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谁有小波变换的源码?
rustland
2002-09-03 11:50:39
不管什么样的小波变换都行,观摩之用,急,谢谢。
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谁有小波变换的源码?
不管什么样的小波变换都行,观摩之用,急,谢谢。
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nudtpaladin
2002-09-18
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我有小波变换的程序 包括小波的mallat分解 提升小波分解 整数小波分解
二进制小波分解等算法,都是自个编的。不过要那东西交换: 我感兴趣的是:
图像处理(超分辨分析 分割 边缘 去噪声) 图像压缩 视频压缩 小波理论 滤波器设计 快速算法等 我的邮箱: zenghui1980@163.com
duwenyong
2002-09-10
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WaveletGray(pTemp,Width,Height,Width,Height,depth);
哈尔小波变换
void CChildView::WaveletGray(PBYTE pImgData, DWORD dx, DWORD dy,DWORD SrcWidth,DWORD SrcHeight,int depth)
{
double factor=0.707107;//1.0/sqrt(2.0)
BYTE *tempx,*tempy;
DWORD offset;
DWORD x,y;
if(depth<0) return;
factor=0.5;
tempx=(BYTE *)malloc(SrcWidth*SrcHeight*sizeof(BYTE));
tempy=(BYTE *)malloc(SrcWidth*SrcHeight*sizeof(BYTE));
for(y=0;y<dy;y++)//行变换
{
offset=y*SrcWidth;
for(x=0;x<dx/2;x++)
{
tempx[x+offset]=(pImgData[x*2+offset]+pImgData[(x*2+1)+offset])*factor;//LOW-PASS
// tempx[(x+dx/2)+offset]=(pImgData[x*2+offset]-pImgData[(x*2+1)+offset])*factor; //HIGH-PASS
tempx[(x+dx/2)+offset]=pImgData[x*2+offset]-tempx[x+offset]; //HIGH-PASS
}
}
for(x=0;x<dx;x++)//列变换
for(y=0;y<dy/2;y++)
{
tempy[x +y*SrcWidth]= (tempx[x +y*2*SrcWidth] + tempx[x +(y*2+1)*SrcWidth]) *factor; //LOW-PASS
tempy[x +(y+dy/2)*SrcWidth]= (tempx[x+y*2*SrcWidth] - tempx[x +(y*2+1)*SrcWidth]) *factor; //HIGH-PASS
}
for(y=0;y<dy;y++)//Copy to Wavelet
memcpy(&pImgData[y*SrcWidth],&tempy[y*SrcWidth],dx*sizeof(BYTE));
free(tempx);
free(tempy);
if(depth>0)
WaveletGray(pImgData,dx/2,dy/2,SrcWidth,SrcHeight,depth-1); //Repeat for SubDivisionDepth
}
rustland
2002-09-03
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不管什么样的小波变换都行,观摩之用,急,谢谢。
我的信箱juvola@hotmail.com
【图像融合】基于matlab
小波变换
图像融合【含Matlab
源码
392期】
本文介绍了基于matlab的
小波变换
图像融合技术,包括获取代码的两种方式、融合技术简介、部分源代码展示以及运行结果。
小波变换
通过分解图像到高频和低频域进行融合,保留了多源图像的关键信息,提高了图像处理效果。文章还给出了二维
小波变换
的原理和应用,以及实际的matlab
源码
示例。
小波变换
技术
源码
包:从基础到应用
本文介绍了
小波变换
技术
源码
包,涵盖基本概念、小波基函数、分解重构、过滤阈值处理、小波包分析等内容。阐述了不同小波基函数特点与应用场景,还说明了
小波变换
在图像压缩、声音处理、金融数据分析等特定领域的应用,帮助开发者理解原理用于实际。
基于
小波变换
的语音去噪方法及Matlab
源码
本文介绍了基于
小波变换
的语音去噪方法,包括软阈值、硬阈值和软硬折中阈值,详细阐述了每种方法的原理并提供了对应的Matlab
源码
。
基于
小波变换
的图像去噪算法及Matlab
源码
本文探讨了基于
小波变换
的图像去噪算法,包括
小波变换
原理、去噪步骤和Matlab
源码
示例。通过小波系数的阈值处理,可以有效去除图像噪声,实现图像恢复。
C#实现DWT离散
小波变换
(附完整
源码
)
本文介绍如何在C#中实现离散
小波变换
(DWT)。通过定义一个函数,利用输入数组、输出数组和数组长度,通过迭代计算平均值和差值,实现
小波变换
。对于长度大于1的数组,函数会递归调用自身,以完成多层次的小波分解。博主提供了完整的
源码
并分享了详细的执行过程。
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