VC++实现的二维小波图像处理，二维小波变换的工程代码实现。

此次任务参考了以下大佬的博客，链接： haar小波： https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/84826773 【小波变换】小波变换python实现–PyWavelets： https://blog.csdn.net/baidu_27643275/article/details/85058074?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task python代码： import numpy

用MATLAB对图像进行二维小波分解与重构 用MATLAB对图像进行基于小波的降噪处理。 用MATLAB对图像进行基于小波的增强处理。

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。

本源码 是使用MATLAB语言编写的整数小波变换及其逆变换。整数小波变换是离散小波变换的一种特殊形式，幅值为整数的数字图像经变换后，小波系数仍为整数，具有真正意义上的可逆变换。 这里使用红外成像光谱仪生成的图像，可用自己的图像替换。 本源码由 1个文档和2个M文件构成。

小波图像处理 labview 该程序提供了小波图像处理的算法，可以用于图像处理的学习和应用

详细的描述了小波技术应用于图像压缩领域的方方面面,是你掌握小波图像编码的必选!

本ppt文件解释了小波变换以及小波在图像分解与重构中的应用

磁共振弹性成像鲁棒波图像处理方法的评价

Matlab小波图像处理+完整程序(以下为部分程序：clc; clear; % 装载图像 load woman; % X包含载入的图像 % 绘制原始图像 figure(1); subplot(2,2,1); image(X); colormap(map); title('原始图像'); % 使用sym5对X进行尺度为2的分解 [c,s] = wavedec2(X,1,'sym5'); % 从小波分解结构[c,s]进行尺度为1和2时的低频重构 a1 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); a2 = wrcoef2('a',c,s,'sym5',1); % 绘制尺度为1时的低频图像 subplot(2,2,3); image(a1);colormap(map); title('尺度为1时的低频图像'); % 绘制尺度为2时的低频图像 subplot(2,2,4); image(a2);colormap(map); title('尺度为2时的低频图像'); % 从小波分解结构[c,s]在尺度为2时重构高频 % 'h' 是水平方向 % 'v' 是垂直方向 % 'd' 是对角方向 hd2 = wrcoef2('h',c,s,'sym5',1); vd2 = wrcoef2('v',c,s,'sym5',1); dd2 = wrcoef2('d',c,s,'sym5',1); % 绘制高频图像 figure(2); subplot(2,2,1); image(hd2);colormap(map); title('尺度为2时的水平高频图像'); subplot(2,2,2); image(vd2);colormap(map); title('尺度为2时的垂直高频图像'); subplot(2,2,3); image(dd2);colormap(map); title('尺度为2时的对角高频图像'); ..............)