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Image_Processing(MATLAB)
- 本书是把图像处理基础理论论述与软件实践方法相结合的第一本书，它集成了冈萨雷斯和伍兹所著的《数字图像处理》一书中的重要内容和MathWorks公司的图像处理工具箱。本书的特色在于它重点强调了怎样通过开发新代码来增强这些软件工具。本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，讲述了图像处理的主要内容，具体包括亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界表示与描述以及对象识别等。 本书主要特点： 本书自成体系；
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- <基于相位相关的小波域图像配准方法研究> 小波变换是一种多尺度信号分析方法，近几年在图像处理领域受到广泛关注，它克服了傅立叶变换的固定分辨率 的弱点，既可分析信号概貌，又可分析信号的细节。相位相关是一种频率域的图像配准参数估计方法，是利用傅立叶变换的 平移、旋转等特性进行参数估计的。在研究多尺度小波分析和相位相关理论的基础上，提出基于小波系数的像素级相位相 关图像配准方法：首先对待配准图像进行小波分解，获得低频小波系数后，再对小波系数应用相位相关进行配准参数估计。
matlab
- 基于matlab的时频率分析工具箱，包括了小波变换，WVD，SPWVD等等好多的时频分析方法-Matlab-based time-frequency analysis toolbox, including a wavelet transform, WVD, SPWVD so many time-frequency analysis method
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- 基于小波转换对vc程序源代码！小波变换由于具有良好时频局部化特性，它通 过对不同的频率成分采用逐渐精细的采样步长，可 以聚焦到信号的任意细节，能很好地处理微弱或突 变信号-err
ImageCompression
- 给出了一种基于小波分形的图像有损压缩方法.首先，利用小波变换将图像分解为不同频率的分量，然后采用分形迭代函数系统、Huffman树等方法对它们进行编码.实验表明，该算法在保证还原图像质量的情况下，有较高的压缩比.-Image Compression Bassed on Wavelet and Fractal
ImageProcessing
- 1 绪论 2 数字图像基础 3 空间域图像增强 4 频率域图像增强 5 图像复原 6 彩色图像处理 7 小波变换和多分辨率处理 8 图像压缩 9 形态学图像处理 10 图像分割 11 表示与描述 12 对象识别-1 Introduction 3 2 digital image based on spatial frequency domain image enhancement image enhancement 4 5 6 Color image p
GonzalezDigitalImageProcessingMATLABversion
- 本书在介绍MATLAB编程基础知识之后，主要围绕数字图像处理的主干内容展开。这些内容包括：亮度变换、线性和非线性空间滤波、频率域滤波、图像复原与配准、彩色图像处理、小波、图像数据压缩、形态学图像处理、图像分割、区域和边界的表示与描述以及目标识别。-Book introduces the basics of MATLAB programming, the main focus on the backbone of the contents of digital image processing t
pinyubianhuan
- 自己编写过的图像处理的频率域变换源码，包含FFT,DCT,Harr小波算法，Mallat金字塔小波算法-I have written off the frequency domain transform image processing source code, including FFT, DCT, Harr wavelet algorithm, Mallat pyramid wavelet algorithm
deconv_alm
- 高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的，它均匀分布在频率尺度空间的各部分，而信号则由于其带限制性，它的小波变换系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。-Wavelet transform of the Gaussian noise is still Gaussian distribution, it is uniformly distributed in various parts of the frequency scale space signal because its a restricti
image-enhancement
- 下载并读入被噪音污染的Noisychurch图像数据，用Matlab 编程采用下述方法分 别实现该图像的增强操作： 1） 用空域法实现图像的增强，分别采用如下模板操作：2x2 和3x3 的幅值为1 的模板，比较去噪和模糊的折中效果；采用3x3 的中值滤波器进行去噪操作； 采用Laplacian 模板[0 -1 0 -1 5 -1 0 -1 0]进行锐化操作。 2） 用频域法实现该图像的低通和高通滤波，选择合适的截止频率。 3） 用小波分析法实现该图像的低通和
yasuo
- 利用二维小波分析对图像进行压缩。一个图像作小波分解后，可得到一系列不同分辨率的子图像，不同分辨率的子图像对应的频率是不相同的。-failed to translate
db4
- 小波降噪首先对信号进行小波分解，一般地，噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，从而， 可利用门限阀值等形式对所分解的小波系数进行出来， 然后对信号进行小波重构即可达到对 信号降噪的木的。 对信号降噪实质上是一直信号中的无庸部分， 恢复信号中有用部分的过程。 -Wavelet denoising first signal wavelet decomposition, in general, the noise signal con
wavelet_frequencydetection
- 利用小波分析将一个给定信号的各频率成分区分开（信号由三个不同频率的正弦波组成）-Using wavelet analysis to distinguish a given signal of different frequency components (signal is composed of three different frequency sine wave)
haartest
- 这是关于小波特征变换，其中这里的提取特征分为几个一是零中心归一化瞬时幅度的频谱最大值，二是包络平方值的两倍包络均值平方之差。三是瞬时频率的方差。四是大小波系数的方差，五是信号的四阶累积量之比。-This is the wavelet transform features, which extract features here is divided into several one is zero center normalized spectral maximum of instantaneo
wavelet-denoising
- 基于小波变换的阈值去噪（针对频率偏移信号）-Thresholding wavelet transform
image-processing
- 内有操作说明： 操作说明.docx 加噪：高斯、椒盐等 去噪：小波、高斯、维纳及频域上的滤波（频率可调） 压缩：JPEG、小波、PCA、位平面、FFT、DCT 以上功能都集成在了GUI界面内-There are instructions: instructions docx plus noise: Gaussian, salt and pepper and other de-noising: wavelet, Gaussian, and Wiener filter in the
wavelet
- 傅里叶变换是用一系列不同频率的正余弦函数去分解原函数，变换后得到是原函数在正余弦不同频率下的系数。 小波变换使用一系列的不同尺度的小波去分解原函数，变换后得到的是原函数在不同尺度小波下的系数。 不同的小波通过平移与尺度变换分解，平移是为了得到原函数的时间特性，尺度变换是为了得到原函数的频率特性。 小波变换步骤： 1.把小波w(t)和原函数f(t)的开始部分进行比较，计算系数C。系数C表示该部分函数与小波的相似程度。 2.把小波向右移k单位，得到小
waveaenergy
- 此程序为小波包变换结合和能量谱分析提取特征频率-This procedure for the analysis of wavelet packet transform and energy spectrum feature extraction of frequency combination
Frequency-domain-filtering
- 频率域图像增强。傅里叶变换。快速傅里叶变换。小波变换。-Frequency domain image enhancement.The Fourier transform.Fast Fourier transform.The wavelet transform.
小波基函数和图像融合评价指标
- 小波基函数和图像融合评价指标（清晰度、空间频率、梯度、信息熵）(Wavelet basis function and image fusion evaluation index)