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一種基於小波變換的圖像壓縮方法與實現
解決問題的根本就是必須要對圖像信息進行壓縮處理，在保證一定圖像質量的基礎上，能用儘可能少的信息量表示重構的原始圖像，即用最少的信息還原出最近似原始圖像的重構圖像。圖像壓縮技術在20世紀60年代後開始發展起來，80年代小波變換的理論被提出後，圖像壓縮技術備受關注並成為熱門的研究技術。
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基於小波變換的圖像壓縮算法改進研究
本文在分析傳統的嵌入式小波零樹壓縮編碼的基礎上，分別針對小波變換階段、零樹構造階段和掃描階段提出了改進方案。仿真實驗結果表明，改進的方案提高了圖像壓縮效率，改善了重構圖像的質量。，離散小波變換為：(4)2 基於小波變換的圖像壓縮2.1 基於小波變換的圖像壓縮基本流程 小波圖像壓縮基本流程包括編碼和解碼兩個階段。
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基於小波變換的視頻圖像壓縮算法研究
l 引 言 隨著網絡和多媒體技術的迅速發展，特別是3G技術的逐漸普及，多媒體信息特別是視頻圖像信息將越來越豐富。對數據量龐大的視頻圖像信息進行壓縮是非常必要的，因此視頻圖像的壓縮也一直吸引著廣大研究者進行不斷深入的探索。
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基於小波變換的JPEG2000圖像壓縮編碼系統的仿真與
但由於有損壓縮的原因，傳統JPEG在許多對圖像質量要求較高的應用場合無法勝任。與傳統JPEG基於離散餘弦變換不同，JPEG2000基於離散小波變換，它不僅在壓縮性能方面明顯優於JPEG，還具有很多JPEG無法提供或無法有效提供的新功能，比如，同時支持有損和無損壓縮、大幅圖像的壓縮、漸進傳輸、感興趣區編碼、良好的魯棒性、碼流隨機訪問等。一個典型的JPEG2000的壓縮過程如圖1所示。
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基於小波包變換和壓縮感知的人臉識別算法
1 基本理論 1.1 小波變換的基本理論 小波變換是一種變換分析方法，它將原始圖像與小波基函數進行內積運算，圖像經小波分解後可得到一個近似分量和三個方向的細節分量，三個細節分量分別具有高度的局部相關性，而整體相關性能最大限度地消除。
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一種基於小波變換的新型壓縮編碼模型
小波變換壓縮編碼的現狀及當前的研究存在的問題小波分析是近年來發展起來的一門新興的數學分析理論，其應用範圍包括數學領域本身的許多學科，利用小波變換的理論實現圖像的壓縮編碼已經從九十年代初起得到了廣泛與深入地研究，並逐漸成為圖像壓縮編碼領域的一個重要分支。
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一種長序列小波變換快速算法的DSP實現
由於小波變換算法的複雜性，如果直接計算小波變換，所需內存較大，耗時較長。儘管當今處理器晶片運算速度得到了大幅度的提高，但仍然在實時性上不能滿足要求。為了簡化計算過程，人們相繼設計了一系列的快速算法來計算小波變換，以降低其運算次數。
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圖像的二維提升小波變換的FPGA實現
小波分析理論以其良好的時頻區域性和多解析度分析能力，開闢了圖像處理的嶄新領域。小波變換是一種很好的圖像分解方法，非常適合於分析突變信號而用於靜止圖像邊緣的提取和壓縮。
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Matlab傅立葉變換、餘弦變換和小波變換
這些函數的調用格式如下：A＝fft(X,N,DIM)其中，X 表示輸入圖像；N 表示採樣間隔點，如果 X 小於該數值，那麼 Matlab 將會對 X 進行零填充，否則將進行截取，使之長度為 N ；DIM 表示要進行離散傅立葉變換。A＝fft2(X,MROWS,NCOLS)其中，MROWS 和 NCOLS 指定對 X 進行零填充後的 X 大小。
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應用傅立葉-小波檢測方式的並聯型有源電力濾波器,電能質量高
並聯型有源電力濾波器（SAPF）是治理諧波汙染的有效手段，能有效地抑制和補償電網中的諧波成分。它的關鍵技術是檢測出補償對象電流中的諧波和無功等電流分量。由於常用小波變換對頻域劃分粗略，以及變換後不能直接得到頻譜信息，所以為了克服此缺點，提出一種傅立葉-小波檢測方法。
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基於提升小波變換的模糊圖像融合算法研究
基於提升方法的小波變換又稱第2代小波變換，它既保持傳統的小波時頻局部化等特性，又克服其局限性。提升的實現形式給出小波完全的空間域解釋，它具有許多優良特性：結構簡單、運算量低、原位運算、節省存儲空間、逆變換可直接反轉實現，可逆的整數到整數變換，便於實現。採用提升格式的coif5小波變換進行圖像融合處理。針對低頻和高頻係數不同的特點運用不同的融合規則。仿真結果表明模糊圖像融合效果良好。
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基於FPGA 的二維提升小波變換IP核設計
提出了一種高效並行的二維離散提升小波(DWT)變換結構，該結構只需要7 行數據緩存，即可實現行和列方向同時進行濾波變換。採用一種基於CSD 編碼和優化的移位加操作實現常係數乘法器，整個小波變換插入多級流水線寄存器，加快了處理速度。
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MATLAB中的二維傅立葉變換
2.傅立葉變換的應用傅立葉變換在圖像處理中有非常非常的作用。因為不僅傅立葉分析涉及圖像處理的很多方面，傅立葉的改進算法，比如離散餘弦變換，gabor與小波在圖像處理中也有重要的分量。紋理特徵：直接通過傅立葉係數來計算紋理特徵其他特徵：將提取的特徵值進行傅立葉變換來使特徵具有平移、伸縮、旋轉不變性d.圖像壓縮
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結合實例與代碼談數字圖像處理都研究什麼?
下面給出的12個大的方向，系我認為可以看成是基礎性領域的部分，而且它們之間還互有交叉本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201702/344134.htm 1、圖像的灰度調節 圖像的灰度直方圖、線性變換、非線性變換(包括對數變換、冪次變換、指數變換等)、灰度拉伸、灰度均衡、直方圖規定化等等)。
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GPS放射源旋轉角度解釋及源抽樣測試程序分享
在進行大量的搜索以後，發現在全世界的相關網站上也沒找到這兩個參數的具體解釋或者示意圖，最後我就打算自己寫個程序來測試一下rot1和rot2的具體含義。測試程序部分第一步 首先需要擁有一個可以運行GPS的程序，這個程序在以前的文章中講了如何修改，這裡就不贅述了，詳細可以參見：GPS（通用粒子源）多個源設置及資料分享第二步 擁有可以運行GPS的程序之後，我們需要對放射源發射的初始位置進行統計，找到G4GeneralParticleSource.hh
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基於小波變換和圖像融合的智能照明控制系統研究
3 基於小波變換的圖像融合技術3. 1 預處理智能照明系統中，當動靜監測發現有人走動時，CCD 攝像機會對相應區域進行圖像信息採集。從圖3 中可以發現，由於光照強度，以及噪聲和幹擾等因素，圖3 ( a) 中右邊花盆有些模糊，圖3 ( b) 中的門有些模糊，這樣的圖像所提供的信息不利於智能照明系統識別，由此可利用下面的小波融合技術將源圖像信息進行融合。
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小波變換和motion信號處理(一)
我們實驗室主要是搞圖像的，實力在全國也是很強的，進去後和師兄師姐聊，大家都在搞什麼小波變換，H264之類的。當時的我心思都不在這方面，盡搞什麼作業系統移植，ARM+FPGA這些東西了。對小波變換的認識也就停留在神秘的「圖像視頻壓縮算法之王」上面。後來我才發現，在別的很廣泛的領域中，小波也逐漸開始流行。比如話說很早以前，我們接觸的信號頻域處理基本都是傅立葉和拉普拉斯的天下。
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基於LabVIEW和Matlab混合編程的小波降噪方法
本文採用LabVIEW 和Matlab 混合編程的方法，將LabVIEW 完美的圖形編程技術和Matlab強大的數學解算功能結合起來，實現了小波降噪的數學建模和信號圖像顯示。 1 小波變換原理 小波變換的理論主要包括連續小波變換、離散小波變換和多分辨分析。
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基於小波變換與DSP的實時音頻視頻處理系統
由於小波變換技術能充分地利用人眼的視覺特性，因此因而用小波變換視頻編碼將會獲得比現在標準得多的壓縮效果。本文介紹一種基於adv611，ct8021晶片同時結合ti公司的tms320c6201晶片實現音/視頻實時處理系統。在該實時系統中，dsp晶片作為控制核心、一方面要管理adv611，ct8021，存儲器和通信接口，另一方面要對adv611的圖像壓縮效果進行調解，對數據速率實時控制。
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小波變換 完美通俗解讀
我們實驗室主要是搞圖像的，實力在全國也是很強的，進去後和師兄師姐聊，大家都在搞什麼小波變換，H264之類的。當時的我心思都不在這方面，盡搞什麼作業系統移植，ARM+FPGA這些東西了。對小波變換的認識也就停留在神秘的「圖像視頻壓縮算法之王」上面。後來我才發現，在別的很廣泛的領域中，小波也逐漸開始流行。比如話說很早以前，我們接觸的信號頻域處理基本都是傅立葉和拉普拉斯的天下。