解讀小波變換MATLAB版

解讀小波變換MATLAB版7.1圖像的小波分解和重構(gòu)算法7.1.1二維小波變換及相應(yīng)的快速

算法7.1.2小波變換用于圖像壓縮的一般

方法解讀小波變換MATLAB版7.1.1二維小波變換及相應(yīng)的快速算法解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版7.1.2小波變換用于圖像壓縮的一般方法

（1）利用二維小波分析進行圖像壓縮（2）二維信號壓縮中的閾值的確定與作用命令解讀小波變換MATLAB版7.2基于小波變換數(shù)字圖像水印研究7.2.1數(shù)字水印技術(shù)需要解決的問題7.2.2一種基于小波變換的數(shù)字水印

方法7.2.3MATLAB例程分析解讀小波變換MATLAB版7.2.1數(shù)字水印技術(shù)需要解決的問題

（1）設(shè)計對水印系統(tǒng)進行公正的比較和評價方法，在這方面已有部分學者進行一些初步的研究，但缺乏普遍性和原理性，水印系統(tǒng)的脆弱之處在于無法進行全面測試與衡量。解讀小波變換MATLAB版

（2）從現(xiàn)實的角度看，水印系統(tǒng)必然要在算法的魯棒性、水印的嵌入信息量以及不可覺察性之間達到一個平衡，這涉及魯棒性算法的原理性設(shè)計、水印的構(gòu)造模型、水印能量和容量的理論估計、水印嵌入算法和檢測算法的理論研究等方面。如何確定平衡點仍是一個難題，目前大多數(shù)水印算法均利用經(jīng)驗而不是從理論上解決此問題。解讀小波變換MATLAB版

（3）如何將水印技術(shù)與現(xiàn)行國際圖象及視頻壓縮標準（如JPEG2000和MPEG-4）相結(jié)合，以及如何將水印技術(shù)應(yīng)用于DVD工業(yè)標準中。（4）所有權(quán)的證明問題還沒有完全解決，就目前已出現(xiàn)的很多算法而言，攻擊者完全可破壞掉圖像中的水印，或復制出一個理論上存在的“原始圖像”，這導致文件所有者不能令人信服地提供版權(quán)歸屬的有效證據(jù)。因此一個好的水印算法能提供完全沒有爭議的版權(quán)證明，在這方面還需要做很多工作。解讀小波變換MATLAB版

（5）音頻和視頻水印的解決方案還不完善，大多數(shù)的視頻水印算法實際上是將其圖像水印的結(jié)果直接應(yīng)用于視頻領(lǐng)域中，而沒有考慮視頻應(yīng)用中大數(shù)據(jù)量以及近乎實時的特性。（6）現(xiàn)有水印算法在原理上有許多雷同之處，但目前國內(nèi)外的工作尚未能對這些有內(nèi)在聯(lián)系的不同算法的共性問題進行高度提煉和深入的理論研究，因而缺乏對數(shù)字水印作進一步研究具有指導意義的理論結(jié)果。解讀小波變換MATLAB版7.2.2一種基于小波變換的數(shù)字水印方法解讀小波變換MATLAB版

（2）第二步，對圖像作小波變換，對變換后得到的小波系數(shù)，選出一個起始位置在、大小為的系數(shù)矩陣。（3）第三步，在選出的系數(shù)矩陣中嵌入水印信息，即將兩個的矩陣進行信息疊加，其中含有水印信息的矩陣元素為0或1。

TYC提出了一種信息疊加的方案。解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版7.3小波包分析的應(yīng)用7.3.1小波包基本理論

小波包的空間分解7.3.3小波包算法7.3.4MATLAB含噪圖像進行消噪

處理解讀小波變換MATLAB版7.3.1小波包基本理論

短時傅立葉變換對信號的頻帶劃分是線性等間隔的。多分辨分析可以對信號進行有效的時頻分解，但由于其尺度是按二進制變化的，所以在高頻頻段其頻率分辨率較差，而在低頻頻段其時間分辨率較差，即對信號的頻帶進行指數(shù)等間隔劃分（具有等Q結(jié)構(gòu)）。解讀小波變換MATLAB版

小波包分析能夠為信號提供一種更精細的分析方法，它將頻帶進行多層次劃分，對多分辨率分析沒有細分的高頻部分作進一步分解，并能夠根據(jù)被分析信號的特征，自適應(yīng)地選擇相應(yīng)頻帶，使之與信號頻譜相匹配，從而提高了時—頻分辨率，因此小波包具有更廣泛的應(yīng)用價值。解讀小波變換MATLAB版7.3.2小波包的空間分解解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版7.3.3小波包算法解讀小波變換MATLAB版7.4小波包分析用于信號壓縮7.4.1基本原理7.4.2MATLAB例程分析解讀小波變換MATLAB版7.4.1基本原理

在小波包分析中，其信號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雜，也更為靈活的分析手段。因為小波包分析對上層的低頻部分和高頻部分同時進行分解，所以具有更加精確的局部分析能力。解讀小波變換MATLAB版7.5小波包與圖像邊緣檢測7.5.1基本原理7.5.2MATLAB例程分析解讀小波變換MATLAB版7.5.1基本原理

圖像的邊緣檢測是對圖像進行進一步處理和識別的基礎(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)點或灰度劇烈變化的地方，這就意味著圖像邊緣就是信號的高頻部分。因此所有的邊緣檢測方法都是檢測信號的高頻分量，但是在實際圖像中，由于噪聲的存在，邊緣檢測成為一個難題。解讀小波變換MATLAB版

小波包分解后得到的圖像序列由近似部分和細節(jié)組成，近似部分是原始圖像對高頻部分進行濾波所得的近似表示。經(jīng)濾波后，近似部分去除了高頻分量，因此能夠檢測到原始圖像中所檢測不到的邊緣。解讀小波變換MATLAB版7.6MATLAB提升小波變換7.6.1小波變換的提升實現(xiàn)的傳統(tǒng)算法7.6.2小波變換的提升實現(xiàn)的簡化

算法7.6.3MATLAB實現(xiàn)提升方案的基本

步驟7.6.4MATLAB小波工具箱函數(shù)7.6.5MATLAB二維提升小波變換解讀小波變換MATLAB版7.6.1小波變換的提升實現(xiàn)的傳統(tǒng)算法解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版解讀小波變換MATLAB版7.6