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二维小波变换(DWT)

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于DWT的二维小波变换实现
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    本文探讨了基于离散小波变换(DWT)的二维小波变换的具体实现方法及其在图像处理中的应用。通过理论分析和实验验证，展示了该技术的有效性和灵活性。 此示意程序使用DWT实现二维小波变换，矩阵的行数与输入图像一致，并且是2的整数幂。
     
  • 二维离散小波变换DWT代码详解
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    本篇教程深入解析了二维离散小波变换(DWT)的核心原理及其MATLAB与Python实现代码，适合初学者快速掌握DWT的应用。 基于OpenCV的DWT实现，代码包含详细注释，有助于学习与交流。
     
  • Wavelib：C语言实现的一维与二维小波变换（包括DWT、SWT及MODWT），加上一维小波包变换和一维连续小波变换
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    Wavelib是一个用C语言开发的库，支持一维和二维的小波变换（含DWT、SWT、MODWT）以及一维的小波包变换和连续小波变换。 wavelib是一个用C语言实现的库，支持一维和二维的小波变换（包括DWT、SWT和MODWT），以及一维小波包变换和一维连续小波变换。
     
  • 二维Haar小波变换
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    二维Haar小波变换是一种用于图像处理和数据分析的数学工具，它通过分解信号来提取不同频率下的特征信息，在图像压缩、边缘检测等领域应用广泛。 这是简单Haar小波变换的程序，用于将图像分解为四个分量。
     
  • 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。
     
  • 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”。
     
  • 【图像处理】二维DWT小波变换【附带Matlab代码 198期】.zip
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    本资源提供二维离散小波变换（DWT）图像处理教程及其实现的MATLAB代码，帮助用户深入理解并实践小波变换技术。适合科研与工程应用学习。 【图像处理】DWT二维小波变换.zip
     
  • MATLAB中的二维小波变换
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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。