首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布

图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2

文章目录 图像小波变换 一、一维小波变换 1. dwt函数 2.idwt函数 二、二维小波变换 1.wcodemat函数 2.dwt2函数 3.idwt2函数 4.wavedec2函数 5....waverec2函数 三、相关单词 图像小波变换 一、一维小波变换 1. dwt函数 功能: 单级一维离散小波变换 句法: [cA,cD] = dwt(x,wname) 使用小波’wname’对信号...X进行单层分解,求得的近似系数存放在数组cA中,细节系数存放在数组cD中 [cA,cD] = dwt(x,LoD,HiD) 分别使用指定的低通和高通滤波器计算小波分解 [cA,cD] = dwt(…,...函数 [CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,‘wname’) 计算通过输入矩阵X的小波分解获得的近似系数矩阵CA和细节系数矩阵CH,CV,CD。’...[CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 计算二维小波,使用指定的过滤器作为输入进行上述分解: Lo_D是分解低通滤波器。 Hi_D是分解高通滤波器。

2.8K20

基于离散小波变换(DWT)的数字水印Matlab

基于离散小波变换(DWT)的数字水印Matlab程序实现,核心代码基于小波变换的频域操作,结合人眼视觉特性实现隐蔽且鲁棒的水印保护。1....水印嵌入程序function watermarked_img = dwt_embed(original_img, watermark, alpha)% 输入: original_img-原始图像, watermark...~] = dwt2(im2double(watermarked_img), 'haar');[~, cH_o, ~, ~] = dwt2(im2double(original_img), 'haar'...分解后嵌入低频子带(LL2),抵抗压缩攻击能力更强:% 二级分解示例[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(original, 'haar');[cA2, ~, ~, ~] = dwt2...基于DWT的数字水印新算法. 重庆科技学院学报, 2010[8] DWT音频水印的量化嵌入策略. CSDN, 2025通过调整小波基(db4/sym4)、分解层数及嵌入强度,可平衡不可见性与鲁棒性。

30110
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    医学图像处理案例(十四)——基于小波变换的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...,可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息; 3)金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性,而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。...4、基于小波变换的图像融合代码实现 我将分享matlab和python版本代码来融合红外和可见光图像,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用最大值法。...python版本中需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。...python融合结果 ? 如果碰到任何问题,随时留言,我会尽量去回答的。

    9.4K42

    医学图像处理案例(二十二)——基于cuda的小波变换的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...因而,DWT同时具有时域和频域分析能力,与一般的金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息的同时,还可获得了水平、垂直和对角三个方向的高频信息; 2)通过合理的选择母小波...,可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息; 3)金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性,而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。...4、基于cuda小波变换的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用最大值法。...python版本中需要用ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    55310

    医学图像处理案例(二十三)——基于cuda的小波变换的3d图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...因而,DWT同时具有时域和频域分析能力,与一般的金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息的同时,还可获得了水平、垂直和对角三个方向的高频信息; 2)通过合理的选择母小波...,可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息; 3)金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性,而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。...4、基于cuda小波变换的多模态医学图像融合代码实现 将分享python版本代码来融合多模态MR图像,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用最大值法。...python版本中需要用到ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    1.4K10

    102_隐写术进阶:图像频域隐写技术深度解析——从DCT变换到小波隐写的完整实现指南

    1.3 离散小波变换(DWT)原理 离散小波变换(DWT)是另一种重要的频域变换方法,相比DCT,它能够更好地表示图像的多分辨率特性。...可以选择在特定的频域分量中嵌入信息 感知模型适配:可以根据人类视觉系统的特性调整嵌入强度 压缩友好性:与常见图像压缩标准(如JPEG)兼容 多级安全保障:结合变换和信息嵌入策略提供多层安全保障 在下一章中,我们将详细介绍如何使用Python...```python import numpy as np import pywt from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt def image_to_dwt...### 4.2 DCT域隐写检测技术 #### 4.2.1 直方图分析检测 ```python def dct_histogram_analysis(original_image, stego_image...常用工具:StegExpose(检测)、ImageMagick(预处理)、Matlab/Python工具箱(频域处理)。

    50711

    医学图像处理案例(二十四)——基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合

    一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。...因而,DWT同时具有时域和频域分析能力,与一般的金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息的同时,还可获得了水平、垂直和对角三个方向的高频信息; 2)通过合理的选择母小波...,可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息; 3)金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性,而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。...4、基于cuda小波变换和cuda脉冲耦合神经网络的图像融合代码实现 将分享python版本代码来实现多景深医学图像融合,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用PCNN最大值法,PCNN参数设置:...python版本中需要用ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    61320

    像素级压缩感知图像融合的论文

    2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想: 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数,由于小波系数的低频部分为非稀疏的,导致其压缩重构质量差。...流程图: 2017 基于DWT-IRLS的压缩感知图像融合 算法思想: 首先对图像进行DWT转换,针对高频系数采样测量;然后对高频系数和低频系数进行融合,并且引入迭代权重最小二乘法(IRLS)算法,重构高频系数...;最后经 DWT逆转换,得到融合图像。...2015 基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合 非下采样轮廓波变换NSCT具有良好的各向异性,但其对细节信息捕捉能力较差,而 DWT 具有较强的多分辨率和局部化特性,能较好地分解出图像的细节信息, 通常在将图像进行融合之前...其中,DWT和 NSCT是常用的两种多分辨率图像分析法。DWT 是对基本小波的尺度和平移进行离散化,具有多尺度性和局部性,能较好地捕捉到图像的局部细节信息。

    1.3K70

    时序顶会基础创新知识点-小波变换篇上

    小波变换的Python实现 我在查博客的时候,看到有些代码用pywt.dwt,有些用pywt.wavedec,还有一些用pywt.cwt,专门查了一下,三者的区别具体如下: pywt.dwt:执行一级离散小波变换...np.pi * 30 * t) # 添加随机噪声 noise = np.random.normal(0, 0.05, len(signal)) signal = signal + noise # 进行DWT...pywt.dwt函数会返回一个包含两个元素的元组,这两个元素分别是近似系数(Approximation coefficients)和细节系数(Detail coefficients),并将其赋值给变量...下面是绘制出的分解结果: # 绘制原始信号及其DWT系数 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, signal, label...plt.tight_layout() plt.show() 2.2 使用pywt.wave进行多级分解 # https://www.oryoy.com/news/shi-yong-pywavelets-ku-zai-python-zhong-jin-xing-gao-xiao-de-xiao-bo-bian-huan-yu-xin-hao-chu-li-shi.html

    72910
    领券