"基于9/7提升小波的图像压缩Matlab源码"涉及的主要知识点是图像压缩技术，特别是使用9/7提升小波变换的方法，以及实现这些算法的Matlab编程语言。 【图像压缩】是计算机科学领域的一个关键概念，主要用于减少图像数据的存储空间和传输带宽。在数字图像处理中，图像压缩可以分为有损和无损两种类型。有损压缩会牺牲一定的图像质量来达到更高的压缩比，而无损压缩则试图在压缩后能完全恢复原始图像，但通常压缩比相对较低。 【9/7提升小波】是一种用于图像处理的特殊小波变换，也称为Daubechies 9/7小波。这种小波具有九个正系数和七个负系数，因此得名。9/7小波以其优良的近似性能和低计算复杂度在图像压缩领域受到广泛应用。它的主要优点在于能够在保持图像细节的同时，有效地去除图像中的高频噪声，这使得它特别适合于有损压缩。 【提升小波变换】是小波分析的一种高效实现方法，相较于传统的滤波器银行小波变换，提升框架提供了更灵活的构造和更高效的算法。提升小波变换通过一系列线性组合和上采样操作逐步构建小波系数，简化了计算过程，降低了计算量，同时保持了小波变换的优良特性。 【Matlab源码】是实现上述9/7提升小波图像压缩算法的编程代码。Matlab是一种广泛用于数值计算、符号计算和图像处理等领域的高级编程语言。其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理函数库，使得它成为实现小波变换和图像压缩的理想工具。文件"image_97_daubechies.m"很可能是实现9/7小波提升变换的Matlab函数，可能包含了图像的预处理、小波分解、量化、熵编码和解码等步骤。 在实际应用中，这段Matlab源码可能包括以下步骤： 1. **读取图像**：使用Matlab的imread函数加载图像。 2. **图像预处理**：可能包括色彩空间转换（如RGB到灰度）、尺寸调整等。 3. **9/7提升小波变换**：调用特定的提升小波函数，如使用`wavedec2`或自定义的提升框架实现。 4. **量化**：将得到的小波系数进行量化，以进一步减小数据量。 5. **熵编码**：可能采用哈夫曼编码或算术编码，以提高压缩效率。 6. **保存压缩数据**：将编码后的数据写入文件。 7. **解压过程**：与压缩相反，包括熵解码、反量化、逆9/7提升小波变换和图像重建。 理解这些核心概念和技术，不仅可以帮助你阅读和使用提供的Matlab源码，还能为你深入研究图像处理和小波理论打下坚实的基础。在实际项目中，你可以根据需要调整代码参数，优化压缩效果，或者将其与其他图像处理技术结合使用。

用matlab编写的提升小波算法，应用于图像处理，很好用

基于matlab的二进小波和非线性变换的图像增强，直接运行非线性增强的程序NonlinearEnhancement即可，有很高的参考价值

小波分析信号与图像去噪分析！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

健康人和帕金森患者所画的螺旋和波图像数据集，所画的图像共200张图片 健康人和帕金森患者所画的螺旋和波图像数据集，所画的图像共200张图片 健康人和帕金森患者所画的螺旋和波图像数据集，所画的图像共200张图片

WORD格式，基于多尺度的图像融合，其步骤如下：首先，对已配准的原图像进行小波分解，相当于使用一组高低通滤波器进行滤波，分离出高低频信息，其次，对每层分解得到的高低频信息，采取不同融合策略。。。详列了问题，思路及实现代码

基于小波变换的图像融合，可以在matlab上运行。亲测有效。

32双线性滤波、Kirsch滤波、超限邻域滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波，、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy?Richardson滤波、NoLocalMeans滤波等研究内容。

零树小波压缩算法，VC工程，研究小波图像压缩必备

通过实验体会整数小波变换，由于MATLAB自身对矩阵操作的方便性，以及其丰富的库函数（如可以用来直接显示图象），我决定用MATLAB编程完成本次作业。要说明的是，这里并不是直接利用MATLAB中的wavelet工具箱中的已有小波函数对图象进行整数小波分解，而是用下面的已知分解公式进行小波分解