小波分析在图像处理中的应用实例（基于Matlab）

建不了的模。

摘要：
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* x0 }& v' D/ g; T7 J" |简要介绍了小波分析的基本原理及其在图像处理中的应用和一些图像编码的基础知识，重点论述了小波分析在图像分解与重构、去噪和压缩中的应用，小波分析在图像处理中的应用是基于Matlab自带的一些库函数编写程序实现的，虽说Matlab中有小波分析的ＧＵＩ模式，但可视化操作模式看不到后面的具体操作机制，所以我把相关要研究的小波分析的实例自己编程实现了。原本还想把Mallat算法实现，尝试弄了一下但通用性不是很好，只能局限的使用，最后只好搁浅，而使用Matlab自带的函数。在程序的编写初期，由于对图像编码了解很少导致在处理图像时总会出现问题，因此我先把相关的理论基础知识自学了一通，所以有关图像编码的基础知识我也详细介绍了一下，然后在此基础上编程实现了小波的相关实例，通过实例研究我看到了小波在图像处理中的巨大威力。

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/ @9 G  Y7 `, ~1 V# p7 u, N关键字：
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" z) P0 E" g( i6 s' X/ l4 T小波分析，单尺度分解与重构，多尺度分解与重构，Matlab，图像处理，图像去噪，图像压缩
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8 e; s2 K2 Q! s. i- o" c6 k, _目录
5 L9 j! N. R$ q) {1 P, c% D1 P

' S6 {. w( U  c, c( a6 T引言- 3
第1章
理论篇- 3
1.1小波分析的基础理论知识- 3
* R) g, f* {# [1.1.1 小波变换- 3
" ^& k/ L. }" n  Y* `/ M1.1.2 二维小波- 4
" x; ?7 D6 A7 m# t8 O1 R3 t1.2 有关图像的基础理论知识- 6
1.2.1 图像的表示和编码质量的评价- 6
8 V& @3 O8 K- B' n* W) a) I# P1.2.2 MATLAB中不同类型图像显示方法- 8
第2章
( @  C# r* a) y7 ^/ h# N% W  H1 m应用篇- 8
7 y3 U0 P. S8 O5 ^3 w" b8 o  S2.1 本文所使用的测试图像- 8
2.2二维图像的单尺度分解与重构- 9
2.2.1所使用的主要MATLAB命令介绍- 9
2.2.2 程序介绍及运行结果- 9
+ H2 X+ K1 `( Q1 ~) P* m6 N2.3二维图像的多尺度分解与重构- 11
2.3.1所使用的主要MATLAB命令介绍- 11
2.3.2程序介绍及运行结果- 11
& U" o  e# ?/ x! f2.4 图像的去噪- 13
2.4.1所使用的MATLAB命令介绍- 13
: U# q" R, M5 _* r/ H, l2.4.2程序介绍及运行结果- 14
! Y8 f  ^" e" k: q/ w  R4 E4 V附录- 15
参考文献--- 19
5 P. k% m2 I1 l# P* @' t4 j

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郑依

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沉寞冭陽

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小凡的彼岸

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