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DWThundunjiami
- 文中提出了一种基于离散小波变换和混沌加密的数字水印新算法,采用二维混沌变换对水印图像加密 对载体图像进行多分辨离散小波变换,应用小波系数判断载体图像的纹理复杂程度后,依据人眼的视觉系统(HVS)特性,将水印信号嵌入到图像的低频部分,对图像的不 同分解层分别选取不同的纹理阈值和水印嵌入强度,将数字水印嵌入到相同分辨层的原始图像中,提高了水印算法的鲁棒性。在检测和提取水印时,通过水印相似度(NC)和峰值信噪比( PNSR)评价水印质量,实验结果表明提出的算法可以抵抗剪裁、JPEG压缩、滤波等几何
图论讲义
- detcoef2 提取二微小波分解高频系数 appcoef2 提取二维小波分解低频系数 wthresh 进行软阈值或硬阈值处理 wthcoef2 二维信号的小波系数阈值处理 ddencmp 获取在消噪或压缩过程中的默认值阈值-detcoef2 from two high-frequency micro-wave decomposition coefficient appcoef2 extract 2D wavelet decomposition low-frequency coefficient
jpeg2000图像Arnold变换加密
- 针对JPEG2000格式的图像，利用了Arnold变换对图像的小波系数进行加密，对初步研究JPEG2000图像加密算法的有试用价值
xiaobofenxi
- 小波分析 多尺度一维小波分解 对一维小波系数进行单支重构-Wavelet analysis，One-dimensional multi-scale wavelet decomposition Wavelet coefficients of a Single-dimensional reconstruction
wavelet--image-denoising
- 基于小波系数的bayes估计的图像去噪，根据论文所讲的算法进行的编程，运行结果还不错。-Bayes estimation based on wavelet coefficients of image denoising, according to the paper talking about the programming algorithm, the results good.
experiment4_c
- 对一幅灰度图像，实现用Haar小波、Db2、Db3小波的分解与重构（并对小波系数进行变换）-A grayscale image, using the Haar wavelet, Db2, DB3 wavelet decomposition and reconstruction (and the wavelet coefficients to transform)
4-JPEG2000encryption-the-2-highest-bit-plain
- 对JPEG2000图像的小波系数的最高两位平面用随机数进行加密-JPEG2000 images of wavelet coefficients with the highest two-plane random number encrypted
infraredimagedenoise
- 红外图像自适应降噪处理的的论文。该方法首先将图像分解为R，G，B颜色分量图像，对每幅图像进行小波变换。根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性，用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计，然后对小波系数进行一种改进的阈值处理，得到结果图像。-An adaptive wavelet denoising algorithm is presented for noise rem oval of pseudo-color infrared images．
WaveletImageFusion
- 该程序是用小波的方法对两幅图像进行融合。在低频系数对小波系数采用基于区域方差的加权融合方法处理,高频系数采用基于像素点小波系数绝对值取大的规则进行融合。该方法避免了图像融合过程中因平均化而出现的模糊现象, 融合后的图像内容更加清晰, 更容易识别。-The program realized to fuse two images by the method of wavelet. In the low-frequency coefficients of the wavelet coefficient
SPIHT
- 通过调整小波系数的排序过程，用一维数组代替原有的链表结构，改变小波系数的重要性判断依据等措施对原有的SPIHT算法进行改进。-By adjusting the wavelet coefficients of the sorting process, using one-dimensional array instead of the original list structure, the importance of changing the wavelet coefficients and o
DWT_shuiyin
- 提出了一个新的基于量化抖动和模式分组编码的盲数字图像水印算法,该算法首先在DWT(离散小波变换)的第 二层中频子带中随机选取相应位置的绝对值最大的系数作为水印的嵌入区间,对小波系数进行量化并根据分组编码原 理生成预嵌入模式,然后将一个二值水印图像嵌入到模式当中。-Proposed a new model based on quantitative jitter and packet-coded blind digital image watermarking algorithm, the
MATLAB
- 一个很好的matlab生成小波系数的小程序，可能会用到其它的命令-wavelet coefficient code
jchshibie
- 支持向量机（SVM）是一种基于超平面分类的新的学习方法，具有很强的泛化能力。研究了支持向量机的学习机理，以及实现支持向量机的序贯最小优化算法（SMO），并用来对舰船图像进行识别。首先将待识别目标进行二维小波分解，获取不同尺度下的小波系数，然后对其进行主元分析，得到的主元分量作为支持向量机的特征量输入。实验结果表明，该方法具有良好的分类性能。-Support Vector Machine (SVM) is a hyperplane-based classification of new learn
xiaoboronghe
- 首先对两幅需要进行融合的图像完成小波变换，小波系数位于LL，LH，HL以及HH这4个频带。小波系数的绝对值越大，其对应于更为尖锐的灰度变化（即图像中的突出特征部分），在小波融合中，一个主要的思想便是判断两幅原始图像对应小波系数的绝对值大小。在变换域的每一个小波系数都取绝对值相对大的那一个，这样，便实现了在所有分辨率级别上的小波系数融合，并且新的小波系数完好地保存了更多的频带特征。所有融合后的图像可以通过对新的小波系数进行小波逆变换得到。-First two images need to comp
DWT_delay
- 小波变换 对一维信号进行小波变换 从而得到小波系数 本程序为DB小波3层塔式分解-Wavelet packet
CBIR
- 一个基于Gabor滤波器组的多特征融合的图像检索算法（CBIR based on Multi-Features Combining Multi-parameters from Gabor Filter-bank, 简称multi法），融合了基于Gabor 小波系数的标准方差，峰态，能量，平滑度和一致性度量五个特征量度，实验表明，该算法是一种更加有效的图像检索方法。-we propose a CBIR algorithm based on Multi-Features Combining Mult
zhiyudian-tuxiangpeizhu
- 基于点的matlab图像配准.提出一种基于小波系数的特征索引算法，实现了图像特征点对的快速搜索和两幅图像之间的匹配-Based on the point of matlab Image Registration. Presents a feature based on wavelet coefficients indexing algorithm to realize the image feature points on the fast search and matching between
original
- 基于小波变换的图像融合，包括图像的预处理和小波系数的选取-image fusion based on wavelet transform
imagefusion
- 提出了一种基于多通道 Gabo r滤波器和 FCM聚类的图像融合新方法。该方法先利用模糊 C2均值聚类算法在多通道 Gabo r滤波器形成的特征空间上对图像进行区域分割 再对待融合图像进行多尺度小波分解 在此基础上利用 Gabo r滤波器提取高频段纹理特征构造区域相似度 ,应用区域相似度及信息量构造加权因子 ,从而得到融合图像的小波系数 最后 ,利用小波逆变换得到融合图像.-Proposed a multi-channel Gabo r filter and FCM clustering f
SPIHT_WAVELET
- 本文介绍的是一种改进的SPIHT算法，是基于图像编码的小波系数块的，它主要是把四个系数分成一个块，与阈值比较，分出重要与非重要，在进行编码。-This article is a modified SPIHT algorithm is based on the wavelet coefficients of image coding block, it is mainly divided into the four coefficients of a block, compared with th