MATLAB语言提供了强大的小波变换功能,通过GUI界面可以方便地进行图像处理和拼接。小波变换的概念和实现方法,以及如何利用GUI工具实现图像拼接。同时提供了实例代码和图示,方便读者理解和学习。
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小波分析是一个比较难的分支,用户采用小波变换,可以实现图像压缩,振动信号的分解与重构等,因此在实际工程上应用较广泛。小波分析与Fourier变换相比,小波变换是空间域和频率域的局部变换,因而能有效地从
利用小波变换,在HSV域图像的V或S通道的二次小波分解的LH子带加数字水印并进行还原和攻击,给出了几种常见攻击方式的水印效果图
对图像用小波变换进行边缘检测,直接运行就会有六张图生成作为例子。matlab代码,很实用,可用于遥感图像的边缘检测等等
分别对小波变换的软阈值和硬阈值方法进行了MATLAB仿真,并进行对比,还给出了一个改进型的小波变换去噪算法并在MATLAB仿真实现,代码下载后无需改动即可使用,后面有注释,让人通俗易懂。
一种基于小波变化的图像边缘检测matlab程序
本算法首先对彩色图像变成YIQ空间,对所有图像的各个颜色分量进行小波分解,然后在小波变换域上根据融合策略选取系数,最后做小波反变换和YIQ反变换即得结果图像。kgrads为计算梯度的函数,kvar为计
小波变换在遥感图像压缩中的应用及Matlab实现的基本方法以及基本理论
小波变换是一种能够提供随着频率改变而改变的“时间-频率窗口”的信号分析方法。它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想,并通过变换充分突出问题的特征。小波变换可以通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化
图像处理 v小波变换小波变换小波变换小波变换小波变换小波变换
图像拼接的matlab实现,内含有算法的设计文档和源程序等
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