本论文所做的工作及创新主要包括以下几个方面: 1)查阅了国内外一定数量的期刊、文献，综述了图像融合的基本概念，总结了该领域 研究的最新进展，对存在的问题进行了讨论，并展望了未来的发展趋势。 2)对图像融合的算法进行了细致的归类，具体解释了空域、变换域图像融合算法，像 素级、特征级以及决策级图像融合算法各自的适用范围和特点。 3)综述了该领域的热点图像融合问题，对多传感器图像融合、多分辨率图像融合以及 多聚焦图像融合，分别做出了具体说明。 4)回顾了傅立叶变换和小波变换的发展，由多分辨率分析引出了金字塔型和基十小波 变换的两类图像分解与重构方法;特别针对影响图像融合效果的各种因素:融合图像的类 型、小波变换的基函数、滤波器、分解层数以及融合规则，进行了归纳总结。 5)讨论了图像融合质量的评价方法，单独列出了主观和客观相结合的方法。在仿真实 验中，使用MATLAB中的图形用户界面GUI和小波工具箱(Wavelet Toolbox，实现了图 像融合质量评价的可视化。该研究成果可参照已发表论文《小波图像融合评价方法的综合 比较研究》。 6)综述了吉布斯现象，并讨论了抑制伪吉布斯现象的平移不变小波变换。将在基十“平 移平均”思想的Cycle Spinning算法用十图像融合，提出了一种基十小波变换的Cycle Spinning图像融合的方法(称为CSDWT，简称为CS方法)，并在仿真实验中实现了该过 程，取得了较好的主观和客观融合效果。该研究成果可参照已发表论文《小波变换结合Cycle Spinning图像融合的研究》。 7)进一步研究了Cycle Spinning算法，就平移方向和平移量两个问题提出了不同的平 移策略，从}fu改进了CS方法;仿真实验证明，这种改进没有减弱图像的融合效果，ifu b_ 减少了计算量。该研究成果可参照已发表论文《基十小波变换的Cycle Spinning图像融合的 扩展研究》。

结合小波变换和数学形态学的优点,提出了一种基于小波变换和数学形态学的边缘检测算法.基于数学形态学的边缘检测,对现有的检测算子进行改进,构造了一种抗噪型边缘检测算子,并使用不同方向的线型结构元素;基于小波变换的边缘检测能有效地保留图像边缘的细节信息,使提取的边缘完整连续.实验结果表明,本研究提出的算法与几种经典边缘检测算子相比,有效抑制了噪声的影响,提高了检测的精度,对各种不同图像具有很好的鲁棒性.

基于小波变换和支持向量机的大坝变形预测

matlab小波变换算法代码小波显着性 基于小波变换的低阶特征显着性检测模型 该代码用于使用基于Wavelet变换的低级特征来计算自下而上的显着性图。 这是以下出版物的修订版，可以在网络上公开发行。 使用此代码时，请引用以下论文。 参考： Nevrez Imamoglu，Weisi Lin和Yuming Fang：一种基于小波变换的使用低级特征的显着性检测模型。 IEEE Transactions on Multimedia 15（1）：96-105（2013年1月） 运行代码： 请使用“ mainSaliencyMap.m”文件在matlab命令窗口中运行matlab代码： >> mainSaliencyMap 免责声明：提供的Matlab代码仅用于评估算法。 对于以任何方式使用本准则引起的任何损失，本准则的作者或所属单位概不负责。 请使用代码，后果自负。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对 X线医学图像进行3层小波分解,得到各层 的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变 换,得到增强后的图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整 体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声。

《MATLAB基于小波变换的语音信号去噪算法改进》音频

matlab开发-基于小波变换的小波变换。图形用户界面使用额外的参数来实现Gautama的基于相位的光流来测量速度。

傅里叶变换光谱仪通过获取待测光的干涉信号来反演光谱信息,是重要的光谱测试与分析仪器。受光电探测电路不稳定、干涉模块装调不到位等因素的影响,傅里叶变换光谱仪获得的干涉光谱信号会出现漏采点、过饱和点、噪声点等无效数据点,导致反演的光谱信号出现失真。为此,研究了一种基于小波变换的干涉光谱信号检测方法,该方法能够快速有效地定位干涉信号中多种无效数据点的位置;在此基础上,研究了干涉光谱信号的校正方法,根据无效点所在区间段的信号特征,通过样条插值方法进行数据拟合,校正干涉光谱信号。通过仿真验证了本方法的可行性;搭建了近红外波段傅里叶变换光谱实验系统,并基于该系统进行验证性实验,对获得的干涉信号进行检测与校正,提高了反演光谱信号的准确性。

相关性分析，信息熵分析，直方图分析