charpter 1 小波分析中图像压缩 文章目录前言一、图像压缩以及实现二、MATLAB实现1.引入库2.结果显示总结 前言一维的处理通常属于线性型，但生活在三维空间中，最为主要的还是对于二维平面的处理，最为常见的便是对于图像的处理，小波分析就是对于图像信号的处理，小波就是指小的波形，小波就是衰减的波形，不同于我们常见的Fourier变换对波的分析，小波变换更加适用于时间频率的局部分析，对信号的
转载
2023-06-12 11:21:51
521阅读
# 小波图像压缩Python实现
## 1. 概述
本文将介绍如何使用Python实现小波图像压缩。小波图像压缩是一种常用的图像压缩算法，通过对图像进行小波变换得到小波系数，然后根据系数大小进行压缩。本文将按照以下步骤展示实现过程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1. 数据预处理 | 加载图像并转换为灰度图像 |
| 2. 小波变换 | 对灰度图像进行小波变换 |
|
原创
2023-09-13 10:06:44
260阅读
1. 应用范围高维数据因为其计算代价昂贵（纬度高计算必然昂贵）和建立索引结构的困难（空间索引结构往往面临着“维度灾”），因此有对其进行数据压缩的需求，即对高维数据进行降维，傅里叶变换和小波变换都可以用来做这件事2. 傅里叶变换傅里叶变换，可以理解为将一个函数映射到（L2空间的）某组基上。观察这组基(严格来说不是一组基)cosx,sinx,cos2x,sin2x...发现有个特点是它可以由一个母函数
转载
2024-01-25 18:52:08
57阅读
小波变换超清晰的理解从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。小波变换有着明确的物理意义，如果我们从它的提出时所面对的问题看起，可以整理出非常清晰的思路。下面就按照傅里叶–>短时傅里叶变换–>小波变换的顺序，讲一下为什么会出现小波这个东西、小波究竟是怎样的思路。一、傅里叶变换 关于傅里叶变换的基本概念在此我就不再赘述了，默认大家现在正处在理解了傅里叶但还没理解小
转载
2023-12-10 22:07:34
78阅读
小波变换图像压缩 MATLAB传统视频图像压缩技术都是基于离散余弦变换（DCT）的压缩方法，例如国际的 H.264 、MPEG4、JPEG 等压缩标准都采用了该技术。DCT是利用对图像分块来进行图像变换的，无法消除块边间的相关性，因此，会出现一些影响我们视觉效果的方块效应，尤其是在低比特率的情下。 小波变换是全局变换，在时域和频域都由良好的局部优化性能。小波变换将图像的像素解相关的变换系数进行编码
转载
2023-08-21 18:27:47
238阅读
# 使用Python实现小波变换压缩图像
小波变换是一种用于图像压缩的强大工具，尤其适合于高效而灵活的图像处理。本文将详细介绍如何在Python中实现小波变换来压缩图像，并逐步引导你完成这一过程。
## 流程概述
下面是实现小波变换压缩图像的步骤主要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的Python库 |
| 2 | 导入库 |
小波变换是傅里叶变换发展史上里程碑式的进展，小波变换在时域和频域上同时具有良好的局部化性质，并对各种信号特征进行多分辨率分析有极大的适应性，已广泛用于信号与图像处理、语言识别与合成等科技领域。那么今天我将给大家介绍一种基于小波变换的数字图像加密算法。一、二维离散小波变换为表示一维信号而发展起来的一维离散小波变换可以很容易地推广到二维的情况。与图像变换一样，我们考虑二维尺度函数是可分离的情况，也就是
转载
2023-11-26 12:58:13
155阅读
小波变换在图像压缩方面的实现与应用一、实验图片的基本信息二、数据处理过程2.1小波函数的选择2.2图像压缩的基本思想三、不同小波函数压缩程度的对比四、MATLAB源码 一、实验图片的基本信息小波变换作为一种新的数学工具，不仅继承了傅立叶变换的优点，同时又克服了它的许多缺点。由于小波变换是将图像分解成不同的频率子带。恰巧人眼对不同的频带的信息具有不同的响应，这一点人的视觉系统与小波很相似。数字图像
转载
2023-11-12 22:46:57
96阅读
长期以来，图像压缩编码利用离散余弦变换（DCT）作为主要的变换技术，并成功的应用于各种标准，比如JPEG、MPEG-1、MPEG-2。
原创
2024-04-01 13:35:23
492阅读
一、简介1974年，法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后，小波分析才开始蓬勃发展起来。
原创
2021-07-09 13:48:16
635阅读
点赞
在这篇博文中，我们将介绍如何使用 Python 实现小波变换压缩图像的代码。小波变换是一种有效的图像处理技术，它能够有效地减少图像的冗余信息，帮助我们进行高效的数据压缩。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的兼容性。以下是建议的技术栈及其版本兼容性：
| 组件 | 版本 | 兼容性说明 |
|----------
## 图像小波变换的实现流程
### 1. 导入所需的库
在进行图像小波变换之前，我们需要先导入一些必要的库，包括`numpy`和`pywt`。`numpy`是一个用于处理数值运算的库，而`pywt`则是专门用于小波变换的库。
```python
import numpy as np
import pywt
```
### 2. 加载图像
在实现图像小波变换之前，我们首先需要加载一张图像。可
原创
2023-11-20 15:31:08
150阅读
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
转载
2023-07-21 14:26:19
458阅读
1、 信号分析：获得时间和频率之间关系 傅立叶变换：提供频率域的信息，但有关时间的局部化信息却基本丢失小波变换：缩放母小波的宽度来获得信号的频率特征，平移母小波获得信号的时间信息。缩放和平移操作是为了计算小波系数，小波系数反映了小波和局部信息之间的相关程度。2、小波：小区域、长度有限、均值为0的波形。小—是指它具有衰减性，波---指它的波动性，其振幅正负之间的震荡形式。正弦信
转载
2023-09-20 11:58:45
285阅读
小波变换在图像压缩中的应用
施吉鸣
摘要：近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向。作为数学工具，小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域。本文试图从工程和实验角度出发，较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用。
关键词：小波 变换 重构 图像压缩
1、小波概述
小
转载
2024-01-09 17:14:27
141阅读
1 简介数字图像压缩技术是使用最少的数据信息表示原图像的一种信息处理技术.本文先从小波变换的分解与重构分析原理入手,使用基于Matlab的小波变换算法进行数字图像压缩处理,获取较大的图像压缩比,处理后的图像清晰度高、效果好.2 部分代码function varargout = multi_wavelet(varargin)% Begin initialization code - DO NOT
原创
2022-02-04 23:15:39
589阅读
今天将简单介绍使用小波变换来对多模态图像进行融合。1、图像融合概述图像融合(Image Fusion)是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。2、小波变换特点介绍小波变换的固有特性使其在图像处理中有如下优点
转载
2023-11-07 04:33:24
78阅读
3. 图像小波变换的 Matlab 实现
3.1 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')
转载
2023-10-27 19:01:47
110阅读
小波（一）小波概念（二）快速小波变换FWT（1）使用小波工具箱的FWT（2）不使用小波工具箱的FWT（三）快速小波反变换（四）小波分解结构的处理（1）不使用小波工具箱编辑小波分解系数（2）显示小波分解系数（五）图像中的小波运用 （一）小波概念小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点
转载
2023-11-19 09:07:15
222阅读
前言 从傅里叶变换到短时傅里叶变换再到小波变换，这些分析问题的方法是一代一代人的探索和积累得来的宝贵知识财富。比较常见的还有脊波变换，曲波变换，轮廓波变换。感觉一种方法弄懂了，在以后很有可能会再次用到。就像这次，本来本科毕设已经用到了小波变换和轮廓波变换，但是自己并没有把它完全弄懂，结果这次课程作业还是要重新看。。。虽然这一次也还是没搞懂。。这里主要记录MATLAB小波包中的函数的用法而已，也只
转载
2023-11-10 08:44:39
94阅读
