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Matlab代码实现图片二维小波变换的分解与重构。

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简介：
通过对二维小波变换进行二级分解，并随后进行重构，该过程并未依赖于预先存在的库函数，而是主要依靠手工编写的卷积函数来实现。用户可以直接下载到包含这些代码的完整实现。

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  • 基于MATLAB的图片二维小波变换分解与重构代码
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    本项目提供一套使用MATLAB实现的图片二维小波变换分解与重构的完整代码。通过该工具，用户能够深入理解图像处理中的小波变换技术，并应用于实际问题中。 二维小波变换的二级分解与重构过程无需使用库函数，基本都是手写的卷积函数等代码实现。可以直接下载相关代码进行使用。
     
  • MATLAB实现一维与二维离散小波变换及重构
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    本文介绍了使用MATLAB编程语言实现一维和二维信号的离散小波变换及其逆变换的方法，并探讨了其在图像处理中的应用。 本段落介绍如何使用MATLAB实现一维和二维离散小波变换及小波的重构，并包括代码截图以及各种系数在重构过程中的二范式比较分析。主题涵盖离散小波变换、小波重构及其相关技术细节。 文中内容主要分为三个部分： 1. 通过MATLAB编写程序来完成信号的一维和二维离散小波分解。 2. 展示如何使用MATLAB进行小波系数的精确重构，并提供实现过程中的代码截图，以供参考学习之用。 3. 对不同情况下得到的小波变换系数与原始数据之间误差（采用二范式衡量）进行了详细的比较分析。 此文档适合于对信号处理有兴趣或正在研究离散小波变换及其应用的研究人员。
     
  • wavelet.rar_Mallat算法图像处理_二维小波变换_分解与重构_小波算法实现
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    本资源包提供基于Mallat算法的小波变换技术应用实例，涵盖二维小波变换、图像分解与重构等内容，旨在展示小波算法在图像处理中的具体实现方法。 二维小波变换是图像处理领域广泛应用的数学工具之一，它能够对图像进行多尺度、多方向分析。本段落将深入探讨Mallat算法在二维小波变换中的应用，并介绍如何利用MATLAB实现图像分解与重建。 1989年，法国科学家Stéphane Mallat提出了基于快速傅里叶变换(FFT)的离散小波变换(DWT)算法——即Mallat算法。该算法的核心思想是通过分解和重构两个步骤来完成信号或图像的多分辨率分析。Mallat算法因其计算效率高、存储需求低而成为实际应用中的首选。 二维小波变换与一维类似，但增加了对图像水平和垂直方向上的处理能力。这种变换能够同时提供空间和频率的信息，对于边缘检测、压缩以及去噪等任务非常有效。在进行二维小波变换时，图像会被分解为多个细节（高频）部分及近似（低频）部分，这些分别对应不同尺度与方向的信息。 使用MATLAB实现二维小波变换通常需要以下步骤： 1. **初始化**：定义输入的图像，并选择适当的小波基函数，如Haar、Daubechies或Symlet。 2. **分解**：利用Mallat算法对图像进行多层次分析。每一层都包括水平、垂直及对角方向上的滤波器应用，通过与这些滤波器卷积来获取低频和高频信息。 3. **细化**：在每一次的分解过程中，高频部分会被细分为更小的部分直到预定的层次为止。 4. **存储**：保存每一层产生的系数用于后续重建过程的基础数据。 5. **重构**：按照逆序及反滤波步骤将之前储存的数据重新组合起来以获得最终图像。这一阶段与先前分解的过程相反，首先对高频信息进行上采样再合并进低频部分中去。 6. **可视化**：展示原始图像和重建后的图像，并对比分析小波变换的效果。 通过这些操作可以更深入地理解及处理各种类型的图像特性，在诸如压缩、噪声去除或边缘检测的应用场景下尤为重要。
     
  • 基于Haar小波的二维图像分解与重构MATLAB代码
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    本项目提供了一套利用Haar小波变换实现二维图像的分解与重构的MATLAB代码。通过该程序可以有效分析和处理数字图像，适用于图像压缩、去噪等领域研究。 mra_mallat_2D_iterate.m 实现二维图像的分解功能，而 mra_mallat_2D_merge_iterate.m 则用于实现二维图像的重构。程序设计适用于 2^N*2^M 像素大小的图像，并能够支持任意次数的分解与重构操作。此外，该程序也可以很方便地进行修改以适应任何像素尺寸的需求。
     
  • 小波变换的分解与重构
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    《小波变换的分解与重构》探讨了小波变换在信号处理中的应用，重点讲解了如何通过小波变换实现信号或图像的有效分解和精确重构。 将一幅灰度图像用平均滤波器进行模糊处理后，分别添加一定量的高斯噪声和均匀噪声。然后使用设计的滤波器对这两幅加噪后的图像进行复原，并计算原始图像与复原图像之间的PSNR值。
     
  • 基于MATLAB的一维与二维离散小波变换及重构算法实现
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    本研究利用MATLAB软件，详细探讨并实现了从一维到二维信号的离散小波变换及其逆变换。通过对多种母小波的选择和比较，文章为图像处理、数据压缩等领域提供了有效的技术手段。 本段落介绍了如何使用MATLAB实现一维和二维离散小波变换以及小波的重构，并展示了代码实现的截图及各种系数在重构过程中的二范数比较结果。
     
  • 小波变换的分解与准确重构（Matlab）
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    本研究探讨了基于MATLAB平台的小波变换分解及其精确重构技术，分析不同算法在信号处理中的应用效果。 小波分解后直接进行FFT会发现一些不应该存在的频率错误，改进方法后可以正确重构信号。这个例子可以直接运行，对于初学者来说非常有帮助。
     
  • 二维离散小波变换的实现代码.rar_二维小波变换_层次化小波变换_离散小波变换
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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。
     
  • 一维与二维离散小波变换的MATLAB实现：基于一维及二维离散小波变换的代码开发
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    本文章介绍了使用MATLAB编程语言实现一维和二维离散小波变换的方法和技术，提供了详细的代码实例。 这是一维和二维离散小波变换的 MATLAB 实现，它是 JPEG2000 图像压缩标准的核心。
     
  • 二维图像的小波分解及重构
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    《二维图像的小波分解及重构》一文探讨了利用小波变换对二维图像进行高效分析与处理的技术，包括图像压缩、去噪等应用。 二维图像的小波分解与重构可以通过多分辨率分析来实现，并且可以画图显示结果。