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Marr小波与墨西哥草帽小波变换尺度图的Matlab程序

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简介:
本项目提供Marr小波和墨西哥草帽小波变换尺度图的Matlab实现代码,适用于信号处理及图像分析领域的小波变换研究。 如何使用Matlab编写程序来生成Marr小波和墨西哥草帽小波,并展示验证后的波形图。

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  • Marr西Matlab
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    本项目提供Marr小波和墨西哥草帽小波变换尺度图的Matlab实现代码,适用于信号处理及图像分析领域的小波变换研究。 如何使用Matlab编写程序来生成Marr小波和墨西哥草帽小波,并展示验证后的波形图。
  • 西Matlab代码-Wavelet-Analysis:进行一维分析
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    这段Github仓库包含用于执行一维小波分析的MATLAB代码,特别适用于处理与墨西哥帽(Mexican Hat)函数相关的小波变换。 墨西哥帽子matlab代码用于执行一维小波分析。该代码调用wavelet_run_script函数,后者依次调用所需的子函数。此代码基于Geoff Spedding的二维小波代码以及科罗拉多大学Christopher Torrence和Gilbert P. Compo的小波代码。 支持的小波类型包括: - 莫雷特 - 墨西哥帽 - 普拉布·塞拉潘(Prabu Sellappan)
  • 函数函数分析
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    本文深入探讨了小波变换中的尺度函数和小波函数,通过理论分析和实例研究,揭示二者在信号处理中的重要性及其相互关系。 这段文字详细介绍了小波变换的起源,并对尺度函数和小波函数进行了深入分析,堪称理解小波变换的入门宝典级讲义。
  • 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
  • IHS_XIAOBO.rar_IHS_IHS结合像融合_IHS结合_grainxt3_
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    本资源探讨了IHS(主成分变换)和小波变换在图像处理中的应用,特别是二者结合进行图像融合的技术。通过分析IHS变换的空间信息与小波变换的多分辨率特性,展示了一种有效的图像增强方法。适合研究计算机视觉及遥感领域的读者参考学习。 IHS和小波变换相结合的图像融合方法可以从其他来源获取并分享给大家。
  • 优质
    本程序利用数字信号处理技术实现小波变换算法,适用于多种数据压缩、去噪及特征提取场景,为科研与工程应用提供高效工具。 二维变换的实际运算速度非常慢,并且代码质量不高,已经花费了很长时间来改进。相比之下,一维的实现效果还好一些。对于这份资源,请务必进行深入思考并结合MATLAB运行验证其有效性。
  • 边缘检测
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    本研究探讨了基于小波变换的多尺度边缘检测方法,通过分析不同频带上的图像特征,实现精准、高效的边缘提取。 利用小波进行多尺度边缘检测包括Canny算法的实现。该方法涉及设计一个多尺度边缘检测程序。
  • -.pdf
    优质
    《小波及小波变换》是一本深入浅出介绍小波理论及其应用的专业书籍。书中详细阐述了小波分析的基本概念、数学基础以及各种变换技术,并通过实例展示了其在信号处理和数据分析中的广泛应用。 小波与小波变换这份资料非常不错,值得分享。