关于二维小波变换的程序 [精华] 说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用FFT实现快速运算，难点就在重构矩阵上。若用矩阵概念明确，一个

菲涅尔变换的一种卷积算法，计算非常快而且很好用-Fresnel transform of a convolution algorithm, the calculation is very fast and it just works

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Eective image compression requires a non-expansive discrete wavelet transform (DWT) be employed consequently, image border extension is a critical issue. Ideally, the image border extension method should not introduce distortion under compressio