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双树复小波变换（2D-DWT）.docx

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简介：
本文档介绍了双树复小波变换(2D-DWT)的基本原理及其在图像处理中的应用，探讨了其多尺度分析和方向选择性优势。 本段落档探讨了双树复小波变换与传统小波变换之间的关系，并提供了二维双树复小波的图解及其实现方法。重点在于图像处理领域的应用。

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  • 双树复小波变换（2D-DWT）.docx
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    本文档介绍了双树复小波变换(2D-DWT)的基本原理及其在图像处理中的应用，探讨了其多尺度分析和方向选择性优势。 本段落档探讨了双树复小波变换与传统小波变换之间的关系，并提供了二维双树复小波的图解及其实现方法。重点在于图像处理领域的应用。
     
  • matlab_test_3.zip_双树复小波_双树小波_复小波变换_小波
    优质
    本资源包（matlab_test_3.zip）包含有关双树复小波变换的MATLAB代码和示例，涉及双树小波与复小波变换的应用。 我毕业论文的主要内容是开发了一个双树复小波变换的程序。
     
  • 双树复小波及双树复小波变换在MATLAB中的应用
    优质
    本文章介绍了双树复小波及其变换的概念，并详细讲解了如何在MATLAB中实现这些技术的应用，包括信号与图像处理实例。 采用具有平移不变性和良好方向分析能力的双树复小波变换对源图像进行多尺度分解；然后对各尺度高频子带应用基于跨尺度邻域空间频率的融合策略。
     
  • 双树复小波变换的源代码
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    双树复小波变换的源代码提供了实现双树复小波变换算法的具体编码，适用于信号处理与图像分析中的去噪、压缩等任务。 该源代码又称双树复小波变换源代码,它不仅具备Gabor变换的六个方向选择性,而且具有更小的冗余度。
     
  • 难寻的双树复小波变换源码
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    难寻的双树复小波变换源码是一篇探讨双树复小波变换算法及其MATLAB实现的文章。文中分享了珍贵的源代码资源，帮助研究者深入理解和应用这一信号处理技术。 双树复小波变换的源码较为稀缺，在网上不易找到。希望这份源码能够对大家有所帮助。
     
  • DT-CWT 双树复小波变换源代码
    优质
    这段简介可以描述为：DT-CWT双树复小波变换源代码提供了一套实现双树复小波变换算法的程序源码。此变换利用两棵独立的紧致支撑小波树，以提高相位信息准确性，适用于信号处理和图像分析等领域。 该代码包含了六方向选择性的Gabor变换，并且冗余度较小。对于从事图像处理的同行来说，这将具有很高的价值，可以直接下载使用。这段代码也被称为双树复小波变换源码。
     
  • dtcwpt_code_复小波_双树复小波_双树复小波包_massz9a_dtcfwt
    优质
    本作品探讨了双树复小波变换及其在信号处理中的应用，详细介绍了双树复小波包技术，并展示了其在多领域分析中的优越性能。 双树复小波变换和双树复小波包变换的代码及解释文件与相关分析。
     
  • 二维小波变换(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。
     
  • 双重树复小波变换（The Dual-Tree Complex Wavelet Transform）
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    双重树复小波变换是一种先进的信号处理技术，通过采用两棵独立的小波树来生成近复小波系数，从而改善传统离散小波变换的方向选择性和多分辨率分析能力。 Kingsbury于2005年在IEEE上发表了一篇长达29页的文章，详细介绍了他发明的双树复小波技术。该文章涵盖了与复小波相关的多个方面，并且结构清晰、层次分明，理论阐述详尽，具有很高的收藏价值。
     
  • DWT（小波变换）源代码
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    本段代码实现了离散小波变换(DWT)，可用于信号处理与图像压缩等领域，是分析和表示数据的重要工具。 小波（Wavelet）这一术语从字面上理解，“小波”指的是在有限区域内且均值为0的短波形。“小”表示它具有衰减性；“波”则指它的波动特性，表现为振幅正负交替的变化形式。 与傅里叶变换相比，小波变换能够实现时间（空间）和频率上的局部化分析。通过伸缩和平移操作对信号进行多尺度细化处理，使高频部分的时间分辨率提高而低频部分的频率分辨率提升。这一方法可以精确聚焦于信号中的任何细节，并解决了传统傅里叶变换在时域与频域同时解析方面的局限性，成为继傅立叶分析之后的一大科学进展突破。 因此，小波变换有时也被形象地称为“数学显微镜”。