用matlab实现了小波变换对图像的分割

小波变换的图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10，编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 1.调原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f=X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 2.进行二维小波分解 l=wfilters('db10','l'); % db10（消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应（长度为20） L=T-length(l); l_zeros=[l,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂 h=wfilters('db10','h'); % db10（消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应（长度为20） h_zeros=[h,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致，为2的整数幂 for i=1:T; % 列变换 row(1:SUB_T,i)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积<->FFT row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积<->FFT end; for j=1:T; % 行变换 line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积<->FFT line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积<->FFT end; decompose_pic=line; % 分解矩阵 % 图像分为四块 lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 3.分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 原始图像 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title('decomposed pic'); figure(2); colormap(map); subplot(2,2,1); image(abs(lt_pic)); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) title('\Phi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,2); image(abs(rt_pic)); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) title('\Phi(x)*\Psi(y)'); subplot(2,2,3); image(abs(lb_pic)); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) title('\Psi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,4); image(abs(rb_pic)); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) title('\Psi(x)*\Psi(y)'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 5.重构源图像及结果显示 % construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% l_re=l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整 h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值低频 if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); % 偶数行保持 else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft( fft(l_r).*fft(topll(:,i)') )'; % 圆周卷积<->FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% bottom_pic=[lb_pic,rb_pic]; % 图像下半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值高频 if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); % 偶数行保持 else bottomlh(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft( fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i)') )'; % 圆周卷积<->FFT end; construct1=bottomch_re+topcl_re; % 列变换重构完毕 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% left_pic=construct1(:,1:SUB_T); % 图像左半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值低频 if (mod(i,2)==0) leftll(:,i)=left_pic(:,t); % 偶数列保持 else t=t+1; leftll(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 end end; for i=1:T; % 行变换 leftcl_re(i,:)=ifft( fft(l_r).*fft(leftll(i,:)) ); % 圆周卷积<->FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% right_pic=construct1(:,SUB_T+1:T); % 图像右半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值高频 if (mod(i,2)==0) rightlh(:,i)=right_pic(:,t); % 偶数列保持 else rightlh(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 行变换 rightch_re(i,:)=ifft( fft(h_r).*fft(rightlh(i,:)) ); % 圆周卷积<->FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% construct_pic=rightch_re+leftcl_re; % 重建全部图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 结果显示 figure(3); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 源图像显示 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(construct_pic)); % 重构源图像显示 title('reconstructed pic'); error=abs(construct_pic-f); % 重构图形与原始图像误值 figure(4); mesh(error); % 误差三维图像 title('absolute error display');

小波变换在图像压缩中的应用，用MATLAB实现时因为MATLAB自带小波分析工具箱，所以编程比较简便，主要是算法要理解。这里附上了4个程序代码，1是局部压缩，2、3是两个压缩实例（EZW算法，让部分高频系数置零），4是阈值确定实例。载入图像时MATLAB软件自带的，因此不需要转换图像格式等语句。另外，一些函数的不理解的，可以查看help看函数的意义。因为实验结果上传起来比较费时，所以只给了源文件。仅供学习参考。希望能起到帮助作用

这个文件适合基于小波变换图像压缩方法，对图像进行小波变换的压缩！希望你能用的到！

小波图像去噪的方法大概分为3类 1:基于小波变换摸极大值原理 2：基于小波变换系数的相关性 3：基于小波阈值的去噪。 基于小波阈值的去噪方法3个步骤： 1： 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J，运用Matla

3. 图像小波变换的 Matlab 实现 3.1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')          [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD 分别

由于图像是二维信号，二维小波变换应用到图像处理的基本思路是把小波变换有一维推广到二维。 下面是离散二维(harr）小波变换MATLAB代码的实现： clear;clc; %%%%%%%%%%测试图像只能是方形图像，长宽像素一样。 f=imread('Lena.jpg');%%读取图像数据，图像在当前所在的路径下 d=size(f); if length(d)>2 f=rgb2gray(

小波变换进行语音增强的matlab代码，经过测试，效果可以，语音噪声大大减弱。

基于小波变换的数字水印嵌入与提取_matlab代码，小波变换，水印嵌入，水印提取，MATLAB

与传统的小波分解相比，提升小波可以实现整数小波变换，其方法与一般去噪法相同，都是对小波分解的高频系数进行阈值量化来达到去噪的目的。

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现  Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：  A＝fft(X,N,DIM)

clc; clear all; X1=imread('cs1.jpg'); X1=double(X1)/256;     %这里转化成double类型，否则使用小波变换输出的会有大量大于1的存在，会导致图像显示有问题 % X1=rgb2gray(X1);  %原本以为小波变换只能使用一维的，看来可以使用3维 figure; imshow(X1),title('左焦距'); axis

连续小波变换的matlab程序，有3种外推方法：零外推，周期外推，镜像外推。在matlab2012上可以运行。

关于小波变换我只是有一个很朴素了理解。不过小波变换可以和傅里叶变换结合起来理解。 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。

MATLAB小波变换指令及其功能介绍 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')       [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号X 进行分解，cA

clear all; load wbarb; %小波变换边缘提取程序 I = ind2gray(X,map);%检索图转成灰度图 imshow(I); I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);%调整图像的像素值，可以改变对比度和颜色 figure; imshow(I1); [N,M] = size(I); h = [0.125,0.375,

利用提升框架实现小波变换的程序编制，完成对一维信号的分解和重构的matlab编程

在Mallat算法的推导中,假定输入序列是无限长的,而实际应用中常常是分时采样,即输入序列为有限长.此时,滤波器系数与输入序列卷积时就会出现轮空的现象.因此有必要对原始信号进行边界延拓,减小边界误差.解决的方法通常有补零法和周期延拓法.

这个程序是图像小波变换MatLab源代码，是用小波变换进行图像多分辨率分析的实用的例子。

一维离散小波分析 工具箱提供了如下函数做一维信号分析：   Function Name Purpose 分解函数 dwt 一层分解 wavedec 分解 wmaxlev 最大小波分解层数 重构函数

一．作业内容 （1） 任意给定一离散的1D数字信号（或实际采集1D信号），编成实现Harr小波的一尺度快速分解，画出原始信号及分解后近似分量及细节分量图。  （2）利用上述分解得到的近似分量和细节分量，进行Harr小波反变换，即重构信号。画出重构信号的曲线。  （3）计算重构信号与原始信号的残差，画出残差曲线示意图，并对残差曲线作进一步分析。 二．作业分析 1.任意给定一离散的1D数字信

clear all; load wbarb; %小波变换边缘提取程序 I = ind2gray(X,map);%检索图转成灰度图 imshow(I); I1 = imadjust(I,stretchlim(I),[0,1]);%调整图像的像素值，可以改变对比度和颜色 figure; imshow(I1); [N,M] = size(I); h = [0.125,0.375,

当调用wavefast函数发现matlab没有该函数，通过查阅找到了小波变换的m文件，保存成函数文件后就可以直接调用。matlab源码： (1) wave2gray.mfunction w = wave2gray(c, s, scale, border) %WAVE2GRAY Display wavelet decomposition coefficients. %

MATLAB 之 图像小波变换函数 1 一维小波变换的 Matlab 实现 (1) dwt 函数 功能：一维离散小波变换 格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')          [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD 分别为近似

将二进小波变换用于图像增强的MATLAB代码。

二级小波分解源码分析

用matlab程序编写的提升小波变换，程序简单，易懂。能够很快上手，并进行修改

基于小波变换的多种去噪方法在matlab上的实现

简介 在数字图像处理中，需要将连续的小波及其小波变换离散化。一般计算机实现中使用二进制离散处理，将经过这种离散化的小波及其相应的小波变换成为离散小波变换（简称DWT）。实际上，离散小波变换是对连续小波变换的尺度、位移按照2的幂次进行离散化得到的，所以也称之为二进制小波变换。 虽然经典的傅里叶变换可以反映出信号的整体内涵，但表现形式往往不够直观，并且噪声会使得信号频谱复杂化。在信号处理领域一

本文详细介绍了两种连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）算法及其重构的具体实施。方法一：根据小波变换的定义，直接卷积积分；方法二：根据FT的卷积定理，利用FFT来得到时域的卷积。2007-8-17：更正了该文档中的一个错误；增加了MATLAB中CWT算法原理的简单说明。详细请登录http://groups.google.com/gro

        前几天我们讨论了一种基于低频融合策略的小波图像融合算法（http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/archive/2007/11/14/1883987.aspx），今天就来说说算法编程实现的几个细节问题。（1）高频带的融合        首先，高频系数融合均采用基于像素点绝对值取大的规则，这里要注意的是，比较的对象是两幅原始图像的像素点的绝对值，而融合后图

一、前已完成任务情况      1、概况 设计题目：基于正交变换与自适应滤波的图像去噪算法 设计目的：设计一种基于正交变换域自适应滤波器的的图像去噪算法，在消除图像噪声的同时尽可能地保留图像固有的信息。 提取出三个关键词：正交变换、自适应滤波、图像去噪 matlab设计流程：     与单纯运用某种自适应算法相比,基于小波分解的自适应滤波算法在收敛速度和稳定性上都有了很大的提高

matlab实现一维和二维离散小波变换，以及小波的重构，同时有代码实现的截图和各种系数重构的二范式比较

经典的小波变换遥感图像融合方法，图像完全配准好，可直接运行

小波变换法MATLAB代码 梯度检测 一致性检测

小波变换时20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种数学分析方法，他一出现就受到数学界和工程界的广泛重视。1984年法国科学家J.Molet在分析地震波的局部特性时，首先用小波变换对信号进行分析，并提出小波这一术语。 小波，小的波形，小是指其具有衰减性，波是指其具有波动性，即小波的振幅具有振幅正负相间的震荡形式。小波理论采用多分辨率思想，非均匀的划分时频空间，它使信号仍能在一组正交基上进行分解

一维信号的Haar小波分解与重构matlab程序

非常感谢： http://blog.sina.com.cn/u/1861445474 http://blog.chinaaet.com/detail/3083.html MATLAB中实现了信号的阈值去噪，主要包括阈值去噪和阈值获取两方面。1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它

摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。    关键词：信息隐藏；数字水印；小波变换

本文档包含两个关于小波变换在图像边缘特征提取的程序，绝对实用！

function Xrec = invcwt(wvcfs, mother, scale, param, k) % Xrec = INVCWT(wvcfs, mother, scale, param,k) %uses the Farge 1992 method of using delta functions to reconstruct %waveform. %WAVELET 1D Wavelet transform with optional singificance testing %

摘要：算法基于Haar小波变换，把小波系数分块，并计算每个块的平均值。在一系列信号处理之后，这些块(尤其是大的块)的平均值不会有很大改变，否则，重构的图像就与原始图像有很大差别。通过对这些块的平均值进行量化来嵌入水印；提取时也依赖于相应块的平均值，所以不需要原始图像参与。算法对有损压缩、小波压缩、噪声、中值滤波和剪裁等操作有较好的鲁棒性。  关键词：信息隐藏；数字水印；小波变换

使用C++开发的图像离散小波变换，可对矩阵进行离散小波变换，8位图像容易使用，小波基使用的Daubechies db2，具体可以查看MATLAB的dwt2和idwt2函数。使用控制台进行的简易开发，可以移植到MFC中。多次小波变换只需对其某一子图进行变换即可。 开发环境：VS2005,WINDOWS XP SP3

基于小波和复小波变换的医学图像分割技术,MATLAB编译通过.

正做图像处理相关的工作，学习图像处理相关理论知识，动手实践一下就遇到问题了 %.m file X = imread('src.bmp'); figure(1); imshow(X);title('原始图像'); [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'db1'); figure(2); subplot(2,2,1),imshow(cA,),title('cA'); subp

多尺度的连续小波变换分解后时间尺度图 墨西哥Marr小波函数： %delta 小波变换尺度 %N     小波函数的长度 %s     原始信号 %g     原始信号某个尺度下的小波变化系数 function g=Singularity_Detection(delta,N,s); %保持信号长度 n=length(s); % 构造墨西哥小帽小波函数 for index_x=1

使用matlab，自编卷积函数，去噪函数，GUI界面，实现二维灰度图的小波分解，去噪，重构。

小波的图像的超分辨分析的matlab源程序，将相应名字的图片放在同一个文件夹内运行即可，主要图片导入matlab后的大小，过大的话会出错。

我们知道，图像压缩就是要寻找高压缩比、并使压缩后的图像有合适的信噪比的方法，对压缩后的图像还要能实现低失真度地恢复图像。压缩性能的评价标准之一是图像能量损失和零系数成分值。能量损失越小，零系数成分值越大，图像压缩的性能就越高。 小波图像压缩的特点是压缩比高，压缩速度快，能量损失低，能保持图像的基本特征，且信号传递过程抗干扰性强，可实现累进传输。 首先我们简单了解一下二维小波变换的塔

引言 　　在对时变信号进行分析时，小波变换则显现出了明显的优势，因为它能够同时在时域和频域进行局部分析。小波算法由于具有滤波效果好、信号细节损失少的优点，从而引起了人们的广泛关注和实际生活中的不断应用。目前常用的硬件芯片分为两大类：基于大规模可编程集成电路FPGA的纯硬件实现方案和基于高速通用DSP的软件实现方案。采用FPGA的硬件实现方案硬件接口设计灵活，可以和任意数字外围电路直接使用，且