供从事基于小波变换的图像图去噪论文写作的人作参考。

结合ROI特性,提出一种新的水印算法。算法首先选择ROI区域,然后对图像进行小波变换并生成ROI罩,最后对ROI罩内的小波系数构造零水印。此外,新算法给出了零水印的检测算法。实验结果表明,当图像的ROI区域获得明显高于背景区域的解码质量时,新算法较其他不针对ROI的水印算法具有更好的顽健性,此外,由于采用零水印,保证了ROI中不会被加入任何干扰信息。

音频信号更频繁地被各种类型的真实噪声污染。 因此，之前为了降低噪音水平，将使用一些过滤方法。 但是，目前有许多基于变换的技术来估计有噪声的音频信号。 一种称为小波变换的变换技术将用于从现实噪声中去除音频信号的噪声。 这项拟议研究的主要目的是表征离散小波变换 (DWT)，以从常见的现实噪声中去除一维音频信号。 此外，该思想是在MATLAB仿真软件中实现分解、阈值（软）和重构等音频信号去噪技术，并基于小波变换与傅立叶变换的选择进行比较分析。 同样，对于不同程度的分解，将估计信噪比（SNR）。 综上所述，在本研究中，已经测量了不同的情况，以根据其对信噪比的响应来选择最佳小波函数及其级别(SNR) 去噪音频信号。

matlab开发-特征提取使用多信号小波变换分解。利用小波变换进行特征提取。

小波变换具有良好的局部时频分析特性，本课程适用于对傅里叶变换有所掌握的同学

Radon变换历史：Radon变换是J. Radon于1917年提出的。在Fourier变换及它们对应的卷积可以快速计算之前，Radon变换的计算几乎没有引起人们的兴趣。现在Radon变换已经成为医学成像和许多遥感成像等的主要工具而受到广泛重视。

基础入门，图像的压缩与重建必备算法，从傅里叶变换说起，简要说明傅里叶的弊端与改进，一步一步引申到小波变换。

MATLAB经验小波变换（EWT）工具箱的安装与使用

此示意程序用DWT实现二维小波变换，矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂，

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波,把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取,并结合小波消噪技术,在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。