基于小波变换的彩色图像压缩编码算法的MATLAB实现
基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用
基于MATLAB的⼩波变换在图象压缩中的应⽤毕业论⽂设计题⽬:基于MATLAB的⼩波变换在图象压缩中的应⽤姓名：学号：院（系）：信息⼯程学院专业：通信⼯程指导教师：职称：教授评阅⼈：职称：年⽉本科⽣毕业论⽂（设计）原创性声明本⼈以信誉声明：所呈交的毕业论⽂（设计）是在导师指导下进⾏的研究⼯作及取得的研究成果，论⽂中引⽤他⼈的⽂献、数据、图件、资料均已明确标注出，论⽂中的结论和结果为本⼈独⽴完成，不包含他⼈成果及为获得中国地质⼤学或其他教育机构的学位或证书⽽使⽤过的材料。
与我⼀同⼯作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论⽂中作了明确的说明并表⽰了谢意。
毕业论⽂作者（签字）：签字⽇期：年⽉⽇⽬录摘要 (3)Abstract (4)第⼀章绪论 (5)课题研究背景 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.3 本⽂主要⼯作 (6)第⼆章⼩波变换 (7)2.1 ⼩波变换的诞⽣ (7)2.2 ⼩波变换的原理 (9)第三章⼩波变换在图象压缩中的应⽤ (12)3.1基于⼩波变换的图象压缩流程 (12)3.2利⽤⼩波压缩函数进⾏图像压缩 (13)3.2.1使⽤全局阈值 (14)3.2.2在⽔平,垂直,对⾓三个⽅向使⽤层相关阈值 (15)3.3 利⽤⼩波分解去掉图像的⾼频部分⽽只保留低频部分 (16)第四章实验结果及分析 (18)4.1 实验结果及分析 (18)第五章结论 (19)5.1 结论 (19)致谢辞 (20)参考⽂献 (21)附录：部分程序代码 (22)摘要⼩波分析在图像处理中有⾮常重要的应⽤，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像分解，图像增强等。
⼩波分析是傅⽴叶分析思想⽅法的发展与延拓。
针对暂态电能质量扰动现象的内在特征，提出了⼩波变换和模糊逻辑相结合的暂态电能质量扰动分类⽅法。
该⽅法使⽤⼩波变换提取扰动的时间特征，将扰动持续时间、扰动幅度、扰动频率、电压变化率绝对值作为暂态电能质量扰动的特征向量，输⼊到4输⼊2输出的模糊逻辑推理系统，⾃动判别暂态电能质量的扰动类型及扰动强度。
基于MATLAB的小波变换在图像压缩中的应用
｛ ｌ Ｉ ｄ 一。 ｆ ～ ＜∞
波 序列． 对 于连续 的情 况 ， 小波序列 为 ：
（． １ ３１ ） ．
我们 称 （０ 为一个 基本 小波或母 小波 （ ｏｈｒ ｖｌ ） 将母 函数 经伸 缩 和平 移 后 ， 可 以得 到一 个 小 ６） Ｍ ｔｅ ｅ ｔ ． Ｗａ ｅ 就
素间冗余．
（） 视觉 冗余 ： ３心理 心理视觉冗余 是相对 于人眼 的视觉特 性而言 的 ， 人眼对 于图像 的视觉特 性包 括 ： 对 亮度 信号 比对 色度信号 敏感 ， 对低频 信号 比对 高频信 号敏感 ， 静止 图像 比对运 动图像 敏感 ， 对 以及对 图像 水平线 条和垂 直线 条 比对斜 线敏感 等．
真 实验 结果 和 分析 表 明此 压 缩 方 法具 有 较好 的效 率 ， 满足 图像 压 缩 的要 求 ． 能 关键词 ： 小波 变换 ； 构 ； 重 图像压 缩 中 图分 类 号 ：Ｎ．１ ．３ Ｔ ９ １７ 收 稿 日期 ： ０ ０ ２ ８— ８—３ ０ ０ 文献 标 识 码 ： Ａ 文章编号 ： ７ １ ４—１３ （０８ ０ ０４ ０ ６ ３ １２ ０ ）６— ０ ９— ５
而且 在时频两域都 具有表征 信号局域特 征 的能 力 ， 一 种窗 口大 小 固定不 变但 形状 可 变 ， 间窗 口和 频 是 时 率窗 口都可以改变 的时频局部 化分析方 法． 即在 低频 部 分具 有较 高 的频率 分辨 率 和较低 的 时间分 辨率 ， 在高频部 分具有较高 的时间分 辨率和较低 的频率 分辨率 ， 适合 于探 测正常 信号 中夹带 的瞬 态反 常现象 很
基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用研究
基于MA TLAB的小波变换在图象压缩中的应用研究【摘要】:图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程。
本文先从理论角度分析了小波变换及多尺度分析的性质,又从实验的角度用Matlab实现了图像的压缩并对程序中用到的主要函数给予了说明,较直观的探讨了小波变换在图像压缩中的应用。
【关键词】:小波变换、图像压缩、小波分解1.引言小波变换是近十几年新发展起来的一种数学工具,是继一百多年前的傅里叶(Fourier)分析之后的又一个重大突破,它对无论是古老的自然学科还是新兴的高新应用技术学科均产生了强烈的冲击。
小波变换是一种全新的变换技术,与传统纯频域分析的傅里叶方法不同,小波变换是一种时频分析方法,它在时频和域频同时具有良好的局部化性质。
小波变换对于不同的频率成分在时域上的取样步长是调节性的,高频者小、低频者大,因此在实际应用中完全可以根据需要将图像或信号分解到一些合适的尺度成分上,然后再根据不同的要求作适当的编码。
因此,小波变换是一种能够获得较好图像复原质量与压缩比的、能够适应未来发展的变换技术,已经成为当今图像压缩编码的主要研究方向。
2.小波变换理论及多尺度分析2.1小波变换小波变换的基本思想是将任意函数f表示为小波的叠加,这种函数f的小波叠加表示就是将函数f分解为不同的尺度级.在每一个尺度级,函数f又在与这一尺度级对应的分辨率下被分解.尺度级对应着频率,且频率越高,对应的分辨率越高.在实际应用中,经常需要将函数f写为离散的叠加形式,即求和而不是积分,一个离散化的方法是设a=a0m,b=nb0m。
其中,m,n∈Z,a0>1,b0>0(a0,b0为常数)。
函数f的小波分解为:(1)其中,)对于a0=2,b0=1,因为存在!,使得!m,n组成一个正交基,所以,可以得到(2)Stromberg,Meyer,Lemarie,Battle和Daubechies构造了许多不同的如式(2)所示的小波正交基,但所有这些正交小波基分解都对应着一种Mallat提出的多尺度分析(MRA,Multiresolution Analy-sis).2.2多尺度分析多尺度分析是用小波函数的二进伸缩和平移表示函数这一思想的更加抽象复杂的表现形式,它重点处理整个函数集,而非侧重处理作为个体的函数。
基于MATLAB的小波变换在图象压缩中的应用
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计算机工程与应用
因子和时间关系如图 & 所示。图 & （’ ） 是 !" 世 纪 (" 年 代 使 用 )’*+, 开 发 的 短 时 傅 立 叶 变 换 （-.+,/ /012 3+4,02, /,’5-6+,1， 得 到 的 时 间9频 率 关 系 图 ， 图& （* ） 是 !" 世 纪 :" 年 代 使 7838 ） 用 ;+,<2/ 开发的小波变换得到的时间 9 缩放因子 （反映频率） 关 系图。
K.’((?6;; 和 <’.2)9 在 %0AL 年开发的， 4GB 缩放函数和 4GB 小
基金项目： 国家自然科学基金重点项目 （编号： B"%#T"%" ） 作者简介： 王剑 （%0:#S ） ， 男， 硕士研究生， 研究方向： 多媒体应用技术。
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部分小波
计算机工程与应用
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在众多的小波中， 选择什么样的小波对信号进行分析是一 个至关重要的问题。 使用的小波不同， 分析得到数据也不同， 这 是关系到能否达到使用小波分析的目的问题。
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小波分解树
图:
三级小波包分解树
在使用滤波器对真实的数字信号进行变换时， 得到的数据 将是原始数据的两倍。例如， 如果原始信号的数据样本为 %""" 个 ， 通 过 滤 波 之 后 每 一 个 通 道 的 数 据 均 为 %""" 个 ， 总 共 为 根据尼奎斯特 （KLM40-/ ） 采样定理就提出了降采 !""" 个。于是， 的方法， 即在每个通道中每两个样本数据取 样 （C+E5-’1A<05N ） 分别用 G@ 和 G? 一个， 得到的离散小波变换的系数 （G+2660G025/ ） 表示， 如图 = 所示。图中的符号 ! 表示降采样。
基于小波变换的彩色图像压缩编码算法的MATLAB实现.
（2009届）本科毕业设计（论文）资料湖南工业大学教务处2009届本科毕业设计（论文）资料第一部分毕业论文（2009届）本科毕业设计（论文）基于小波变换的彩色图像压缩编码算法的MATLAB实现2009年6月湖南工业大学本科毕业设计（论文）摘要随着信息技术的发展，图像以其信息量丰富的特点，成为通信和计算机系统中信息传输的重要载体，而图像信息占据了大量的存储容量，因而图像压缩编码是图像存贮的一个重要课题。
图像压缩是用最少的数据量来表示尽可能多的原图像信息的一个过程。
小波变换是当前数学中一个迅速发展的新领域，在MATLAB中，图像压缩是其应用领域中的一个方面。
论文首先介绍了图像压缩编码的研究背景和论文的研究内容及结构安排，然后详细地从理论上介绍了图像压缩，并讲解了小波变换的由来、定义和特点，以及在分析中所涉及到的连续小波变换、离散小波变换、二维小波变换，同时说明了当前小波变换在图像方面的各个应用领域和研究的意义。
接着介绍了其研究工具MATLAB的组成和特点。
通过小波变换的理论研究，应用MATLAB来实现了一般彩色图像的压缩，最后利用小波分析的工具箱来实现相关小波变换的应用。
论文对程序中用到的主要函数给予了说明, 较直观的探讨了小波变换在图像压缩中的应用。
由于小波变换在图像中有许多的优点，因此小波变换在各个应用领域也越来越广。
关键词：图像压缩，小波变换， MATLAB，彩色图像I湖南工业大学本科毕业设计（论文）ABSTRACTWith the development of information technology, image，rich features of its information, has become in an important carrier of information transmission in the communications and computer systems. And as the image information occupy a large amount of storage capacity, the image compression is an important issue of the image storage.Image compression is a process using the amount of data at least as much as possible to show that the original image information. Wavelet Transform is a new field rapidly developing in present mathematics. In MATLAB, the image compression is a respect of its application.The research background of image coding and the research content and structure of this paper are introduced firstly. Then in terms of theory, we elaborate upon the image compression, the origin of the wavelet transform, the definition and the characteristics, and explain the wavelet continuous transform, the discrete wavelet transform, the two dimensional wavelet, which are involved in analyzing. At the same time, the application fields of Wavelet Transform in the aspect of image are described in detail, and the meaning of its research has got cleared. This text has introduced its research toolMATLAB and relevant composition and characteristics. Through the theoretical research of the Wavelet Transform, this paper use MATLAB to implement the compression, and this can implement something about the Wavelet Transform of application and realize the anticipated purpose basically.And more intuitively explore the application of wavelet transform in image compression by giving a description of the procedures for the main function that were used. Because there are a lot of advantages in wavelet image, Wavelet Transform will be applied much wider in each field.Keywords: Wavelet Transform , Image Compression, MATLAB, Color ImageII湖南工业大学本科毕业设计（论文）目录第1章前言 (1)1.1 研究背景 (1)1.2 研究内容 (2)1.3 文章结构安排 (2)第2章系统理论基础 (3)2.1 图像压缩 (3)2.2 小波变换 (3)2.2.1 小波变换的由来 (4)2.2.2 小波变换的基本思想 (5)2.2.3 小波变换的特点 (6)2.2.4 常用的小波变换 (7)2.2.5小波变换在图像压缩中的应用 (10)2.2.6小波变换在图像处理中的其他应用 (11)2.3 离散余弦变换 (12)2.3.1离散余弦变换的定义 (12)2.3.2离散余弦变换应用于图像压缩 (13)2.4 其他重要理论 (14)第3章系统设计 (15)3.1 设计思想 (15)3.2 MATLAB简介 (15)3.2.1 MATLAB小波工具箱 (15)3.2.2 MATLAB用户图形界面 (17)3.3 系统功能模块 (18)第4章系统实现 (20)III湖南工业大学本科毕业设计（论文）4.1 系统的使用方法 (20)4.2 重要代码的实现 (20)4.2.1打开图像 (20)4.2.2变换为灰度图像 (22)4.2.3小波压缩——低频信息保留压缩方法 (23)4.2.4二维小波压缩 (25)4.2.5小波包压缩变换 (30)4.2.6 DCT压缩 (32)4.2.7小波消噪 (34)第5章总结体会 (37)5.1 小波图像压缩总结 (37)5.2 小波图像分析展望 (38)参考文献 (39)致谢 (40)IV湖南工业大学本科毕业设计（论文）过程管理资料第1章前言1.1 研究背景图像压缩是计算机应用领域中一个重要的问题。
基于小波包的图像压缩及matlab实现
基于小波包的图像压缩及matlab实现摘要：小波包分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用，它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的研究成果。
平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。
本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单介绍。
关键词：小波包图像处理消噪1.小波包基本理论1.1 小波包用于图像消噪图像在采集、传输等过程中，经常受到一些外部环境的影响，从而产生噪声使得图像发生降质，图像消噪的目的就是从所得到的降质图像中去除噪声还原原始图像。
图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术，其作用是为了提高图像的信噪比突出图像的期望特征。
图像降噪方法有时域和频域两种方法。
频率域方法主要是根据图像像素噪声频率范围，选取适当的频域带通过滤波器进行滤波处理，比如采用Fourier变换（快速算法FFT）分析或小波变换（快速算法Mallat 算法）分析。
空间域方法主要采用各种平滑函数对图像进行卷积处理，以达到去除噪声的目的，如邻域平均、中值（Median）滤波等都属于这一类方法。
还有建立在统计基础上的lee滤波、Kuan滤波等。
但是归根到底都是利用噪声和信号在频域上分布不同进行的：信号主要分布在低频区域。
而噪声主要分布在高频区域，但同时图像的细节也分布在高频区域。
所以，图像降噪的一个两难问题就是如何在降低图像噪声和保留图像细节上保持平衡，传统的低通滤波方法将图像的高频部分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但破坏了图像细节。
如何构造一种既能够降低图像噪声，又能保持图像细节的降噪方法成为此项研究的主题。
在小波变换这种有力工具出现之后，这一目标已经成为可能。
基于小波包变换消噪方法的主要思想就是利用小波分析的多尺度特性，首先对含有噪声的图像进行小波变换，然后对得到的小波系数进行阈值化处理，得到新的小波系数，对其进行反变换，这样我们就得到了消噪之后的图像，从而实现了对图像的恢复。
小波分析在基于Matlab的图像压缩中的实现
④Ｘ＝ｗａｖｅｒｅｃ２（‘ｔｙｐｅ’，Ｃ，Ｓ，Ｌｏ—Ｒ，Ｈｉ—Ｒ，Ｎ）
５ 图像压缩结果分析
用ｂｉｏｒ３．７小波对图像进行单尺度二维离散小 波分解，重构低频和高频部分，由小波逆变换恢复信 号，再对其进行多尺度二维分解，重构低频和高频部 分‘２一引。
收稿日期：２００８—１０—２８ 作者简介：董文汇（１９８３一），女，中国地质大学（北京）地球物理与信
息技术学院在读硕士，研究方向为信息与通信工程、地 球物理信息技术。
小波分解后，平滑板块系数和所有的细节板块系数 之和等于原始图像灰度系数个数，总数据量未变…。
生成的小波图像具有原图像不同的特性，能量 主要集中在其中的低频部分的平滑板块，而细节所 对应的水平、垂直和对角线的能量较少，它们表征了 一些原图像的水平、垂直和对角线的边缘信息，具有 的是方向特性。对于所得图像，根据人眼的敏感度 不同，进行不同的量化和编码处理以达到对原图像 的高压缩比，对于平滑板块大部分或者完全保留，对 于高频信息根据压缩的倍数和效果要求来保留。
如果ｓ（菇）是一光滑的连续时间信号，对较大的
－『系数，则有： （ｓ，垆似）一２一胆ｓ（２Ｊｋ） 如果ｓ（ｘ）是一个ｄ级的多项式，ｄ≤Ｎ—ｌ则有 （ｓ，纺．＾）＝２一胆ｓ（２Ｊｋ）
（５）ＢｉｏｒＳｐｌｉｎｅｓ小波：其主要应用在信号与图像 的重构中，具有线性相位的特性。通常的用法是采 用两个小波，即小波对一个函数进行分解，另一个函 数用于进行重构。分别是：
Ｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｗｉｔｈ ｗａｖｅｌｅｔ
ａｎａｌｙｓｉｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｔｌａｂ
基于小波变换的图像压缩编码
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SPIHT 算法定义了四种集合： O (i, j ) ：位于 (i , j ) 坐标处小波系数的子女。每个小波系数或 者有 4 个子女，或者没有子女 D (i, j ) ：位于 (i , j ) 坐标处小波系数的后代。后代包括子女、 子女的子女、以此类推。 H ：所有根节点的集合，即最低分辨率的逼近子带。 L (i , j ) ：位于 (i, j ) 坐标处小波系数的除子女之外的后代，即
息，只是作为细分的时候使用，此位作重要系数权值/2加减而已）
• 4. Quantization step update: decrement n by 1 and go to step 2
程 序 图 形 界 面
程 序 图 形 界 面
图 象 比 较
原始bit： 6291456
编码后码流bit： 391825 压缩比率： 16.0568
集合的类型为 D：检查该坐标处小波系数的子女。如果是重要的，传 送 1 和符号比特，并将之移入 LSP；如果不重要，则传送 0，并将之 移入 LIP。这样，我们就从集合 D (i, j ) 中移走了 O (i, j ) ，剩余的集合为 L (i , j ) 。如果 L (i , j ) 不空，则将它移到 LIS 的结尾，并标记为类型 L。需 要注意的是，这个新的 LIS 条目在这一遍扫描中是会被处理的。如果 L (i , j ) 为空，则从列表中移走相应的坐标。 集合的类型为 L：将坐标(i, j ) 处小波系数的子女O (i, j ) 的坐标加入到 LIS 的结尾，类型记为 D，并移走坐标 (i, j ) 。同样的，这些新加入的 集合也将在这遍扫描中处理。
一种基于小波变换的图像压缩方法与实现
一种基于小波变换的图像压缩方法与实现谭艳梅【摘要】Tiffs paper discusses an algorithm based on wavelet transformation, which is realized by programming in Matlab. The .riginal image is de-noised by using the functions of wavelet toolbox at first. The simulation results show that the algorithm has excellent effects in the image reconstruction, and the study shows valuable in image compression.%提出了一种先去噪再利用小波变换的图像压缩方法，用Matlab软件编程实现算法。
实验仿真结果显示，图像在具有高压缩比的同时，重构图像的质量也较优；使用不同的小波基函数，效果不同。
【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)017【总页数】3页(P44-45,48)【关键词】小波变换;图像压缩;图像去噪;重构图像【作者】谭艳梅【作者单位】广西机电职业技术学院,广西南宁530007【正文语种】中文【中图分类】TN919.81随着计算机、通信、电子信息技术的快速发展，人们的生活与图像紧密相连，如数字电视图像、3G通信、彩信、导航系统图像、视频图像防盗系统等。
然而图像信息包含的信息量巨大，这给储存、处理和传输带来了很多困难，这也是相关技术发展的瓶颈。
不断地增加信道带宽和储存容量并不能解决根本问题，而现有技术已经显得力不从心。
解决问题的根本就是必须要对图像信息进行压缩处理，在保证一定图像质量的基础上，能用尽可能少的信息量表示重构的原始图像，即用最少的信息还原出最近似原始图像的重构图像。
如何利用Matlab进行小波变换与信号压缩
如何利用Matlab进行小波变换与信号压缩Matlab是一种强大的科学计算软件，广泛应用于信号处理与数据分析等领域。
其中，小波变换是一种重要的信号分析方法，而信号压缩则是应用小波变换的一个重要应用。
本文将介绍如何利用Matlab进行小波变换与信号压缩。
一、小波变换简介及其在信号处理中的应用小波变换是一种时频分析方法，能够将信号表示为不同尺度和位置的小波函数的线性组合。
相比于傅里叶变换，小波变换具有一定的局部性，能够更好地描述信号的时变特性。
因此，小波变换在信号处理领域有着广泛的应用。
小波变换的一种常见形式是连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT），通过将信号与不同尺度和位置的小波函数进行内积运算，得到时频分析的结果。
在Matlab中，可以使用cwt函数实现连续小波变换。
具体步骤如下：1. 导入信号数据：使用Matlab的导入工具或读取函数将信号数据导入Matlab 环境中。
2. 设置小波函数和尺度范围：选择合适的小波函数（如Morlet小波）和尺度范围，并设定需要进行小波变换的尺度个数。
3. 进行小波变换：利用cwt函数对信号进行连续小波变换，并将结果保存。
4. 绘制时频分析图：利用绘图函数将连续小波变换的结果进行可视化，以便对信号的时频特性进行分析和理解。
二、信号压缩及其在小波变换中的应用信号压缩是一种减少信号数据量的方法，能够在保留关键信息的前提下，减少存储和传输成本。
小波变换作为一种分析信号特性的工具，在信号压缩中起到了重要的作用。
小波变换利用小波基函数的多分辨率特性，将信号分解为不同频率的子带信号，然后通过对低频子带信号进行保留和对高频子带信号进行舍弃或压缩，实现信号的压缩。
在Matlab中，可以利用wavedec函数实现小波分解，再结合压缩算法，对信号进行压缩。
以下是具体步骤：1. 导入信号数据：同样使用Matlab的导入工具或读取函数将信号数据导入Matlab环境中。
Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用 源码
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码摘要：小波分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用。
由于平面图像可以看成是二维信号，因此小波分析很自然地应用到了图像处理领域。
图像去噪和边缘检测是图像预处理中应用非常广泛的技术，其作用是为了提高信噪比，突出图像的期望特征，以便对其进行更高层次的处理。
由于在图像的获取和转换过程中,各类图像系统中由于传感器噪声、随机大气湍流和成像光源的散射等多方面因素都要造成图像的某些降质,使图像的分辨率和对比度产生下降,造成图像的应用性大幅降低。
针对这些情况，利用了小波变换良好的局部特性,使图像的信号通过小波变换后在频域上足够的分解,分离出了反映图像轮廓和细节的信息。
本文结合小比分析理论，借由Matlab应用程序对数字图像进行加噪、消噪、压缩、融合、平滑、增强的数字图像处理，力求保证达到预期效果。
1 / 48关键词：小波变换；小波系数；图像消噪；图像压缩；图像融合；图像增强4776Matlab based on wavelet transform in image processing in simulation and ApplicationAbstract:Wavelet analysis theory,as a new time—frequency analysis tool，has been well applied in the area of signal analysis and processing．An image is actually a two-dimensional signal．So it is natural to apply wavelet analysis to the area of image processing．Image de-noising and edge detection are two widely used technologies in image preprocessing．By enhancing SNR and highlighting expected features of image,it will be more convenient for further step of processing．Wavelet transform is more and more frequently applied to image processing according to its own advantages．In the process of image gaining and switching, because of the sensor noise, the stochastic atmospheric rapids and scattering of the image formation light - source and so on, images quality, resolution and the contrast gradient will drop, and causes---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------dramatic fall of the image application. These may create bad influence on the final recognition result. In view of this situation, this article uses the good partial characteristic of wavelet transformation, and makes the signal of image be decomposed enough in the frequency range after wavelet transformation, and separates the outline and the detail information which reflects the image. The wavelet coefficient after transforming is enhanced, then inverse transform of the wavelet coefficient is made to gain the enhanced image. The experimental result indicates that the image visual effect is improved and the image application value is enhanced.4.1.3 仿真结果264.1.4 仿真结果分析284.2 小波变换在图像压缩中的应用283 / 484.2.1 小波图像压缩的基本原理284.2.2 参数设置294.2.3 仿真结果304.2.4 仿真结果分析314.3 小波变换在图像平滑处理中的应用32 4.3.1 小波图像平滑处理的基本原理32 4.3.2 参数设置324.3.3 仿真结果334.4小波变换在图像增强中的应用344.4.1 小波图像增强的基本原理344.4.2 参数设置34---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 4.4.3 仿真结果354.4.3 仿真结果364.5 小波变换在图像融合中的应用364.5.1 小波图像融合的基本原理364.5.2 参数设置364.5.3 仿真结果374.6 小波变换在特定图像处理中的应用384.6.1 特定图像处理的实际意义384.6.2 小波图形用户GUI界面384.6.3 运用GUI界面对特定数字图片处理394.6.4 对特定数字图片处理的Matlab代码实现425 / 485 总结与展望47致谢48参考文献49附录50,47761 引言1.1 课题的背景及研究意义小波分析是近年来国际上掀起新潮的一个前沿研究领域，是继Fourier分析的一个突破性进展。
使用Matlab进行图像压缩与编码的方法
使用Matlab进行图像压缩与编码的方法一、引言随着数字化时代的快速发展，图像的处理和传输已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，图像的处理和传输过程中，数据量庞大往往是一个十分严重的问题。
为了解决这个问题，图像压缩与编码技术应运而生。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像压缩与编码的方法，以实现高效的图像传输与存储。
二、图像压缩的原理与方法图像压缩是通过减少图像数据的冗余性，以达到减少数据量的目的。
常用的图像压缩方法包括无损压缩和有损压缩。
1. 无损压缩无损压缩技术可以完全恢复原始图像，但是压缩比较低。
其中，最常见的无损压缩方法是Huffman编码和LZW编码。
Huffman编码根据字符频率构建一颗Huffman树，使得频率高的字符编码短，频率低的字符编码长，从而实现编码的高效性。
而LZW编码则是利用字典来存储和恢复图像的编码信息。
2. 有损压缩有损压缩技术通过牺牲部分图像质量来获得更高的压缩比。
常见的有损压缩方法包括离散余弦变换（DCT）、小波变换（Wavelet Transform）以及预测编码等。
离散余弦变换是JPEG图像压缩标准所采用的一种技术，其将图像从空间域变换到频域，然后对频域信号进行量化和编码。
这种方法在保留图像主要特征的同时，实现了较高的压缩比。
小波变换是一种多尺度的信号分析方法，其能够将图像按照不同的频率组成进行分离，并对各个频率成分进行独立的处理。
小波变换不仅可以应用于图像压缩，还可以应用于图像增强和去噪等领域。
三、Matlab实现图像压缩与编码Matlab是一种强大的数学计算及可视化软件，其提供了丰富的函数和工具箱，便于进行图像处理和压缩编码。
1. 图像读取与显示首先，我们需要读取原始图像，并使用imshow函数来显示原始图像。
```matlabimg = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 无损压缩对于无损压缩，在Matlab中可以使用imwrite函数来保存图像。
基于小波包的图像压缩及matlab实现
基于小波包的图像压缩及matlab实现摘要：小波包分析理论作为新的时频分析工具，在信号分析和处理中得到了很好的应用，它在信号处理、模式识别、图像分析、数据压缩、语音识别与合成等等许多方面都取得了很有意义的研究成果。
平面图像可以看成是二维信号，因此，小波包分析很自然地应用到了图像处理领域，如在图像的压缩编码、图像消噪、图像增强以及图像融合等方面都很好的应用。
本文将对小波包分析在图像处理中的应用作以简单介绍。
关键词：小波包图像处理消噪1.小波包基本理论1.1 小波包用于图像消噪图像在采集、传输等过程中，经常受到一些外部环境的影响，从而产生噪声使得图像发生降质，图像消噪的目的就是从所得到的降质图像中去除噪声还原原始图像。
图像降噪是图像预处理中一项应用比较广泛的技术，其作用是为了提高图像的信噪比突出图像的期望特征。
图像降噪方法有时域和频域两种方法。
频率域方法主要是根据图像像素噪声频率范围，选取适当的频域带通过滤波器进行滤波处理，比如采用Fourier变换（快速算法FFT）分析或小波变换（快速算法Mallat 算法）分析。
空间域方法主要采用各种平滑函数对图像进行卷积处理，以达到去除噪声的目的，如邻域平均、中值（Median）滤波等都属于这一类方法。
还有建立在统计基础上的lee滤波、Kuan滤波等。
但是归根到底都是利用噪声和信号在频域上分布不同进行的：信号主要分布在低频区域。
而噪声主要分布在高频区域，但同时图像的细节也分布在高频区域。
所以，图像降噪的一个两难问题就是如何在降低图像噪声和保留图像细节上保持平衡，传统的低通滤波方法将图像的高频部分滤除，虽然能够达到降低噪声的效果，但破坏了图像细节。
如何构造一种既能够降低图像噪声，又能保持图像细节的降噪方法成为此项研究的主题。
在小波变换这种有力工具出现之后，这一目标已经成为可能。
基于小波包变换消噪方法的主要思想就是利用小波分析的多尺度特性，首先对含有噪声的图像进行小波变换，然后对得到的小波系数进行阈值化处理，得到新的小波系数，对其进行反变换，这样我们就得到了消噪之后的图像，从而实现了对图像的恢复。
基于Matlab的小波变换在图像压缩中的应用
、 Ｈ ｝ ｌ 、 Ｈ
图３ ２次小波变换后的频 率分布
用子带 结构 实现离散 小波变换 的计算 ， 以迭代的方式使用 双 子带编码并 且 自底向上地建立小波变换 ， 即分别用低通滤 波 器 和高通滤波器对 ｆＸ ｙ 滤波 ， 间隔抽样 产生两个 高 、 （ ，） 再 低 半带信号 ， 然后对低半带 信号再 一次实施 双子带 编码 ， 连续
输 。小波编码方法是 近年来发 展起来 新型编 码方法 。因其
图 ２ 图像 小 波 重 建 过 程
其 中 ｈ（） ０ｘ 是低 通滤波器 ， １ｘ 是 高通滤波器 ， 表示 ｈ（）
间隔采样 ， 即只剩下采样数的一半 ， 十表示加倍采样 ， 即每 隔
一
具有压缩 比高 ， 压缩 速度快 ， 压缩 后能保持 信号与 图像 的特
量大 ， 且受通 信带 宽、 储 容量 和计 算机 处理 速度 限 制 ， 存 因
此， 为满 足实际应 用需 要 ， 有必要对图像数据进 行压缩处理 ，
图 １ 图像小波分解过程
，
）
以提高图像传 输和存储 的效率。
小波分析 是傅里叶分析 和调和分 析发展史 上 的一个 里
程碑 ， 被誉 为“ 数学 显微 镜” …。作 为一种 多 分辨 率分 析 方 法， 小波分析 具有很 好 的时频局部 化特性 ， 特别适 合按 照人 眼视觉特性设计编码方法 ， 也非常有 利于图像信 号的渐进传
维普资讯
山
图像的细节变化。
西
电
Hale Waihona Puke 子技术 ２０ ０ ７年
方法 是一种最 简单 的压缩方法 ， 它不需要经过其它处理 即可
２ 小波 变换用 于 图像 压缩
Matlab环境下基于小波变换的图像压缩研究
= {0}! " I V j2 = L2 (R 2 ) ! 从而 Å W j2 = L2 R 2
jÎZ
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( )>
#令 F j ,k ,m ( x, y ) = j j ,k (x )j j ,m ( y )!
Y1 y j ,m ( y ) j ,k , m ( x, y ) = j j ,k ( x )
4?.@CC-B 4D/@?3/? 4-B@3-C? 4B-@B3?B 4DA@?.C; 4;B@?--/ 4D;@.-D. 4D?@A334;B@;B/C ;D@-/33
/@////D3 /@////CC /@////-3 /@///? /@///? /@///3 /@//-3 /@//-D /@//.? /@CBCC /@CCB; /@//.; /@///3
子图像 ! 各 层 之 间 相 互 独 立 ! 分 别 对 应 于 不 同 的 频 率 和 分 辨 辨率层还包含一个低分辨率的原始子图像 " 这些字符图像构
图!
字符 " 图像的原始和一级 ! 二级 ! 三级分解图像
从 !"#$"% 处理图像的小波分解图的 不 同 分 解 层 中 可 以 来很大的图像失真 " 从图中可知低频子带图像保存着图像的 主要信息 ! 高频子带即细节分量图像描绘的是图像的细节和 中的突出优势 " 边缘信息 " 这个例子可以直观地感受到小波变换在图像压缩
设子图像为 0 $+ !1 %! 其中 $+2/ !.!3 & !!4.!12/!. !3 !& !
54.%!!#5 分别为子图像的宽与高 ! 则子图像能量为 ’
e= 1 M×N
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基于小波变换的零水印图像算法及Matlab实现（DOC）
基于⼩波变换的零⽔印图像算法及Matlab实现（DOC）数据安全技术作业学⽣学院_____计算机学院_______ 专业班级12级计算机科学与技术学号2111205052学⽣姓名李恒新2013年01 ⽉15 ⽇基于⼩波变换的零⽔印图像算法及Matlab实现摘要数字⽔印⽤于各种版权保护，不同的版权保护会⽤到不同的数字⽔印技术，由此可知⽬前没有⼀种万能的数字⽔印，每种数字⽔印都有其利弊之处。
本⽂提出⼀种另类的数字⽔印技术，这种技术并没有把⽔印植⼊到原图像中，⽽是基于⼩波变换构造出⼀种称为零⽔印的数字图像。
该技术通过使⽤密钥，并选择图像低频⼩波系数来构造零⽔印，并还原了⽔印检测的逆过程。
这种技术应对各种攻击都具有很⾼的鲁棒性和显著性。
整个技术都是⽤Matlab软件来实现的。
关键词：⼩波变换数字⽔印零⽔印Matlab图像处理A Zero Watermarking Algorithm Based on Waveletand achieved by MatlabAbstractDigital watermarking for all kinds of copyright protection, different copyright protection use different digital watermarking technology, thus it can be seen there is no a universal digital watermarking, each digital watermarking has its advantages and disadvantages .This paper presents a kind of digital watermarking technology, this technology is not the watermark implant to the original image, but based on wavelet transform is a kind of structure is called the zero watermarking digital image.The technology use a key, and choose the low frequency image wavelet coefficients to construct non-watermark, and reducing the watermark detection inverse process. This technique deal with all kinds of attack with high robustness and significant. Matlab software was used by The technology.Key words:wavelet transformation digital watermarking zero-watermarking Matlab image processing⽬录摘要 (I)Abstract (II)1. 引⾔ (1)2. 数字⽔印 (1)3. ⼩波变换 (3)3.1. ⼩波变换理论 (3)3.2. ⼩波变换基本原理 (3)4. 零⽔印概念 (4)5. 基于⼩波变换零⽔印算法及Matlab代码实现 (5)5.1. 零⽔印构造算法 (5)5.2. 零⽔印的提取算法 (7)5.3. 零⽔印的相似度鉴定算法 (8)5.4. 峰值信噪⽐PNSR的算法 (9)6. 攻击实验 (9)6.1. 对图像进⾏腐蚀攻击结果 (9)6.2. 对图像进⾏剪切攻击结果 (10)6.3. 对图像进⾏椒盐攻击结果 (11)6.4. 对图像进⾏斑点噪声攻击结果 (11)6.5. 对图像进⾏泊松攻击结果 (12)6.6. 对图像进⾏放⼤两倍的操作后的结果 (12)6.7. 对图像进⾏缩⼩四倍的操作后的结果 (13)6.8. 对图像进⾏膨胀攻击结果 (13)6.9. 对图像进⾏4邻域平均滤波结果 (14)6.10. 对图像进⾏8邻域平均滤波结果 (14)6.11. 对图像进⾏中间剪切攻击的结果 (15)6.12. 对图像进⾏JPEG压缩攻击结果如下 (15)6.13. 总汇 (16)7. 实验结论 (17)8. 本算法的适⽤性 (17)9. 结语 (17)参考⽂献 (19)附录 (20)1.引⾔随着计算机⽹络技术和多媒体技术的迅速发展，数字媒体得到了⼴泛应⽤，各种形式的多媒体数字作品，包括图像、⾳乐、电影等等，都能在⽹上找到相关资源，这就使盗版更加猖狂了！当版权⽆法得到确认时，就会给原作家造成了损失，版权保护成了⼀个亟待解决的现实问题，⽽数字⽔印技术就是为解决这⼀难题⽽诞⽣的！数字⽔印技术是⼀种将特定的标记，利⽤数字内嵌⽅法隐藏在数字图像、声⾳、视频等数字内容中，在保证不影响原内容的感知质量和完整性的同时提供⼀种确认数字内容来源真实性、确保版权拥有者权益、跟踪版权⾏为、认证⽤户使⽤权、隐藏附加其他信息于数字内容中的技术⼿段。
MATLAB小波变换在图像压缩中的应用
小波变换在图像压缩中的应用1 引言小波分析诞生于20世纪80年代, 被认为是调和分析即现代Fourier分析发展的一个崭新阶段。
众多高新技术以数学为基础,而小波分析被誉为“数学显微镜”,这就决定了它在高科技研究领域重要的地位。
目前, 它在模式识别、图像处理、语音处理、故障诊断、地球物理勘探、分形理论、空气动力学与流体力学上的应用都得到了广泛深入的研究,甚至在金融、证券、股票等社会科学方面都有小波分析的应用研究。
在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，这对于某些应用来说是很恰当的，因为信号的频率的信息对其是非常重要的。
但其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。
其中短时傅立叶变换是在傅立叶分析基础上引入时域信息的最初尝试，其基本假定在于在一定的时间窗内信号是平稳的，那么通过分割时间窗，在每个时间窗内把信号展开到频域就可以获得局部的频域信息，但是它的时域区分度只能依赖于大小不变的时间窗，对某些瞬态信号来说还是粒度太大。
换言之，短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行。
所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。
而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，具有多分辨率分析的特点，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整，在一般情况下，在低频部分（信号较平稳）可以采用较低的时间分辨率，而提高频率的分辨率，在高频情况下（频率变化不大）可以用较低的频率分辨率来换取精确的时间定位。
2 设计原理2.1 小波变换的分解和重构算法2.1.1 小波变换的分解算法构成了信号),(y x f 的二维正交小波分解系数(如图2.3所示),图2.3 二维正交小波分解系数Z Z j j j j j j m n f W m n f W m n f W m n f S m n ⨯∈--=})},(),,(),,(){,(1,...,),(它们每一个都可被看做一幅图像,),(1m n f W j 给出了),(y x f 垂直方向的高频分量的小波分解系数，),(3m n f W j 给出了),(y x f 水平方向的高频分量的小波分解系数，),(2m n f W j 给出了),(y x f 对角方向高频分量的小波分解系数，f S J 给出了),(y x f 的低频分量的小波分解系数。
小波变换的图像压缩技术【matlab源码】
毕业论文（设计）
题目
学院学院
专业
学生姓名
学号年级级指导教师
教务处制表
小波变换的图像压缩技术
一、程序说明
本团队长期从事matlab编程与仿真工作，擅长各类毕业设计、数据处理、图表绘制、理论分析等，程序代做、数据分析
具体信息联系
二、程序示例
一、课题的内容和要求：研究小波变换的图像压缩技术的主要内容以及实现的方法，以及这项技术的应用领范围及其国内外动态及意义。
首先要理解小波变换的基本原理和分类，以及小波变换的优缺点；理解图像压缩的概念，基本原理及主要的实现方法；其次利用MATLAB小波变换的方法进行图像压缩，对小波变换及图像压缩技术进行深入学习，从而了解和掌握这两个概念；最后对仿真的结果进行具体分析，并作出总结。
二、设计的技术要求与数据（或论文主要内容）：本文介绍了利用小波变换进行图像压缩及仿真。
首先对于小波变换图像压缩的研究集中在两个方面，一是小波基的选择，二是小波系数的编码。
系数编码是小波变换用于压缩的核心，而压缩的实质就是对系数量化压缩。
其次，应用MATLAB发布的小波包工具箱中的相关函数和命令来实现基于小波变换的图像压缩编码理论算法的仿真。
最后了解小波工具箱包含的小波分析函数可对信号及图像压缩的处理，压缩后能保持信号及图像的特征基本不变，压缩比高，压缩速度快，且传递过程中具有抗干扰能力等优点。