MATLAB下编写 附测试图像 方法简单有效 便于移植到其他平台

分解信号重构Matlab代码子带图像压缩编码器 CPE 462图像处理和编码入门课程的最终项目，需要一个小组来开发涉及图像处理主题的应用程序，其中包括： 压缩，增强，分割，恢复或3D数据成像。 项目背景 在最近几年中，子带（或小波）图像编码技术变得非常流行。 一个主要原因是，在大多数情况下，它明显优于当前的JPEG图像编码标准。 实际上，基于子带的编码算法将成为下一代JPEG2000图像编码的基准。 项目实施 在这个项目中，我们在一个Matlab脚本中实现了一个子带图像编码器。 我们的脚本对典型的输入图像执行子带分解，标量量化和熵编码，并生成存储为数据文件的编码位流。 然后，解码器读取此编码文件，并执行熵解码和子带重构，最后生成与输入图像格式相同的重构图像。 它还计算重建图像的峰信噪比，以评估图像编码器的性能。 该脚本采用一个控制量化步长的输入，该参数最终将用于控制编码数据文件的大小（或压缩率）。 文件分解 subband_encoding_decoding.m -Matlab脚本，它接收单个.png并生成一个名为“ binary.txt”的比特流数据文件，以及从比特流数据文件中重建出

一个关于spiht的c++版本的程序源代码，希望有助于学习小波编码

小波图像分割matlab代码数字图像处理项目 2017年秋季课程-数字图像处理 一些数字图像主题的简单matlab实现 话题 直方图均衡 空间增强方法复制填充，比例尺，均值，拉普拉斯算子，Sobel 频域滤波理想，巴特沃思，高斯低通/高通滤波 噪音的产生和减少 产生噪声：均匀，高斯，瑞利，伽马，指数，胡椒和盐 降噪：算术平均值，几何平均值，反谐波； 最大值，最小值，中位数，alpha修剪 影像还原 产生指定运动，例如模糊降级和高斯噪声 恢复：维纳滤波器和逆滤波器 几何变换 旋转，平移，缩放 插值：最近邻，双线性插值 变换图像压缩 用DCT进行块变换 区域掩码编码，阈值掩码编码 形态重建 任务：通过重建打开，填充Kong，清理边界 转换函数：腐蚀，膨胀，geodesic_dilation，dilation_reconstruction，opening_reconstruction 图像分割 边缘检测：Roberts，Prewitt，Sobel，Marr-Hildreth，Canny 阈值分割：基本的全局阈值，大津法 图像表示和描述 边界跟随：基本，在大网格处重新映射 主成分说明 运行代码

小波滤波 图像增强 数字处理将文件所在目录设为工作目录，然后打开wavlet.fig,在noise提示框下输入噪声强度，在0-0.1之间（不能为零）。 然后点process按钮，就会显示实验结果，包括原图像，加噪图像，去噪图像的对比以及当前的psnr值。

本算法首先对彩色图像变成YIQ空间，对所有图像的各个颜色分量进行小波分解， 然后在小波变换域上根据融合策略选取系数，最后做小波反变换和YIQ反变换即得结果图像。 kgrads为计算梯度的函数，kvar为计算方差的函数，kconsist为融合后进行一致性校验的函数。

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——利用二维小波变换对图像进行压缩，简单明了，易于理解

教初学者使用小波对图像进行增强，很实用的两个代码。

这是基于离散小波的图像融合源码。下载解压后直接运行。

小波图像分割matlab代码背景 ARIA（自动视网膜图像分析仪）实现了以下所述的血管检测和直径测量算法： 另外，以允许用户友好地将参数适应于其他图像类型或与视网膜图像分析有关的替代算法（或算法块）的集成的方式进行了编写。 如果您是研究人员，并且可以使用此软件，请在任何相关出版物中引用以上论文。 另外，如果您是开发人员，希望使用ARIA作为您自己的视网膜图像软件的基础，请考虑分叉该项目，并在使用时引用本文。 跑步 要运行ARIA，只需打开MATLAB并导航，以使“当前文件夹”包含此自述文件。 然后在命令提示符下键入ARIA。 或者，右键单击文件ARIA.m，然后选择“运行”。 如果您希望每次都无需在MATLAB中导航至正确的目录即可运行ARIA，请在命令提示符下键入一次ARIA_setup。 然后应保存目录。 测验 要重现论文“使用小波和边缘位置细化进行快速视网膜血管检测和测量”中报告的结果，或使用其他测试系统应用时序，您只需运行文件“ ARIA_run_tests.m”即可。 请注意，您将需要首先下载DRIVE（）和REVIEW（）图像数据库。 第一次运行测试时，还需要选择保存这些数