基于matlab的二进小波和非线性变换的图像增强，直接运行非线性增强的程序NonlinearEnhancement即可，有很高的参考价值

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高，根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性，提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解，再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性，进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明，该算法克服了传统算法的不足，弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾，从而具有更好的实用性。

基于二进小波变换的图像增强matlab源代码,通过编译

二维二进小波的快速分解与重构算法matlab实现-ex7-4.rar 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构 编程实现例7.4中可分离二维二进小波的快速分解与重构算法 算法实现 使用matlab来实现非正交二次样条二维二进小波的快速分解和重构，实现的函数说明如下 l function [a, d1, d2] = swt1_decomp 函数功能：      二维二进小波分解 输入参数： x – 待分解的二维数组 n – 分解的级数 h – 分解低通滤波器系数 g – 分解高通滤波器系数 输出参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 l function x = swt1_recon 函数功能：      二维二进小波重构 输入参数： a – 逼近矩阵 d1 – 水平细节信息矩阵 d2 – 竖直细节信息矩阵 n – 重构的级数 h – 重构低通滤波器系数 g – 重构高通滤波器系数 l – 重构滤波器系数 输出参数： x – 重构的二维数组 在实现以上函数时主要用到了以下wavelet toolbox中的函数: l wconv函数对二维数组和滤波器进行卷积运算 l wextend函数在卷积前对二维图像进行周期延拓 l wkeep函数对卷积结果进行截断 还用到了dyadup和dyaddown对滤波器进行上抽样和下抽样。 测试结果 以下是使用所实现的算法对二维图片的测试结果 图片大小为256*256，使用4级二进小波进行分解 matlab6.gif

本程序是——现代信号处理教程（胡广书）——书中的习题程序。 exa130301.m是主程序。直接运行即可。其余的为调用函数。 本程序是用swt分解信号，再求小波变换模极大序列，最后由小波变换模极大序列重构信号。

基础二进小波变换信号分解，适合一维语音信号分解，电磁信号分解，地震波信号分解等

本程序是——现代信号处理教程（胡广书）——书中的习题程序。 wave_peak.是主程序。直接运行即可。其余的为调用函数。 本程序是用swt分解信号，再求小波变换模极大序列，最后由小波变换模极大序列重构信号。

二进小波滤波器的构造方法研究

基于二进小波变换的语音基音检测

基于二进小波变换的灰度图像分解(Image decomposition based on dyadic wavelet transform) matlab源码 代码说明和具体操作参见压缩包内的说明文档7-4.doc