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wavelets-11
- 本程序实现利用小波变换对图像进行分解，获取其低频和高频部分-the program using wavelet image decomposition, their access to low-frequency and high-frequency part of
ImgComBasedonWavletandNN
- Matlab实现图像压缩与重构步骤 ① 对图像进行小波分解，得到第一层分解的低频系数和高频系数。 ② 保留低频系数，对高频系数进行基于神经网络的矢量量化编码，达到压缩。 ③ 根据码书以w还原高频系数 ④ 根据保留的低频系数和还原的高频系数重构图像 -Matlab realization image compression and the heavy construction step (1) pair of picture carries on the wavelet to
WaveletVC++Res
- 通过设计VC程序对简单的一维信号在加上了高斯白噪声之后进行Daubechies小波、Morlet小波和Haar小波变换，从而得到小波分解系数；再通过改变分解得到的各层高频系数进行信号的小波重构达到消噪的目的。在这一程序实现的过程中能直观地理解信号小波分解重构的过程和在信号消噪中的重要作用，以及在对各层高频系数进行权重处理时系数的选取对信号消噪效果的影响。-through the design process to a simple one-dimensional signal with a Ga
B2193AED
- 一种新的图像脆弱水印算法李亚琴 ，孙星明 ，杨恒伏(1．苏州市职业大学，江苏苏州215104；2．湖南大学计算机与通信学院，湖南长沙410082)摘要：提出一种基于小波变换和QR分解的图像脆弱水即方法。嵌入水印时，首先对原始图像进行三级小波分解，然后提取第三级低频子带的边缘特征，同时对此边缘特征和第三级垂直高频子带进行QR分解，用边缘特征的一部分分解结果替换垂直高频子带分解结果的相应部位来嵌入水即，最后进行小波逆变换得到嵌入水印的图像。图像认证时，首先对观测图像进行三级小波分解，第三级垂直高频子
new4
- 先产生一个信号。然后对信号进行小波变换，得到低频和高频系数-first produce a signal. Then the signal wavelet transform, and low-frequency and high-frequency coefficients
FusionCode1
- 针对多聚焦图像融合，本文首先介绍了小波变换融合算法，虽然小波变换方法无冗余，高频分量损失较小，具有较好的融合效果，但存在两个主要缺点：一是移变性，二是融合图像在重构时会受到一些外来因素的影响，所以仍会丢失一些边缘信息，为了克服小波变换法的以上缺点，可以采用基于小波分解和点扩展函数模型PSF相结合的融合方法。该方法首先对不同的图像进行无降2采样的小波分解，以保持与源图像大小相同，然后分别将其各方向、各尺度的高频分量进行叠加，并依此提取其高频分量的特征信息来判定清晰目标或模糊目标，以此来设计融合算法
2recover
- 将水印加在低频区域可以具有较好的鲁棒性 将水印加在高频区域可以获得较好的透明性, 但鲁 棒性差 将水印加在中频区是一种鲁棒性与透明性 的折中方案。-watermark added to the low-frequency region can have good watermark robustness added to the high frequency region can be made good through Ming, but the poor robust wate
ReadRemotePic
- 条带噪声是影响影像质量和反演精度的重要因子，有些在频率域表现为高频信息和低频信息相混合。用邻域插值法，编程实现自动定位噪声行，进行插值处理，取得了较好的去噪效果，并保留了影像的细部特征。
cubic_subdivision
- 大多数图像去噪的方法,尤其是针对高斯白噪声的去噪方法,从本质上来说,都是低通滤波的方法. 低通滤波是一把双刃剑,在消除图像噪声的同时,也会消除图像部分有用的高频信息.因此,各种图像去 噪方法,其实就是在去噪和保留有用高频信息之间进行权衡
wavelet_function
- 常规小波阈值去噪方法是在假定小波系数独立的条件下进行处理的,没有考虑到小 波系数在相邻尺度上的相关性.因此,也同样受到去噪和保留有用高频信息两难的困扰
DFT
- 自己实现的一维、二维DFT。优点：变换后的低频分量在中间，弥补了matlab库函数的不足（高频分量在中间）
Matlab_wavelet
- 掌握小波分析在图像分析等各方面的应用。对图像进行二维离散小波分解、多尺度二维离散小波分解 并提取二维小波分解的高频系数和低频系数， 画出原始图形并显示分解结果。-Master the application of wavelet analysis in image analysis and other applications. Image two-dimensional discrete wavelet decomposition, multi-scale two-dimensiona
dwtandwatermark
- 基于小波变换的数字水印及matlab实现 数字水印技术作为一门有效的多媒体版权保护技术受到越来越多的关注提出了一种基于小波变换的图像数字水 印算法。依据人眼视觉特性, 将数字水印信息嵌入到经过小波变换后的图像的高频子带纹理区内, 人眼不易察觉, 再利用含 水印图像和原始图像提取出嵌入的水印采用多幅图进行实脸, 结果表明, 该数字水印算法具有较好的隐蔽性, 而且对常见 的图像处理操作攻击具有较好的香棒性-dwt watermark
xiaobofenxijiangyi
- 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 这套讲
lFusion
- 小波变换是在傅立叶变换的基础上发展起来的，它优于傅立叶分析的地方是它在空域和时域都是局部化的，其局部化格式随频率自动变换，在高频处取窄的时（空）间窗，在低频处取宽的时（空）窗，适合处理非平稳信号，在图像处理、模式识别、机器人视觉、量子力学等领域得到广泛应用。-Wavelet transform is a Fourier transform developed on the basis, it is better than Fourier analysis of the place is that
Wavelets
- 小波分解在图像处理和电能质量分析中应用广泛，本文应用小波分解的方法将高频的暂态信号提取出来，获取暂态信号的特征量，就能够有效地计算暂态信号。-Wavelet decomposition in image processing and power quality analysis is widely used, this application of wavelet decomposition method to extract high-frequency transient signals,
wavelet-image
- 二维图像信号的去噪步骤： （1）二维图像信号的小波分解。选择合适的小波与恰当的分解层次N，并对待压缩的二维图像信号进行N层分解计算。 （2）对分解后的每一层高频系数，选择一个恰当的阈值，并对该层高频系数进行软阈值量化处理。 （3）二维图像信号的小波重构。用小波分解后的第N层近似（低频系数）和经过阈值量化处理后的各层细节（高频系数），对二维信号进行小波重构。-Two-dimensional image signal denoising steps: (1) two-dimensiona
xiaobobianhuan
- 小波变换图像数据压缩的论文，去掉高频信息，实现压缩。-Wavelet transform for image data compression papers, to remove high-frequency information, to achieve compression.
txtXinhaozairu,plot,MATLAB
- 原始txt信号载入，小波变换，小波2、3层低、高频系数重构(The signal is loaded, the signal is intercepted, the signal is transformed by wavelet transform, and the wavelet is reconstructed with low and high frequency)
HiFreqEmphasisFilter_Histogram
- 高频强调高斯滤波锐化，直方图均衡化提高亮度(High frequency emphasis on Gauss filter sharpening, histogram equalization to improve brightness)