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二维小波变换的经典MATLAB程序-MATLAB 2D小波变换经典代码RAR包

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简介:
本资源提供经典的二维小波变换MATLAB实现代码,包含详细注释和示例数据,适用于信号处理与图像分析。下载后为RAR压缩包形式。 最近在进行图像分割方面的研究,发现了一个名为“MATLAB2维小波变换经典程序”的资源。该程序使用MATLAB实现了二维小波变换的图像分解、重构以及三维误差图的绘制功能,感觉非常实用,希望对大家有所帮助。

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客服
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  • MATLAB-MATLAB 2DRAR
    优质
    本资源提供经典的二维小波变换MATLAB实现代码,包含详细注释和示例数据,适用于信号处理与图像分析。下载后为RAR压缩包形式。 最近在进行图像分割方面的研究,发现了一个名为“MATLAB2维小波变换经典程序”的资源。该程序使用MATLAB实现了二维小波变换的图像分解、重构以及三维误差图的绘制功能,感觉非常实用,希望对大家有所帮助。
  • 算法
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    这段简介可以这样写:“经典小波变换算法程序”提供了一套高效实现小波分析的代码框架,适用于信号处理、图像压缩和模式识别等领域。 小波变换的经典程序能够帮助初学者快速入门,并为深入学习者提供启发。这些资源有助于大家迅速掌握小波变换的原理和编程技巧。
  • 离散实现.rar__层次化_离散
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    本资源包含二维离散小波变换(DWT)的MATLAB实现代码,适用于图像处理和分析。涵盖一维到二维的小波变换及层次化分解方法。 二维小波变换通过不断分层形成卷积数组,依次类推进行处理。
  • MATLAB
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    本教程介绍如何在MATLAB中进行二维小波变换,涵盖基本概念、实现步骤及应用示例,适用于信号处理与图像分析。 这段代码应该可以直接运行,我在2018a版本的MATLAB上测试过,所以它应该兼容所有版本的MATLAB。代码是在2008年写的。
  • Matlab平滑与EWT-Python:Python
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    本项目包含两部分:一是用于信号处理的小波平滑Matlab代码;二是EWT-Python,一个实现经验小波变换的Python库,适用于多种数据分析任务。 Matlab小波平滑代码与Python的经验小波变换 巴西尔·赫拉特(Basile Hurat)介绍了经验小波变换在Python中的应用。经验小波是对传统小波的一种扩展,通过母子波的平移、缩放和调制形成一个更灵活的小波族系。这种方法能够根据待分解信号的信息构造一系列适当的小波。 相关论文对这一主题进行了详细探讨: - ewt1d - ewt2d 比例空间重量连续:该软件包最初基于Jerome Gilles的MATLAB实现,并包含了一些Michael Elad的MATLAB代码的功能(如ppfft,ippfft,appfft和fracfft)在Python中的版本。 此库的主要功能包括: - 一维经验小波变换(ewt1d.py) - ewt1d:执行一维的经验小波变换 - iwt1d:进行反向的一维逆经验小波变换 - 二维经验张量变换及相关的反转操作(在ewt2d.py中) - ewt2dTnsor: 执行二维的张量型经验小波变换 - iwt2dTnsor: 进行相应的二维逆向变换 另外,还提供了以下功能: - 二维经验Littlewood-Paley变换(iewt2dLP) - 二维脊波变(ewt2dRidgelet)
  • MATLAB连续
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    本段代码实现了一维连续小波变换功能,适用于信号处理与分析。利用MATLAB编写,便于科研人员和工程师进行时频分析。 编写一个用于执行一维连续小波变换的MATLAB程序,并对给定的离散信号进行该变换,最终结果以位移-时间图的形式展示出来。
  • Matlab
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    本简介介绍了一个用于在MATLAB环境中执行小波变换的程序。该工具为信号和图像处理提供了强大的分析能力,适用于科研与工程应用。 小波变换的图像处理 %MATLAB二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 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb;
  • Matlab
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    本程序提供了利用MATLAB进行小波变换的基本方法和应用示例,适用于信号处理、图像压缩等领域的分析与研究。 以下是使用MATLAB进行二维小波变换的示例程序: ```matlab % 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 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 调用原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f = X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 进行二维小波分解 l = wfilt(db10, d); % 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 = wfilt(db10, r); % 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; 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; line(j,1:SUB_T)=dyaddown(ifft(fft(l_zeros) .* fft(row(j,:)))); line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown(ifft(fft(h_zeros) .* fft(row(j,:)))); 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) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2, 1, 1); image(f); title(原始图像); subplot(2, 1, 2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title(分解后的图像); figure(2); colormap(map); subplot(2, 2, 1); image(abs(lt_pic)); title(\Phi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 2); image(abs(rt_pic)); title(\Phi(x)*\Psi(y)); subplot(2, 2, 3); image(abs(lb_pic)); title(\Psi(x)*\Phi(y)); subplot(2, 2, 4); image(abs(rb_pic)); title(\Psi(x)*\Psi(y)); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 重构源图像及结果显示 l_re = l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r = circshift(l_re, [0, 1]); h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re, [0, 1]); top_pic=[lt_pic rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft(fft(l_r).*fft(topll(:,i))); end; bottom_pic=[lb_pic rb_pic]; t=0; for i=1:T; if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); else t=t+1; bottomlh(i,:)=zeros(1,T); end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft(fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i))); end; construct1 = bottom
  • (DWT)
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    二维小波变换(DWT)是一种在图像处理和压缩中广泛应用的多分辨率信号分析工具,能够对数据进行高效分解与重构。 对图像进行二维离散小波变换,并将变换级数设置为3级或以上。接着执行阈值化处理(阈值约为10左右),统计系数中零的数量并以百分比表示,然后重构图像。最后计算重构后图像的峰值信噪比(PSNR)。这是中科大倪林老师布置的一次作业任务。