C65
原创
2022-10-10 15:35:19
198阅读
二维图像haar小波变换的分解与重构 二维离散小波的理论推导和一维小波类似，但是以其尺度函数生成的尺度函数集作为标准正交基的尺度空间Vi的正交补空间Wi不能直接得到，而是可以证明，正交补空间Wi是由三个子空间的直和组成，对应的三个子空间可以由作为正交基的尺度函数、小波函数张成。二维离散小波变换对图像的分解可以看做如下图所示的滤波过程，即首先进行行滤波，沿着列方向进行，然后下采样，然后对上一步得到
转载
2023-08-29 14:26:02
616阅读
感谢网友‘李明杨艳’指出了我此前三个版本的小波信号分解重构程序中有关一维信号分解重构的程序mydwt和myidwt都存在的一个大Bug，因为当时编程时都是按照haar小波的特点来写的代码，没有考虑到使用其它小波函数滤波器组时卷积运算的输出序列长度变化的问题，后来的版本也只集中于二维图像方面，没有考虑一维信号，现已修正。更新的程序代码如下：<?xml:namespace prefix = o
转载
2024-08-10 15:00:51
55阅读
# 使用Python进行二维小波分解（Sym4）
## 1. 前言
二维小波分解是一种重要的信号处理方法，广泛应用于图像压缩、去噪等领域。本文将指导你如何使用Python实现二维小波分解，具体使用Sym4小波。我们将分步骤进行，每一步都会提供相应的代码示例和详细注释，方便你理解。
## 2. 整体流程
下面是二维小波分解的整体流程：
| 步骤 | 内容
一、原理MATLAB中实现图像分解和重构的命令主要有dwt2(idwt2)和 wavedec2( waverec2)。其中，进行一层小波分解的命令为dwt2，对应的小波重构命令为idwt2；进行多层分解的命令为wavedec2，对应的重构命令为 wavered2。1.1 一层小波分解与重构[CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,‘wname’);其中，dwt2表示离散小波变换；X为输入参数，
转载
2023-10-18 21:51:06
42阅读
注本文的大部分文字提取于参考论文 重要说明：本文代码是学习小波变换时写的，文中的代码有较严重的性能问题(但是运算结果是正确的)，如你需要本代码，需要自行优化或者更改(一维阈值去噪那篇文章中的性能挺快的)一，小波阈值去噪基本理论 图像在获取或传输过程中会因各种噪声的干扰使质量下降,这将对后续图像的处理产生不利影响.所以必须对图像进行去噪处理,而去噪所要达到
转载
2023-11-05 21:35:14
64阅读
对信号X进行N尺度平稳小波分解 [A,H,V,D]=swt2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=swt2(X,2,'haar');%用haar小波基进行2尺度平稳小波分解 cA1=cA(:,:,1);cH1=cH(:,:,1);cV1=cV(:,:,1);cD1=cD(:,:,1);%尺度1低、高频...
转载
2016-08-31 20:43:00
227阅读
2评论
一.小波去噪的原理信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。小波阀值去噪的基本问题包括三个方面：小波基的选择，阀值的选择，阀值函数的选择。(1) 小波基的选择：通常我们希望所选取的
转载
2023-08-14 13:37:06
203阅读
# 一维小波分解的 Python 实现
## 什么是小波变换？
小波变换是一种用于信号处理和数据分析的强大工具。与传统的傅里叶变换不同，小波变换能够在时间和频率上进行局部分析。这意味着它不仅能捕捉信号的频率特征，还能了解其随时间变化的特征。这使得小波变换在压缩、去噪和信号特征提取等应用中具有广泛的应用。
## 小波变换的基本概念
小波变换的核心是“小波”，是一种具有良好局部化特性的函数。在
小波包将原始信号逐级向下分解。图1为用MATLAB绘制的小波包分解树，分解层数为3层。树中节点的命名规则如下：从（1,0）开始，（1,0）为1号，（1,1）是2号，依次类推，（3,0）是7号，（3,7）是14号。每个节点都有对应的小波包系数，此系数决定了频率的大小，即频域信息，节点的顺序决定了时域信息，即频率变化的顺序。图2为信号的时间频率图，x轴表示信号的时间变化，y轴上显示的数字对应于图1中的
转载
2023-10-24 05:41:06
381阅读
clc,clear all,close all; load woman; [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');%单尺度二维离散小波分解。分解小波函数haar figure,imshow(X,map),axis image; figure; subplot(2,2,1),imshow(uint8(cA));axis off;title('低频系数图像'); subplot(2...
转载
2016-08-31 18:28:00
177阅读
2评论
对X进行N尺度小波分解 [C,S]=wavedec2(X,N,'wname'); clc,clear all,close all; load woman; [c,s]=wavedec2(X,2,'db1');%进行2尺度二维离散小波分解。分解小波函数-db1 [cH1,cV1,cD1]=detcoef2('all',c,s,1);%尺度1的所有方向的高频系数 [cH2,cV2,cD2]=det...
转载
2016-08-31 18:45:00
451阅读
2评论
# 二维小波分析图像裁剪 Python 实现指南
二维小波分析是一种有效的图像处理技术，可以提取图像的特征或去噪。本文将教你如何在 Python 中实现二维小波分析并进行图像裁剪。接下来，我们将按照流程进行说明。
## 流程步骤
下面是实现的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的库 |
| 2 | 导入库 |
| 3 |
原创
2024-10-03 06:08:56
15阅读
%% 1. 利用MATLAB产生分解与重构滤波器组
% [Ld, Hd, Lr, Hr] = wfilters(wn);
% wfname:小波名
% Ld:分解低通滤波器h0[-n];
% Hd:分解高通滤波器h1[-n];
% Lr:分解低通滤波器h0[-n];
% Hr:分解高通滤波器h1[-n];
% eg1:计算db2小波的四个滤波器，并画出其时域波形。
wn='db2';
转载
2023-08-01 23:32:05
169阅读
6.图象融合
图象融合是将同一对象的两个或更多的图象合成在一幅图象中，以便比原来的任何一幅更能容易的为人们所理解。这一技术可应用于多频谱图象理解以及医学图象处理等领域，在这些场合，同一物体部件的图象往往是采用不同的成象机理得到的。用二维小波分析将两幅图象融合在一起。
处理过程如下：
load woman;
X1=X;map1=map;
s
转载
2024-06-15 21:25:58
66阅读
基于二维小波分析的图像处理（中） 4.图像消噪
（1） 二维信号的小波分解 。选择一个小波和小波分解的层次N, 然后计算信号s到第N层的分解。
（2） 对高频系数进行阀值量化。对于从一到N的每一层，选择一个阀值，斌对着一层的高频系数进行软阀值化处理。
（3） 二维小波
转载
2023-09-17 13:56:19
81阅读
# 小波分解 - Python 实现指南
小波分解是一种非常有效的信号处理技术，广泛应用于数据压缩、去噪和特征提取等领域。本文将通过步骤解析和示例代码，引导你实现小波分解。
## 流程概述
首先，让我们概述实现小波分解的主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 动作 | 描述 |
|------|------|------|
| 1 | 安装依赖 | 安装必要的库，例如 `P
# 使用Python实现小波分解
## 1. 引言
小波分解是一种用于信号处理的有效工具，它能够将信号分解为不同频率的组成部分，进而进行分析、压缩或去噪。Python提供了一些强大的库来实现小波分解，最流行的库之一是`PyWavelets`。本文将引导你一步步实现小波分解，从安装所需库到最终的数据可视化。
## 2. 实现流程
我们可以把实现小波分解的过程划分为以下几个步骤，具体如下：
原创
2024-10-26 03:33:28
45阅读
前言：最近在学习matlab小波分析工具箱中的二维连续小波变换，以下是自己的一些学习心得。 1、小波工具箱二维连续小波变换 如何使用小波分析工具箱，这篇博客matlab二维连续小波分析工具箱讲的很详细，这边不做赘述（我是个合格的搬运工）。所以咱这边仅对小波变换后的结果和输出进行简单的总结。2、举例说明 （1）小波分析工具箱的使用 首先，加载数据“load woman”。load woman;然后在
转载
2023-11-20 22:16:00
239阅读
小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取本人当前对小波理解不是很深入，通过翻阅网络他人博客，进行汇总总结，重新调试Matlab代码，实现对小波与小波包、小波包分解与信号重构、小波包能量特征提取，供大家参考。以下的所有内容均搬运自 cqfdcw 用户 。感觉写的很好所以保存下来。1.小波与小波包区别 工程应用中经常需要对一些非平稳信号进行，小波分析和小波包分析适合对非平稳信号分析，相比
转载
2023-10-17 23:27:49
121阅读
