DWT

这是一个带有GUI界面的MATLAB项目，利用小波变换(dwt)技术实现了数字水印功能。项目结构完整，运行流畅，适合初学者学习，也为有一定基础的开发者提供了进阶学习和修改的空间。该项目可供计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、教师或从业者参考学习， 也适用于课程设计、大作业或毕业设计等场景。

这是一个基于离散小波变换(DWT)的数字音频水印程序，并使用MATLAB设计了友好的图形用户界面(GUI)便于交互操作。

视频处理中，调整视频的光照亮度是一项常见的任务，可显著提升视觉效果，增强观看体验。深入探讨了如何利用奇异值分解（SVD）和离散小波变换（DWT）这两种数学工具来实现亮度调整。SVD能有效处理图像去噪、压缩和特征提取，通过调整矩阵Σ中的像素强度，改变视频整体亮度。而DWT则能在不同尺度和位置上捕获视频帧的频率成分，帮助分析和重构视频的亮度。文章介绍了主程序“Main_satellite_contrast.m”和算法实现“SVD_DWT.m”的配合使用，展示了如何通过多尺度分析和小波系数调整实现视频亮度的优化。

这份设计报告详细探讨了利用MATLAB进行二维灰度图像的统计分析及离散小波变换（DWT）处理。首先，通过采集像素大于64*64的灰度图像，并计算其均值、标准差、方差，绘制灰度直方图，直观展示图像特性。随后，运用MATLAB中的wavedec2函数进行二维离散小波分解，分析图像的多尺度特征，例如边缘和纹理，以及使用waverec2进行小波重构处理。这些方法不仅提升了学生的数据分析与处理能力，还加强了他们在图像处理领域的实践技能。

CSDN用户上传的视频均包含完整可运行的代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m和其他必要的调用函数。该代码适用于Matlab 2019b版本，操作简单，详细步骤如下：1. 将所有文件放入Matlab的当前文件夹中；2. 双击打开main.m文件；3. 点击运行按钮，等待程序执行完成以获取结果。如需更多仿真服务或定制需求，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。