节时，用起来还挺顺手的。这份 PDF 文档讲得还比较系统，不只是原理讲清楚了，连代码实现和参数调节也有提到，适合用 Matlab 的朋友看看。 小波分解那一块挺有意思，利用多分辨率，把图像拆分成不同尺度的细节和轮廓部分，你可以单独它们，再通过小波重构拼回完整图像。这样既能增强细节，还不容易引入噪点，效果比普通的直方图均衡化要自然不少。 文中也提到一些比较实用的算法，比如Donoho 的小波阈值去噪，适合带点噪声的图片。还有图像增强算子这部分，强调了如何基于图像幅值做自适应，增强效果会更贴近图像原始特性，不会显得过度。 配合Matl

利用小波变换技术进行图像分割，使用MATLAB实现并优化复小波变换在医学图像中的应用。

Matlab仿真matlab_EMD使用MATLAB进行经验模态分解的计算。代码需要整理和测试。

简要介绍了利用小波变换进行图像分解与重构的方法，并讨论了在MATLAB环境下实现图像压缩和融合的基本技术。

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。