數(shù)字圖像處理小波變換(參考版)
2025-05-02 08:22本頁面
【正文】 （ 3）更新。 MATLAB提升小波變換 小波變換的提升實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)算法 小波變換的提升實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)化 算法 MATLAB實(shí)現(xiàn)提升方案的基本 步驟 MATLAB小波工具箱函數(shù) MATLAB二維提升小波變換 小波變換的提升實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)算法 小波變換的提升實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)化算法 MATLAB實(shí)現(xiàn)提升方案的基本步驟 （ 1）分解。 小波包分解后得到的圖像序列由近似部分和細(xì)節(jié)組成，近似部分是原始圖像對(duì)高頻部分進(jìn)行濾波所得的近似表示。 小波包與圖像邊緣檢測(cè) 基本原理 MATLAB例程分析 基本原理 圖像的邊緣檢測(cè)是對(duì)圖像進(jìn)行進(jìn)一步處理和識(shí)別的基礎(chǔ)，雖然圖像邊緣產(chǎn)生的原因不同，但反映在圖像的組成基元上，它們都是圖像上灰度的不連續(xù)點(diǎn)或灰度劇烈變化的地方，這就意味著圖像邊緣就是信號(hào)的高頻部分。 小波包的空間分解 小波包算法 小波包分析用于信號(hào)壓縮 基本原理 MATLAB例程分析 基本原理 在小波包分析中 ， 其信號(hào)壓縮的算法思想和在小波分析中的基本相同 ， 所不同的就是小波包提供了一種更為復(fù)雜
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