基于小波变换的平移不变量图像消噪法,里面有文档和matlab程序，可以下载参考下

二、离散小波变换 连续小波变换必须进行离散化最主要原因在于： 连续小波变换系数是高度冗余的，要试图通过离散化，最大程度上消除和降低冗余性。 离散小波变换（DWT）是相对于连续小波变换（CWT）的变换方法，本质上是对 自变量 和 进行离散化处理。 1.尺度-位移参数的离散化 （1）将尺度因子按幂级数进行 离散化，即

matlab程序-基于小波变换与神经网络的图像压缩

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在简述小波变换理论发展的基础上，介绍了心电信号的主要特点和研究内容，从两大方面概括小波变换应用于心电信号处理的国内外研究现状：一是去噪，着重介绍了小波阈值消噪的研究成果，概括了在母婴心电信号分离、去除肌电噪声、保留特征波形方面的研究现状；二是波形检测和特征提取，着重介绍了QRS波群检测、ST段检测和R波峰值提取的研究现状，以及小波与其他理论结合用于心电信号处理的研究成果。最后，展望了利用小波变换进行心电信号处理的前景。

在研究了小波变换的理论知识以及小波变换在图像处理中的应用的基础上，实现了一种基于小波变换的图像水印算法，同时在图像的小波变换域实现了水印的嵌入和提取。仿真实验结果表明本文的水印算法具有较好的不可见性及较好的鲁棒性，水印能够抵抗加噪、压缩、滤波等常用的信号处理操作。

随着网络与多媒体技术的发展，数字媒体作品版权的标识及保护问题越来越突出。数字水印技术通过将水印信息嵌入原始数据中来证明数字作品的版权，是解决这个问题的一种有效方法。本文提出一种基于小波变换的图像数字水印算法，通过将低频子图分块并量化其小波系数，实现水印的嵌入和提取，并对其进行抗噪声、JPEG压缩、旋转等实验。对于旋转攻击，该算法结合了图像的归一化技术。实验结果表明，该算法对常见图像处理和旋转都有较好的鲁棒性。

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图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点。边缘提取是图像处理的基础工作，如何精确、有效地提取边缘是图像处理领域相关学者讨论的热点问题，由此产生的各种边缘检测算法层出不穷并且得到了广泛的应用。该文对传统的具有代表性的各种图像边缘提取方法进行了阐述、对比和分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一副标准测试图像进行边缘提取的实验结果。本文对现代的一些边缘检测方法如小波分析、形态学等也作了简要的介绍，重点分析了以上各种算法在图像边缘检测中的发展状况和优缺点。最后提出在实践中要根据待解决的问题的特点和要求决定采取何种方法。