一、课题题目 基于MATLAB小波变换的图像融合系统 二、课题背景介绍 数字图像融合是一项最新发展起来的应用，对于数字图像处理和数字图像分析起着非常重要的重要。虽然现阶段，对于图像处理和分析，PS和抠图软件发挥着某种作用，为很多人所认同和使用。可以通过简单快捷的鼠标操作进行图像旋转、抠图等。但由于实际是手工操作，一般显得单一，且误差较大。因此，非常迫切地希望找到另外一种行得通的方式成为必然。 该项设计主要将两幅三幅或者多幅的数字图像融合。这些图像由于使用不同的设备拍摄而凸显的不一样的细节重点。一经该系统融合后就可以凸显这幅图像的优点，也可以凸显另一幅图像的优点。再者考虑到不相同模式的图像传感器的成像原理不一样。所以工作波长也就不一样。所以图像不同，那么它们包含的信息就不同。经过小波变换的融合处理后，合成图像则可以更多方面更加具体地表达所感兴趣的对象。基于这一特征，数学矩阵库wavelet transform的图像融合技术，已经大范围地应用于地图勘测信息处理、兵营管理系统、立体卫星地图、计算机视觉等领域中。

用DCT变换和小波变换对全色光学图像和多光谱图像进行融合，生成同一图像。 数字图像处理的课程作业，由matlab完成，可直接运行。有很大的参考价值。

Matlab小波分析 张德丰第二版，适用于从事信号处理、图像处理等方面工作的工程技术人员,也可作为理工科各专业的高年级本

EMD与小波降噪程序,方便新人学习EMD和小波相关的代码，便于理解对比这两种方法的降噪性能，比较性能的好坏

可以预测一二维数据！基于小波变换的时间序列预测！思路将数据序列进行小波分解，每一层分解的结果是上次分解得到的低频信号再分解成低频和高频两个部分。

关于MATLAB小波信号去噪 %用小波函数'db6'对信号进行3层分解 [c,l]=wavedec(y,3,'db6'); lev=3; xdh=wden(y,'sqtwolog','h','sln',lev,'sym4'); subplot(2,2,3); plot(sound,xdh); subplot(121); plot(sound); title('原始语音信号');

MATLAB小波变换分析代码，包括交叉谱、凝聚谱，其实新版MATLAB本身提供了相应函数，该代码可学习与参考这些函数的使用。如用于发表文章，内有参考文献引用。 运行MATLAB，选择代码所在路径，打开docs的faq.html，按照文档运行该代码包，数据格式参见faq文件中的文本。

程序-MATLAB-小波分解（6层），通过编译的.m文件，直接运行，希望对你有帮助

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包含MATLAB小波分析（第二版）张德丰等编著PDF文档一份，页面清晰可读，值得一看！