图像的双正交插值超分辨率分析与重构，实现图像的放大

matlab对比实验代码

能够实现图像的三级小波分解与重构

不使用Matlab中自带的小波分解，编写函数wavework代替此功能

MATLAB下编写 附测试图像 方法简单有效 便于移植到其他平台

基于Matlab实现的小波分解与重构源程序，对于时间序列的周期分析有重要意义

基于matlab的5/3小波分解与重构，程序可正常运行，对5/3小波的理解很有帮助

能够实现信号的冗余小波变换,其滤波器系数为B3样条函数滤波器系数

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。

小波分解及matlab源码 描述 通过小波多级分解重构一维信号的系数，并在Python中实现Matlab函数wrcoef 目的 在Python中，我们有两个很棒的库来处理不同类型的wavelet：和。 后者目前不在积极开发中，但可以用于鼓舞人心的目的。 不幸的是，在两个包中都没有实现从多级分解重构信号的功能，例如，参见的相关源代码。 希望在Matlab Wavelet Toolbox中实现相关功能，请参见。 因此，我们将为一个特殊的小波家族（称为）重新设计该函数的代码。 样例代码 import pywt from wrcoef import wavedec , wrcoef x = range ( 10 ) w = pywt . Wavelet ( 'sym3' ) C , L = wavedec ( x , wavelet = w , level = 3 ) for n in range ( len ( L ) - 2 ): D = wrcoef ( C , L , wavelet = w , level = n + 1 ) print ( D ) 将返回值与Matlab实现进行比较