双树复小波变换的MATLAB 代码

matlab小波变换

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：

A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE)

其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 im

matlab小波变换

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下：

A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE)

其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。

别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 im

Matlab 1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现

Matlab 函数 fft、fft2 和 fftn 分别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 算法；而函数 ifft、ifft2 和 ifftn 则用来计算反 DFT 。这些函数的调用格式如下： A＝fft(X,N,DIM)

其中，X 表示输入图像；N 表示采样间隔点，如果 X 小于该数值，那么 Matlab 将会对 X 进行零填充，否则将进行截取，使之长度为 N ；DIM 表示要进行离散傅立叶变换。

A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)

其中，MROWS 和 NCOLS 指定对 X 进行零填充后的 X 大小。别可以实现一维、二维和 N 维 DFT

A＝fftn(X,SIZE) 其中，SIZE 是一个向量，它们每一个元素都将指定 X 相应维进行零填充后的长度。

函数 ifft、ifft2 和 ifftn的调用格式于对应的离散傅立叶变换函数一致。 别可以实现一维、二维和 N 维 DFT 例子：图像的二维傅立叶频谱

1. 离散傅立叶变换的 Matlab实现% 读入原始图像 I＝imread('lena.bmp');函数 fft、fft2 和 fftn 分 imshow(I)

小波去噪举例

MATLAB中用wnoise函数测试去噪算法

sqrt_snr=3; init=231434;

[x,xn]=wnoise(3,11,sqrt_snr,init); % 加噪，信噪比为3 subplot(3,2,1),plot(x)

title('original test function') subplot(3,2,2),plot(xn) title('noised function') lev=5;

xd=wden(x,'heursure','s','one',lev,'sym8');%利用小波对一维信号进行降噪, XD为降噪后

的%信号，CXD，LXD为XD的小波分解结构 % 's' or 'h'决定阈值的使用方式，SCAL决定阈值是%否随噪声变化：'one' 不调整， 'sln'对第一层系%数的层噪声分别进行估计和调整； 'mln'对各层%系数的层噪声分别进行估计和调整；

subplot(3,2,3),plot(xd)

title('One de-noised function')

xd=wden(x,'heursure','s','sln',lev,'sym8'); subplot(3,2,4),pl

matlab中图像小波变换的应用实例如下：

1 一维小波变换的 Matlab 实现

(1) dwt 函数

功能：一维离散小波变换

格式：[cA,cD]=dwt(X,'wname')

[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)

说明：[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解，cA、cD

分别为近似分量和细节分量；[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。

(2) idwt 函数

功能：一维离散小波反变换

格式：X=idwt(cA,cD,'wname')

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)

X=idwt(cA,cD,'wname',L)

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)

说明：X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。 'wname' 为所选的小波函数

X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。 X=idwt(cA,cD,'wname

基于小波变换的人脸识别

近年来，小波变换在科技界备受重视，不仅形成了一个新的数学分支，而且被广泛地应用于模式识别、信号处理、语音识别与合成、图像处理、计算机视觉等工程技术领域。小波变换具有良好的时频域局部化特性，且其可通过对高频成分采取逐步精细的时域取样步长，从而达到聚焦对象任意细节的目的，这一特性被称为小波变换的“变聚焦”特性，小波变换也因此被人们冠以“数学显微镜”的美誉。

具体到人脸识别方面，小波变换能够将人脸图像分解成具有不同分辨率、频率特征以及不同方向特性的一系列子带信号，从而更好地实现不同分辨率的人脸图像特征提取。

4.1 小波变换的研究背景

法国数学家傅立叶于1807年提出了著名的傅立叶变换，第一次引入“频率”的概念。傅立叶变换用信号的频谱特性来研究和表示信号的时频特性，通过将复杂的时间信号转换到频率域中，使很多在时域中模糊不清的问题，在频域中一目了然。在早期的信号处理领域，傅立叶变换具有重要的影响和地位。定义信号f(t)为在(-∞，+∞)内绝对可积的一个连续函数，则f(t)的傅立叶变换定义如下：

F???????f?t?e?j?tdt ??(4-1)

傅立叶变换的逆变换为：

1f?t??2??????F???ej?td?

文章介绍基于DCT变换(离散余弦变换)和小波变换的图象数据压缩技术,并对其进行Matlab实现,分析Matlab在数字图象压缩处理技术中的应用。

维普资讯

2 0年第 7期 08 (总第 1 7期 l 0

大众科技DA ZHONG J KE I

No. 2 0 7。 0 8

( muai l No1 7 Cu l v y .0 ) te

基于 D T和小波变换的图象压缩及 M t b实现 C a I a贺勤，张亚东，田勇 ( .昌学院数学科学学院，河南许昌 4 10;2江西农业大学，江西南昌 3 0 4 ) 1许 600 . 305【摘要】文章介绍基于 DC变 ( T换离散余弦变换)和小波变换的图象数据压缩技术，并对其进行 Maa tb实现， l分析 Maa tb l

在数字图象压缩处理技术中的应用。 【关键词】D CT变换；小波变换；图象压缩；Ma a tb实现 l【中图分类号】T 3 1 1 P9, 4【文献标识码】A 【文章编号】10 - 1 120 )7 04 - 2 0 8 15 (0 80 - 0 3 0l函数名： ir a _ med

( )图象压缩技术简介一随着数字技术和因特网的发展，各种形式的多媒体数字作品也得到了迅猛的增长。数字媒

文章介绍基于DCT变换(离散余弦变换)和小波变换的图象数据压缩技术,并对其进行Matlab实现,分析Matlab在数字图象压缩处理技术中的应用。

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2 0年第 7期 08 (总第 1 7期 l 0

大众科技DA ZHONG J KE I

No. 2 0 7。 0 8

( muai l No1 7 Cu l v y .0 ) te

基于 D T和小波变换的图象压缩及 M t b实现 C a I a贺勤，张亚东，田勇 ( .昌学院数学科学学院，河南许昌 4 10;2江西农业大学，江西南昌 3 0 4 ) 1许 600 . 305【摘要】文章介绍基于 DC变 ( T换离散余弦变换)和小波变换的图象数据压缩技术，并对其进行 Maa tb实现， l分析 Maa tb l

在数字图象压缩处理技术中的应用。 【关键词】D CT变换；小波变换；图象压缩；Ma a tb实现 l【中图分类号】T 3 1 1 P9, 4【文献标识码】A 【文章编号】10 - 1 120 )7 04 - 2 0 8 15 (0 80 - 0 3 0l函数名： ir a _ med

( )图象压缩技术简介一随着数字技术和因特网的发展，各种形式的多媒体数字作品也得到了迅猛的增长。数字媒

（2009届）

本科毕业设计（论文）资料

基于小波变换的彩色图像压缩编码 题 目 名 称： 算法的MATLAB实现 学 院（部）： 计算机与通信工程学院 专 业： 通信工程 学 生 姓 名： 李娜 班 级： 通信052班 学号0540820211 指导教师姓名： 刘立 职称 副教授 最终评定成绩：

湖南工业大学教务处

2009届

本科毕业设计（论文）资料

第一部分 毕业论文

（2009届）

本科毕业设计（论文）

基于小波变换的彩色图像压缩编码算法

的MATLAB实现

学 院（部）： 计算机与通信工程学院 专 业： 通信工程 学 生 姓 名： 李娜 班

（2009届）

本科毕业设计（论文）资料

基于小波变换的彩色图像压缩编码 题 目 名 称： 算法的MATLAB实现 学 院（部）： 计算机与通信工程学院 专 业： 通信工程 学 生 姓 名： 李娜 班 级： 通信052班 学号0540820211 指导教师姓名： 刘立 职称 副教授 最终评定成绩：

湖南工业大学教务处

2009届

本科毕业设计（论文）资料

第一部分 毕业论文

（2009届）

本科毕业设计（论文）

基于小波变换的彩色图像压缩编码算法

的MATLAB实现

学 院（部）： 计算机与通信工程学院 专 业： 通信工程 学 生 姓 名： 李娜 班