基于小波变换的图像拼接

小波变换对图像处理有很大的贡献，本论文采用基于改进的小波，应用在图像融合上，算法效果很红

小波变换图像边缘检测方法研究主要是关于小波变换的方法研究,其中有一些常识和新观点

基于小波变换的图像融合技术的原理和实现方法，详细论述了小波变换在多模态图像融合中的应用。同时，给出了详细的图像融合实验过程和结果分析，证明了该技术在图像融合领域的优越性。

fori=1:N%rec=MP(R,Y(:,i));%functionrec=mp(C,y)%rec=omp(Y(:,i),R);rec=GP(R,Y(:,i));%rec=GPBB(R,Y(:,i)

原始的数字图像需要大量的存储空间,而直接对其进行压缩编码效果并不理想。小波变换是一种新的数学工具,用其进行图像变换,不会增加数据量。实验证明,经过小波变换处理过的图像,数据更有规律,再进行压缩编码效果

基于小波变换的去噪方法:基于信号奇异性的模极大值重构去噪、基于信号尺度间相关性的空域相关去噪和基于小波变换去相关特性的小波域闭值去噪方法三类。....

基于小波变换的图像融合的MATLAB实现的大致算法，以及算法原理，并附有简答代码，可供新人使用。

关于小波去噪的研究，用matlab仿真。进行图像处理对比

嵌入式零树小渡编码(EZW)是基于小波变换的图像压缩编码方法，具有良好的局部特性和空间一频率特性，但正交变换用统一的方法分解高低频，没有充分利用高频的细节信息，而且用同样的方法扫描高频3个方向(水平、

基于像素加权平均和绝对值取大的小波变换融合方法的源程序