一、简介二、源代码function x = ifdct_wrapping(C, is_real, M, N)% Initializationnbscales = length(C);nbangles_coarse = length(C{2});nbangles = [1, nbangles_coarse .* 2.^(ceil((nbscales-(nbscales:-1:2))/2))];if length(C{end}) == 1, finest = 2; else finest
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2022-04-08 11:34:02
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一、简介二、源代码function x = ifdct_wrapping(C, is_real, M, N)% Initializationnbscales = length(C);nbangles_coarse = length(C{2});nbangles = [1, nbangles_coarse .* 2.^(ceil((nbscales-(nbscales:-1:2))/2))];if length(C{end}) == 1, finest = 2; else finest
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2021-11-08 11:13:26
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一、简介二、源代码function x = ifdct_wrapping(C, is_real, M, N)% Initializationnbscales = length(C);nbangles_coarse = length(C{2});nbangles = [1, nbangles_coarse .* 2.^(ceil((nbscales-(nbscales:-1:2))/2))];if length(C{end}) == 1, finest = 2; else finest
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2021-11-08 09:24:36
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基于小波变换的图像去噪前言一、小波变换的发展二、阈值去噪法的介绍2.1. 基本原理2.2. 流程图2.3. 阈值函数的选取2.4. 阈值的选取2.5. 分解函数和重构函数2.6. 峰值信噪比（PSNR）2.7. 实验参数的设计三、部分代码3.1. 主函数3.2. 阈值去噪函数3.3. 阈值处理函数3.4. 峰值信噪比3.5. 折中系数函数四、实验结果4.1 结果图4.2 去噪系数4.3 折中系数
小波去噪 小波去噪：带噪声信号经过预处理，然后利用小波变换把信号分解到各尺度中，在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉，保留并增强属于信号的小波系数，最后再经过小波逆变换回复检测信号。 小波变换在去除噪声时可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息，而传统的基于傅里叶变换去除噪声的方法在去除噪声和边沿保持上存在着矛盾，因为傅里叶变换方法在时域不能局部化，难以检测到局域突变信号，在去除噪声的同时，也损失了
快速傅里叶变换（FFT）算法是我学习算法过程中碰到过最难的骨头之一， 看了不少教材，听过不少视频，第一眼看上去就感觉FFT面目狰狞，不是平常人轻易能靠近的算法，更不说如何运用了。那些术语我就不在此强调了，反正我多数也没搞懂。我在此试图给出一种平易近人的解释法，一是要PK一下EEers的这份解释，同时希望对大家学习有用。也许我这种解释法可称为从CS的角度。 首先，FFT有什么用？要解释这个本身就不平
一、图像去噪及滤波简介1 图像去噪1.1 图像噪声定义 噪声是干扰图像视觉效果的重要因素，图像去噪是指减少图像中噪声的过程。噪声分类有三种：加性噪声，乘性噪声和量化噪声。我们用f(x,y）表示图像，g(x,y）表示图像信号，n(x,y）表示噪声。 图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像处理
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2022-10-30 06:46:37
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一、简介
1 DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。以此为基础，使信号函数成为偶函数，去掉频谱函数的虚部，是余弦变换的特点之一。它可以将
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2021-07-09 15:40:07
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一、简介1 DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。以此为基础，使信号函数成为偶函数，去掉频谱函数的虚部，
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2021-07-05 17:10:31
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一、简介1 DCT算法：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换，这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的。通过数字信号处理的学习我们知道实函数的傅立叶变换获得的频谱大多是复数，而偶函数的傅立叶变换结果是实函数。
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2021-07-09 15:35:06
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在最开始提供一个查询函数的链接滤波处理的原因：数字图像在其形成、传输记录的过程中往往会受到很多噪声的的污染，比如：椒盐噪声、高斯噪声等，为了抑制和消除这些随即产生的噪声而改善图像的质量，就需要去、对图像进行去噪处理，去噪也就是滤波处理。原理略直接上效果%gray = 0.299 * R + 0.587* G + 0.114 * B
rgb = imread('xiongmao.jpg');
r =
一、简介二、源代码function varargout = SleepStatus(varargin)% SLEEPSTATUS MATLAB code for SleepStatus.fig% SLEEPSTATUS, by itself, creates a new SLEEPSTATUS or raises the existing% singleton*.%% H = SLEEPSTATUS returns the handle to a new SLEE
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2022-04-08 10:21:58
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1 简介采用均值滤波和小波变换相结合的图像去噪方法是先将含噪图像进行小波分解,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,然后对图像信号进行局部重构至第一层,并采用不同的模板对第一层的各细节子图像进行均值滤波,最后将低频近似图像与均值滤波后高频细节图像合成得到去噪后的图像.这种方法与全局Donoho软,硬阈值小波去噪方法和Birge-Massart策略软,硬阈值小波去噪方法相比,其去噪效果更为明
原创
2022-03-01 22:20:20
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existing% singleton*.%% H = IMAGE
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2022-04-07 17:30:51
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一、简介基于matlab GUI均值+中值+高斯低通+多种小波变换图像去噪二、源代码function varargout = ImageProcess(varargin)% IMAGEPROCESS MATLAB code for ImageProcess.fig% IMAGEPROCESS, by itself, creates a new IMAGEPROCESS or raises the existing% singleton*.%% H = IMAGE
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2021-11-08 11:12:56
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1.引言 稀疏编码以成功应用于计算机视觉和图像分析中的各种问题，包括图像降噪，图像恢复，图像分类。稀疏编码接近于一个输入信号，Υ是过完备字典D中原子的稀疏编码线性组合。稀疏编码的性能依赖于字典D的质量
原创
2021-07-05 10:36:39
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1 简介图像在采集、获取以及传输的过程中,往往要受到噪声的污染,形成噪声图像。图像去噪是图像处理领域中的一个重要环节。为了对含有高斯白噪声的图像进行去噪,在Donoho提出的小波阈值去噪算法的基础上,提出一种基于维纳滤波的小波图像去噪算法,利用维纳滤波后剩下的信号来计算噪声的标准方差。仿真结果表明,与Donoho提出的鲁棒中值算法相比,该算法能够有效地抑制高斯白噪声,更好地保留图像的边缘细节。2
原创
2021-12-16 22:55:20
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摘 要：数字滤波技术在视觉编码、电力系统、复杂信息识别等众多领域中有着非常普遍的应用。本文在基于matlab工具下研究数字图像滤波器设计, 我们利用小波变换和matlab滤波函数对噪声图像的去噪处理方法进行了研究。关键词： MATLAB; 数字滤波器; 图像处理; 小波变换;1、 MATLAB进行图像处理分析数字图像处理技术是指通过利用计算机技术及其他相关的数字
均值滤波是指任意一点的像素值，都是周围个像素值的均值。例如下图中，红色点的像素值是其周围蓝色背景区域像素值之和除25，25=55 是蓝色区域的大小。
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2021-07-09 14:56:27
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一、简介基于matlab GUI均值+中值+高斯低通+多种小波变换图像去噪二、源代码function varargout = ImageProcess(varargin)% IMAGEPROCESS MATLAB code for ImageProcess.fig% IMAGEPROCESS, by itself, creates a new IMAGEPROCESS or raises the existing% singleton*.%% H = IMAGE
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2021-11-08 10:41:27
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