基于小波变换的谐波分析

二维逆变换 命令：idwt2 格式： 1. X = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7'); 2. X = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7'); 3. X = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7'); 4. X = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7'); 应用： Xsyn = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'bior3.7');

基于matlab的数字水印系统，方法为小波变换dwt。带界面。步骤有：嵌入，攻击，提取，评价。攻击多种且参数可调，评价包括psnr和nc

MATLAB小波变换图像拼接，带界面GUI。如果你是新手学习，请多点耐心。

基于小波变换的图像压缩，用matlab实现

为了在不改变系统硬件的条件下获得高分辨率的图像，对双线性等传统插值方法和小波插值方法进行了分析，提出基于非均衡系数匹配的小波插值算法，通过对小波插值的各个高频子图进行降幅，并配合不同的幅度系数，获得了高分辨率插值图像。试验结果证明：这种方法运算量小、计算速度快、能提高插值复原图像的效果，应用于热图像同样有效。试验中峰值信噪比相对于双线性插值法提高0.5dB以上。

传统的离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)卷积算法通常采用延拓方法来解决边界效应，处理速度会受到一定影响。为了进一步提高使用DWT的实时性，提出一种新的离散卷积快速实现算法。该方法利用前后端卷积结果对边界小波系数进行校正，有效地解决了卷积运算中的边界效应问题，并减少了计算量。仿真试验和工程应用结果表明该算法能用于分析平稳信号和非平稳信号，具有很高的分解和重构精度以及很好的边界处理性能，并且计算速度比传统方法有较大提高，具有显著的工程应用价值。

本文件为matlab代码，内容为用于图像处理的小波变换。

随着多媒体信息技术的高速发展，产生了极其庞大的图像数据。当对这些数量庞大的图像数据进行存储和传送时，利用图像压缩编码技术减少其数据量是很有必要的。本文的研究目的是寻找一种压缩质量较好的图像压缩方法。本文在小波变换与图像压缩的理论基础上进行研究，提出了基于双密度双树复小波变换的图像压缩方法，通过Matlab仿真实验得出了实验结果的比较和分析，最终确认了该方法相比传统的图像压缩方法对图像的压缩质量有明显的优化。   近年来，信息技术和移动通讯的爆炸式发展，使得图像数据的传送有了海量的增长，伴随着高清和超清图像视频的普及，图像压缩编码技术发挥着越来越重要的作用。图像压缩是在确保图像质量的基本要求下，实现尽可能大幅度地减小图像的数据量，当图像本身的数据大比例降低了，它的传输和存储就变得方便容易得多。   如何使用双密度双树复小波变换进行图像压缩 小波变换的图像压缩编码方法是先通过小波变换对图像进行多分辨率分解得到不同空间且不同频率的一系列子图像，再对所得的子图像分别进行系数编码。小波基函数的选择是其中关键的内容，选择不同的小波基函数来进行图像压缩所取得的压缩效果一般都不一样，本论文的研究中选择的是以双密度双树复小波变换作为小波基函数。   小波变换在频域以及时域上有着良好的局部化特性，同时能够把图像数据信息定位至任意数量级的精度上。正是因为这些优点，基于小波变换的图像压缩编码方法逐渐发展并取代了传统的基于离散余弦变换和其他子带编码技术，成为当今应用广泛并且有着可观发展前景的数据压缩方法。

【图像去噪】基于小波变换、contourlet变换、contourlet-小波变换+PCA算法实现SAR图像去噪matlab代码.zip