对图像小波变换后的近似系数和高频系数进行加密，以达到加密的效果，matlab2021a仿真测试

这个程序是图像小波变换MatLab源代码，是用小波变换进行图像多分辨率分析的实用的例子。 这个程序是图像小波变换MatLab源代码，是用小波变换进行图像多分辨率分析的实用的例子。

图像处理，用小波进行层小波分解。很不错，推荐一下！~

DWT.h，实现小波变换的头文件 DWT.cpp，实现小波变换的源文件，里面有6个函数，可根据需要调用

图像的几种小波去噪方法的比较与改进，图像处理方面的论文

一个数字水印的matlab代码，又实验结果，和性能测试。基于纹理特征，自适应的选择嵌入位置。

图像小波变换matlab代码多尺度深度压缩传感网络 抽象的 通过联合学习采样和恢复，基于深度学习的压缩感测（DCS）在性能和运行时间减少方面已显示出显着改善。 但是，其重建图像会损失高频内容，尤其是在低子速率下。 可以理解，这是由于捕获到采样矩阵中的低频信息相对较多。 这种行为在多尺度采样方案中也类似，该方案也对更多的低频分量进行采样。 本文提出了一种基于卷积神经网络的多尺度DCS（MS-DCSNet）。 首先，我们使用基于多尺度的小波变换来转换图像信号。 然后，通过卷积逐个比例地捕获信号。 最初的重建图像可以直接从多尺度测量中恢复。 利用多尺度小波卷积来提高最终重建质量。 网络学会了在采样和重建中执行多尺度，从而获得更好的重建质量。 执行 这是使用DagNN网络由MatconvNet [1]实现的测试源代码。 训练有素的CSNet [2]来自[3]，MWCNN来自[4，5]。 此实现源自[6，7]。 结果 第5集 网络 MS-CSNet1 MS-CSNet2 MS-DCSNet3 速度 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 信噪比/ SSIM 0.1 32.30

616.2利用小波包法将两幅图融合16.3利用小波变换进行图像分解16.4重构系数16.5小波变换提取一个子代直方图16.6利用小波变换对给定图像旋转后，提取一个子代16.7提取小波分解概貌系数

图像小波变换去噪matlab代码声纳图像的深度学习 上传了两套声纳图像：lab_images是从受控实验室实验中获得的； 实地图像是由EPRI在2015年在圣劳伦斯河进行的野外实验获得的。 每个数据集包含鳗鱼和非鳗鱼对象（木棍和pvc管）的声纳图像。 有四个图像版本： orgnl：没有任何图像处理技术的原始图像； diff：通过图像差异消除静态背景的差异图像； wvlt：用小波变换去噪的原始图像； diffwvlt：经过小波去噪和差分处理的图像。 Excel文件sonar_data_description中包含了实验室实验和现场实验中的声纳设置。 根据声纳图像质量，将鳗鱼现场图像分为三层。 建议使用1级和2级鳗鱼图像来训练和测试CNN模型。 仅使用实验室数据的代码CNN_lab_data.py训练和测试过的CNN模型。 代码CNN_field_data.py仅使用现场数据训练和测试的CNN模型。 Matlab脚本处理了.aris声纳数据并提取了鳗鱼和非鳗鱼对象的图像。 注意：.aris数据是使用开放源代码MATLAB脚本读取的（请参阅参考资料）（Handegard＆Williams，2

C++实现的图像小波变换源码，适合学习信号处理，图像处理和人脸识别的同学使用