C语言做的基于小波变换的逆零树解码

本程序实现二维灰度图像的小波变换和逆变换。 直接运行本目录下的批处理程序run即可。 用户需自己输入以下参数： 1. 图像文件名(lena.bmp，若使用其它图像请先放入本目录下) 2. 选用的小波名称(本程序中可使用haar及db2-db5) 3. 小波变换的级数。 运行结束后小波变换与逆变换结果分别保存在dec.bmp与rec.bmp中。-This procedure realize two-dimensional gray-scale image wavelet transform and inverse transform. Catalog under the direct operation of a batch process can run. Users need their own, enter the following parameters: 1. Image file name (lena.bmp, if the use of other images, please Add Catalog under) 2. Wavelet chosen name (This procedure can be used haar and db2-db5) 3. Wavelet Transform series. Run after the wavelet transform and inverse transform results are stored in dec.bmp in with rec.bmp.

可使用数学方法生成波形声音文件的源代码.-Use mathematical method to produce a wave sound file of the source code.

小波变换的数字水印算法，附有论文和源程序。-Wavelet Transform Digital Watermarking Algorithm, with papers and source code.

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这是小波变换的matlab程序，一维二维的情况下都有-This is the wavelet transform matlab procedures, one-dimensional two-dimensional case have

小波变换源代码，用于图像分析，包括图像压缩、纹理分析和识别。-The program illustrates the original code of wavelet transformation, which can be used in image compression, texture analysis and recognization.

用小波进行地震信号低切处理的例子-seismic wavelet signal processing low-cut examples

由于成像方式及波谱接收段的不同.合成孔径雷达SAR(synthetic aperture radar)与可见光图像所反映的信息有很大差异，图像之间相关性弱，且互补性明显。因此在图像融合时，应该根据其互补性信息特征各取所长。在研究了一些现有融合方法的基础上，提出了一种基于互补信息特征的SAR与可见光图像融合方法。首先通过基于像素邻域的能量统计特性融合SAR与可见光图像，将SAR图像中的重要目标信息加入到可见光图像中，然后再利用小波变换进行二次融今，充分加入原始图像的边缘细节信息。实验结果表明，该融合方法有效。-err

关于二维小波变换的程序 [精华] 说明：此算法重在概念，速度并不是很快。因为FOR循环的缘故。此程序从循环矩阵的观点出发，把圆周卷积和快速幅里叶变换建立了联系。实现了分解和无失真重构。它只做了一层分解，即将256x256图形分解成为64x64的四个图形，避免了使用WKEEP()的困惑。主要思想为用小波滤波器族构造正交阵W,变换写为B=W*A*W ,反变换为：A=W *A*W,这与所有正交变换无异。W为循环正交矩阵，因此可用FFT实现快速运算，难点就在重构矩阵上。若用矩阵概念明确，一个共扼转置可以搞顶。但FFT的使用必须找到与分解序列的关系。-on Wavelet Transform procedures [best] Note : This algorithm important concept is not speed quickly. Because FOR cycle nowadays. This program cycle from the point of view of Matrix, circular convolution and fast Fourier transform is established links. To achieve the decomposition and reconstruction without distortion. It only had one decomposition, 256x256 graphics will be 64x64 decomposition of the four graphics, avoiding the use of WKEEP () confusion. The main idea of using wavelet filter generator orthogonal array W, write to transform B = W* A* W, anti-Transform : A = W* A* W, which is orthogonal transformation all the same. W cycle orthogonal matrix, can be used to achieve rapid FFT computation, on the dif

小波图像编码与JPEG图像编码的比较研究-wavelet image coding and encoding of JPEG images Comparative Study