图像分解

该项目提供了一种利用奇异值分解来评估图形和数值图像质量的方法。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

本研究探讨了在 MATLAB 中使用小波变换进行图像分解和重构的方法。我们实现了二维小波分解和重构算法，并通过多尺度分解和重构展示了其在图像处理中的应用。该方法可用于图像降噪、特征提取和纹理分析。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

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。

使用Matlab实现小波变换，对二维图像进行单层分解的源代码。

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

在 JESD204B 标准框架下，二维图像的单尺度小波分解可以通过 MATLAB 函数 dwt2 实现。dwt2 函数支持两种调用格式： [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname') [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 其中： X 表示待分解的离散信号。 wname 表示分解小波函数。 Lo_D 和 Hi_D 分别表示分解低通滤波器和高通滤波器，两者长度必须相等。 返回值 cA、cH、cV 和 cD 分别表示低频系数和高频系数向量。 二维离散小波逆变换可通过 idwt2 函数实现，其基本调用格式为： X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 其中： wname 表示小波函数。 [cA,cH,cV,cD] 表示信号的单尺度小波分解结构。 返回值 X 表示单尺度重构的信号。 此外，upcoef2 函数可用于直接重构原图像在低频或高频各方向上的分解分量，其基本调用格式如下： Y = upcoef2(O,X,'wname') 其中： wname 表示小波函数。 X 表示原图像在低频或高频各方向分解分量。 选项 O 可以为 'a'、'h'、'v' 或 'd'，分别表示在低频或高频各方向上重构。 返回值 Y 表示原图像在低频或高频各方向上的分解分量的重构结果。

Matlab小波三级分解代码用于视频和单幅图像去雨的研究。吴宜晨，李明翰，赵倩等人在其文章《关于从视频和单幅图像中去除雨的综述》中探讨了各种基准数据集和不同的除雨方法。研究涉及雨滴的物理特性，如高处雨滴的终极速度（JAMC1969），以及雨滴形状的平衡模型（JAS1987）提出的新观点。此外，还讨论了光度模型（哥伦比亚大学技术报告，2004年）和色度特性在视频去雨中的应用，例如通过时空特性结合色度特性去除视频中的降雨（ICME2006）。最后，还介绍了基于像素时间分析的方法，如基于色度特性去除视频中雨水的方法（CI）。

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。