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lht3
- 图像平滑是数字图像处理的一个重要内容。我们所涉及的图像中、相邻象素的灰度之间大多具有很高的相关性，也就是说一幅图像中大多数象素的灰度值差别不大。因为这种灰度相关性的存在，一般图像的能量主要集中在低频区域中，只有图像的细节部分的能量才处于高频区域中。但因为在数字化和传输过程中经常有噪声和假轮廓出现，这部分信息也集中于高频区域内。
waveletdecompositionintensification
- 图象经二维小波分解后，图象的轮廓在低频部分，细节部分则体现在高频部分， 所以通过对低频分解系数进行图像增强处理，对高频分解系数进行衰减处理达到增强作用。
FIR
- 使用C++Builder编写的FIR滤波程序，能够滤掉叠加在低频信号上的高平信号，有波形显示，效果良好
matlab
- 小波变换的一级分解过程是，原始信号分别进行低通、高通滤波，再分别进行二元下抽样，就得到低频、高频（也称为平均、细节）两部分系数；而多级分解则是对上一级分解得到的低频系数再进行小波分解，是一个递归过程。
cdma-bzs
- 我在清华电子系的一次cdma作业，主要是cdma白噪声以及低频滤波后的功率谱仿真程序，还有仿真后的图形，仿真总结报告
watermarking
- 一个比较简单的基于量化的音频水印，可拓展用于本科生毕业设计等。通过对音频(wav)进行3级小波变换，在低频分量内进行嵌入.包括有嵌入scale和提取scale_tiqu两个部分,以及两个评价函数
wavelet
- 把图像进行三级分解，去掉低频部分，进行重构，从而用小波提取指定方向（4个）的图像边缘
DWT
- 利用同一密钥的混沌序列对经过置乱的水印信息实现双重加密，考虑小波变换的能量分布问题，把水印信息嵌入低频系数中，确保水印信息的可靠性。提取时利用图像复原方法实现盲检测。
Gaussiansmoothing
- 高斯平滑是去除图像噪声的一种方法，用低频滤波器处理，低通滤波器的作用就是滤掉高频分量，从而达到减少图象噪声的目的，高斯平滑指的是滤波用的模版是高斯（guass）模版，通过采样2维高斯函数得到。
EDAdesign(4)
- 该文件中是关于一些VHDL许多编程实例以及源码分析，希望对VHDL爱好者有用。卷4包括低频数字相位测量仪、电压控制LC振荡器
ImageFusion
- 基于DWT域的简单图像融合程序,DWT只做了一层变换,融合分别对高低频进行处理
ImageFusion
- 基于低频融合算法和小波变换编写的图像融合Matlab程序，包含了基本的小波图像分解与重构程序。
dwt2
- 我自己写的小波变换，有低频系数图像，水平高频图像，垂直高频图像，希望对大家有帮助
polyint
- 我自己写的小波变换，有低频系数图像，水平高频图像，垂直高频图像，希望对大家有帮助
imagedwt
- 我自己写的小波变换，有低频系数图像，水平高频图像，垂直高频图像，希望对大家有帮助
P87LPC76Xmethod
- 本压缩包内容详细介绍了P87LPC762单片机在低频节电模式和降低功耗模式下低功耗的软硬件设计方法，以及在测试过程中需要注意的有关事项
yuanma
- (1)为了提高水印的安全性，在嵌入水印之前首先对水印信息利用Arnold变换进行置乱。 (2)为了提高传统相关性检测方法的准确率，嵌入水印时采用嵌入两个不相关伪随机序列的方法，大大提高了检测的准确率。 (3)低频部分集中图像的大部分能量，修改这里容易引起失真，所以本文采用修改中高频部分的方法进行嵌入。 (4)本文水印的检测方法为半盲检测，只需要原始水印的部分信息的参与，所以具有重要的现实意义。
NoiseCancel1
- 噪生消除的VRILOG实现，能很好的滤出低频噪生。
JPG
- 本论文主要介绍了JPEG的编码和解码过程。该程序的编码部分能把一张BMP格式的图象进行JEPG编码，压缩成以二进制形式保存的文件；通过相应的解码程序又可以把图象解压缩出来。在图象传送过程中，我们经常采用JPEG格式对静态图象进行编码。JPEG基本系统是一种有损编码，无法完全恢复出原图象，信息有一定的丢失，称为有损压缩。尽管我们希望能够无损压缩，但是通常有损压缩的压缩比(即原图象占的字节数与压缩后图象占的字节数之比，压缩比越大，说明压缩效率越高)比无损压缩的高。JPEG编码先把图象色彩RBG变成亮
suanfa
- 给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图 像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得 到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有 效的图像融合算法