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Ch13
- 小波分析理论及MATLAB7实现例程,第13章信号和图像的降噪与压缩
atrous_alg_SWT
- 在MATLAB中用非抽样小波变换也称多孔算法实现信号或图像的压缩。-In MATLAB using non-decimated wavelet transform algorithm, also known as porous signal or image compression.
xb
- 小波图像二次压缩，MATLAB简单编程,改下路径即可用-Wavelet image compression
wavelet_JPEG2000
- Delphi:基于小波的JPEG2000图像压缩技术实例，由Delphi源代码实现，内含了小波动态连接库（vc实现），Delphi可借用这个类库。 首先必须注意的是，在小波变换的时候采用的是串行工作方式 这样一来，对于高速缓存的利用是十分低效率的，却可以节省不少的空间。 BIT.H BIT.C － 是有关比特位操作的代码 WAVELET.H WAVELET.C － 是小波操作的代码 函数输出： 函数返回转换象素的数目 1)
wavelet-Matlab7
- 本书是“MATLAB应用技术”系列丛书之一，以最新推出的MATLAB中的小波分析工具箱Wavelet Toolbox 3.0版本为基础。全书共分为三部分，第1部分着重介绍了小波理论基础，包括小波基础知识、连续小波变换、离散小波变换、多分辨率分析与正交小波变换、小波变换和多采样滤波器组、二维小波变换与图像处理及小波包的基本原理等；第2部分重点说明了小波分析工具箱的详细使用方法，包括图形用户接口、小波通用函数、一维小波变换的MATLAB实现、二维小波变换的MATLAB实现、小波包变换的MATLAB实
xiaobotuxiangquzao
- 小波树结构变化对图像去噪产生的影响，M文件的压缩包形式。-Impact of changes in the structure of the wavelet tree generated image denoising, compression package in the form of M files.
新建 WinRAR 压缩文件
- 通过小波技术对一维信号进行分解与重构，比较变换前后的图像，获取有用的信息(Wavelet technology is used to decompose and reconstruct one dimension signal, compare the image before and after the transformation, and obtain useful information)
Sparse image and signal processing
- 这本书在稀疏的多尺度图像和信号处理提出了艺术状态，包括线性多尺度变换，如小波，脊波和曲波变换、非线性、多尺度变换基于中值和数学形态学算子。最近的稀疏性和形态多样性的概念描述和利用各种问题，如去噪，反问题正规化，稀疏信号分解，盲源分离，压缩感知。 这本书的理论和实践研究相结合的领域，如天文学、生物学、物理学、数字媒体应用和取证。最后一章探讨了信号处理中的一个范式转换，表明以前的信息取样和提取的限制可以用非常重要的方法加以克服。 MATLAB和IDL代码伴随这些方法和应用程序重现。 实验并说明