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小波分析 图像处理

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谁能简单介绍一下小波变换及其在图像处理中的应用？为什么要用小波 transform对图像去噪？图像去噪的主要目的是去除影响图像主要信息的噪声，同时希望不破坏图像本身真实信息的边缘和细节 。小波 transform是通过小波对图像进行变换，图像的真实信息和噪声信息产生的小波系数表现出不同的特征，通过不同的方法对这些系数进行微分 ， 最后对处理后的小波系数进行重构就可以得到去噪后的图像信息 。

1、请问一下高手们, 小波分解到底是怎么一回事,分解后得到的是图形还是表...小波Transform的优点:(1) 小波分解可以覆盖整个频域(提供数学上完整的描述)(2) 小波 Transform通过选择合适的滤波器，可以大大降低或去除不同提取特征之间的相关性 。(3) 小波变换具有“变焦”的特点，在低频段可以使用高频率分辨率和低时间分辨率(宽度分析窗口) 。在高频段，可以使用低频率分辨率和高时间分辨率(narrow分析window)(4)小波变换中有一个快速算法(Mallat 小波分解算法) 。我这里有其他内容的详细说明小波

2、基于 小波变换和全变分的图像去噪算法设计与实现本科毕设难吗基于-0的图像去噪方法研究/变换学生姓名陈力，陈菲菲学号所在的物理与电信工程学院通信工程专业1101班指导老师 ， 2015年5月20日完成物理与电信工程学院实验中心毕业论文(设计) 。陈菲菲物理与电信工程学院通信1101班学生姓名一、毕业论文(设计)基于小波 transformation的图像去噪方法研究二、2015年3月1日至2015年6月20日毕业论文(设计)工作三 。毕业论文
【小波分析 图像处理】
输出是质量提高的图像 。图像处理常用的方法有图像增强、恢复、编码和压缩 。一般图像的能量主要集中在低频区域，只有图像细节的能量在高频区域 。由于图像的数字化和传输过程中经常会出现噪声，而这部分干扰信息主要集中在高频区域 ， 所以消除噪声的一般方法是衰减高频成分或者低通滤波，但同时好的去噪方法应该是在不模糊图像细节的情况下消除噪声对图像的影响 。

3、为什么使用 小波变换的方法为图像去噪图像去噪的主要目的是去除影响图像主要信息的噪声部分，同时希望不破坏图像本身真实信息的边缘和细节 。小波变换是指图像经过小波变换后，图像的真实信息和噪声信息产生的系数是不同的 。小波基于变换的图像去噪在保护图像边缘和细节方面优于其他方法 。

4、如图,使用matlab编程实现 小波变换对一幅图像进行处理,从而得出4个座标... image 小波的分解应该是二维的，所以可以在matlab中使用dwt2函数 。具体如下:我正在做毕业设计，刚开始学小波的理论，但是在网上找了很久没有结果 。我已经学了五天了(小波我已经读完了理论，明白了大部分原理) 。想想还是给你个提示，也是一种思想交流 。首先，小波的生成是工程和数学的结合 。如果只是用于工程应用，对数学要求不高，只要有高等数学的基础就可以了 。(关于万能函数你只需要了解相应的内容 ， 不需要重新学习那门课 。)在小波的应用中，其最重要的滤波器设计理念和算法都来自滤波器组 。

其次:如果学习小波，理论和实验必不可少，两者必须同时进行 。理论著作有小波(科学出版社)和小波 分析《理论与应用》(作者:孙)出版社:机械工业出版社 。至于经典的 ， 另外还有小波关于matlab的书籍 。网上有很多书，但是没有很多书不好，因为基本都是matlab帮助文档翻译 。

5、【求助】求matlab 小波变换 图像处理实现程序~%这是2DDWT的函数，是haar 小波%c，是图像的像素矩阵，steps是变换的顺序，Functiondwtcdwt _ Haar (c ， steps)% dwtccwt _ Harr (c)离散小波变换Haar filter % % mdplumbley nov 2003 NLENGTH 。%Maxindexforfilter:0..N%Ifnostepstodo，
thedwtisitselfi(0N | steps 0)dwt cc；Return end%检查TN 1 is divisibilebyif(mod(n 1，2) ~ 0) disp(如果要学习小波，必须有很强的数学基础 ， 尤其是泛函分析和傅里叶分析 。不过，我感觉如果要用小波 ， 也不必深究，制作数码图像的个人感觉无非是将某个小波 vector与图像的像素矩阵进行卷积，以分离高低频带 。似乎没有什么高深的数学理论 ， 但是如果你是搞研究的，想研究推理，想给出更强的算法，那就要好好学习了 。感觉小波发展很快，还是有前途的 。

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