数字图像在产生过程中经常会受到噪音污染。因此，对于数字图像应该对其进行去噪音处理。在传统的基于傅里叶变换的信号去噪音方法中，可以使得信号和噪音的频带重叠部分尽可能的小，这样就可以在频域通过时，不需改变滤波方法而将信号和噪音分隔开来。但是，如果信号和噪音的频域重合时，用该方法进行噪音处理的效果就比较差。-digital image in the selection process will be subject to regular noise pollution. Therefore, the

文章通过对实序列快速傅里叶变换的算法推导及Mallat 算法原理的分析，根据离散小波变换（DWT）算 法结构特征，提出了一种离散小波的快速变换算法，给出了相应的算法步骤。从数学理论上进行了论证，并把该算法 应用到静态图像处理中，得到了很好的快速和重建效果，具有一定的实用价值。 关键词：小波分析；Mallat 算法；快速小波算法 图像处理 中图分类号：TN914 文献标识码：A 1 引言 小波分析是近十多年来迅速发展起来的新兴学科和信号分析理论，是继傅里叶分析方法之后的重

数字图像处理的一个作业，包含理想高通 巴特沃斯高通 高斯高通的频域增强的作业-A digital image processing operations, including the ideal high-pass Butterworth high-pass Gaussian high-pass frequency domain enhancement operation

matlab GUI程序，实现数字图像处理的许多功能，包括亮度变换，几何变换，空域滤波，频域滤波，小波变换，彩色图像变换，去噪，复原，压缩编码等。-matlab GUI program, many digital image processing functions, including brightness transformation, geometric transformation, spatial filtering, frequency domain filtering, wavel

任务1。一维测试信号的FFT 计算和可视化长度为B=64的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务2。二维测试信号的FFT。计算和可视化尺寸为128*128的下列测试信号的傅立叶变换的幅度： 任务3。图像的FFT 在以下处理之后，计算下列图像“Lena”的傅立叶变换的幅度并将其可视化：1)向测试图像添加一个加性高斯噪声(选择您选择的噪声的参数)。 2)使用大小为3*3和5*5的盒式滤波器对测试图像进行平滑。 3)应用Sobel梯度掩模寻找梯度图像的x和y分量。 4)应用拉普拉斯口罩。比较处理