小波变换加水印与反取水印一.小波变换加水印1.代码2.效果图二.小波变换反取水印1.代码2.效果图三.结论 一.小波变换加水印1.代码思路：
1.用小波变换将原图片变为水印图片大小
2.使与水印图片像素>100处同i，j处像素值取原来的(1＋rate)%，反之取(1-rate)%
3.恢复为原尺寸照片
[注]由于小波变换自身的原因，所有被处理的图片尺寸应为2^kfrom PIL im
相信大家都看过油画。 对于特别巨幅的油画， 不知道有没有过体会， 油画是只可远观而不可亵玩？ 当你在足够远的距离观察油画时， 油画所表达的内容是有层次且内容丰富的， 但是当你靠近油画甚至贴在油画上看时， 你只能看到一个个的小色块， 而此时这些小色块此时变成毫无意义的无规则排列。 我们假设油画中的每个小色块都对应某一信号中的某个瞬时时间，那么无数个小色块就拼凑成了整幅画
正文这里关于基变换和伪逆做的都是简单的介绍，关于他们的更深入的理论介绍和更深入的应用介绍还需参考其他资料，然后补充。基变换基变换是图像压缩、信号压缩等应用的理论基础，通俗来讲就是对于给定的数据矩阵，我们选择一个较好的基来进行计算，目前还不错的基有傅里叶基和小波基。其中小波基有一些良好的特性，小波基中的列向量都是正交的。似乎在线性代数中，关于矩阵，我们都希望他们的基是正交的，这样会大大的方便我们的计
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2024-08-25 19:42:23
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第一次写文章，准备写一下利用MATLAB将TIF格式的多波段遥感影像和全色波段的遥感影像进行合成，我们的一个汇报作业，也是第一次系统的学习了一个MATLAB代码，当时不好找tif格式的融合，所以来分享一下。一、原理、优点这里我就简单介绍一下，感兴趣的可以去搜一下这方面的文献。小波变换是对于二维的图像信号来说, 经过一次离散正交小波变换后, 图像被分解为 4幅, 其中左上角一幅是原图像的平滑逼近(低
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2024-05-27 15:49:21
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[2018年最新整理]小波变换基础以及haar小波图像处理与识别 小波变换及应用 小波发展 Haar小波 小波去噪 展望 小波发展 小波分析(Wavelets Analysis)是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一种新的数学分析方法，它既具有丰富的数学理论意义，又具有广泛的工程应用价值。广泛应用在信号处理、图像处理、语音分析以及其他非线性科学领域. 小波分析是对傅立叶分析(Fourier An
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2024-10-24 06:52:16
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相关资料笔记术语（中英对照）：尺度函数 ： scaling function （在一些文档中又称为父函数 father wavelet ）小波函数 ： wavelet function（在一些文档中又称为母函数 mother wavelet）连续的小波变换 ：CWT离散的小波变换 ：DWT小波变换的基本知识不同的小波基函数，是由同一个基本小波函数经缩放和平移生成的。小波变换是将原始图像与小波基函数
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2023-06-21 15:49:33
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我希望能简单介绍一下小波变换，它和傅立叶变换的比较，以及它在移动平台做motion detection的应用。如果不做特殊说明，均以离散小 波为例子。考虑到我以前看中文资料的痛苦程度，我会尽量用简单，但是直观的方式去介绍。有些必要的公式是不能少的，但我尽量少用公式，多用图。另外，我不 是一个好的翻译者，所以对于某些实在翻译不清楚的术语，我就会直接用英语。我并不claim我会把整个小波变换
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2023-08-28 16:26:26
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在此稍微说一下小波阈值去噪。手写程序，不调用函数。目的是用来解决各个学校的大作业问题。不用来解决任何实际问题。 首先要了解一下小波变换从老根上讲就是做卷积。一个信号，或者一个图片，与小波的高通部分做卷积，得出的系数是高频系数，与小波的低通部分做卷积得出低频系数。以一张图片小波阈值去噪为例，讲一下整个编程过程。第一是准备阶段：一张图片是三种数据：高度、宽度和色彩度。编程以经典的二维小波变换为例，所以
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2023-06-29 11:29:43
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小波级数：CWT的离散化 连续小波函数为：将s = s_0^j，tau = k*s_0^j*tau_0代入上式，则小波函数变为： 如果{psi_(j,k)}为一组正交基，则小波级数变换变为
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2023-11-17 11:02:27
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小波变换只对信号低频频带进行分解。小波包变换继承了小波变换的时频分析特性，对小波变换中未分解的高频频带信号进一步分解，在不同的层次上对各种频率做不同的分辨率选择，在各个尺度上，在全频带范围内提供了一系列子频带的时域波形。小波包分析就是进一步对小波子空间按照二进制方式进行频带细分，以达到提高频率分辨率的目的。小波变换和小波包变换的关系如下图所示。2、构造原理(1)、第二代小波包变换也是有分解和重构两
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2023-08-30 18:50:13
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小波变换傅里叶变换（Fourier Transform，FFT）短时傅里叶变换（Short-time Fourier Transform,STFT）小波变换（Wavelet transform，WT） 傅里叶变换和小波变换之间的关系 1. 傅里叶变换 2. 短时傅里叶变换 3. 小波变换 傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。下面我就按照傅里叶—短时傅里叶变换—小波变换
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2023-11-24 00:35:55
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小波变换有信号显微镜之称，在EEG分析中也有广泛的应用，印象中小波算法是来源于地球物理解释的。之前有介绍过小波的一些资料和实现：可以参考下，这里主要分析小波和FIR滤波效果的对比。博客对应的代码和数据# 短时傅里叶变换和FIR滤波效果对比
import mne
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal, fft
import
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2023-10-13 22:32:58
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小波变换是一种时频分析工具，通过母小波函数生成子小波函数来同时分析信号的时间和频率特征。连续小波变换通过不同尺
本文介绍了Haar小波变换的基本原理及其离散实现方法。
介绍了离散小波变换（DWT）的核心原理与实现方法。重点阐述了从连续小波变换到DWT的离散化过程，包括尺度参数和平移
# Python小波变换
## 介绍
小波变换是一种用于信号处理和数据分析的数学技术。它可以将信号分解成不同频率的子信号，并提供了一种多尺度的分析方法。在Python中，我们可以使用`pywt`库来进行小波变换。
## 安装pywt库
首先，我们需要安装`pywt`库。可以使用以下命令来安装：
```python
!pip install PyWavelets
```
## 示例
让
原创
2023-07-27 06:59:37
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小波变换网文精粹：小波变换教程(十四) 十四、时间和频率分辨率 下面我们会更进一步的分析小波变换的分辨率特征。还记得，正是由于分辨率的问题，才使得我们快速傅立叶变换转到小波变换上。 图3.9经常被用来解释怎样诠释时间和频率分辨率。图3.9中的每个方块都反映了在时频平面内的小波变换结果
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2024-01-31 10:11:41
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小波变换理解引言 最近看到一篇讲解小波变换的文章，写的通俗好理解，深受启发，结合自身理解，简单总结如下：傅里叶变换 --> 短时傅里叶变换 --> 小波变换。傅里叶变换 fft参考书籍太多了，不展开细致说明，简单说一下fft的不足。既然fft可以用来分析信号的频率成分，为什么还要提出小波变换？ 答案是对于非平稳过程，傅里叶变换有局限性。例子如下：% demo 1
clc;
fs = 1
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2024-06-23 06:30:17
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基于小波的融合（wavelet） 小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点：完善的重构能力，保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息；把图像分解成平均图像和细节图像的组合，分别代表了图像的不同结构，因此容易提取原始图像的结构信息和细节信息；小波分析提供了与人类视觉系统方向相吻合的选择性图像。 离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,&nbs
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2023-07-21 14:26:19
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图像要求必须是单通道浮点图像，对图像大小也有要求（1层变换：w,h必须是2的倍数；2层变换：w,h必须是4的倍数；3层变换：w,h必须是8的倍数......），变换后的结果直接保存在输入图像中。
1、
函数参数简单，图像指针pImage和变换层数nLayer。
2、一个函数直接完成多层次二维小波变换，尽量减少下标运算，避免不必要的函数调用，以提高执行效率。
3、变
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2023-11-14 17:49:30
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