双尺度方程 小波分析 深圳大学信息工程学院

【图像融合】基于平移不变小波变换实现CT图像融合matlab源码.md

Mexican Hat函数是Gauss函数的二阶导数，Mexican Hat小波变换的优点是在时域和频率都有很好的局部化，是对称的，可用于连续小波变换。并且比较接近人眼的空间响应特征，可用于计算机视觉中图像边缘检测。但它不存在尺度函数，所以Mexican Hat小波函数不具有正交性，不是紧支撑的。在频率分辨率的性能上，优于Haar小波变换。

基于小波变换的ECT图像处理.pdf

基于牙片图像的特点及脊波变换能保持线型结构的特性 ,提出一种基于脊波变换的边缘检测方法。以 Radon变换作为脊波和高斯小波间的桥梁 ,通过脊波域内灰度均值的比较对牙根管区域进行定位 ,得到了定位准确、连续的根管图像边缘。该检测方法抗噪性好 ,定位准确 ,更益于医生诊治。

用于快速小波变换（通过滤波或提升的1-D，2-D，3-D）的软件包。 该软件包包括离散小波变换，逐列离散小波变换和小波包变换。 第一代小波使用滤波器组（周期性和正交）。 包括以下类型的过滤器：Haar，Daubechies，Coiflet，Symmlet，Battle-Lemarie，Beylkin，Vaidyanathan。 通过提升的第二代子波（周期性和普通类型，包括正交和双正交）。 目前，仅针对Haar和Daubechies（正在开发中）的升降方案。 用户可以轻松构建新的提升方案。 提升变换的当前实现比滤波器变换快2倍。 阈值，最佳基础和降噪功能，例如TI通过循环旋转进行降噪，WP

运用matlab实现了FSK的小波变换，并绘出了其小波变换系数投入

压缩感知Á trous algorithm for 1-D stationary wavelet transform 采用a trous算法实现静态小波变换(SWT)

小波分析模极大值法.rar

关于小波变换的详细内容，pdf格式的，东西不错的