图像小波变换去噪matlab代码声纳图像的深度学习 上传了两套声纳图像：lab_images是从受控实验室实验中获得的； 实地图像是由EPRI在2015年在圣劳伦斯河进行的野外实验获得的。 每个数据集包含鳗鱼和非鳗鱼对象（木棍和pvc管）的声纳图像。 有四个图像版本： orgnl：没有任何图像处理技术的原始图像； diff：通过图像差异消除静态背景的差异图像； wvlt：用小波变换去噪的原始图像； diffwvlt：经过小波去噪和差分处理的图像。 Excel文件sonar_data_description中包含了实验室实验和现场实验中的声纳设置。 根据声纳图像质量，将鳗鱼现场图像分为三层。 建议使用1级和2级鳗鱼图像来训练和测试CNN模型。 仅使用实验室数据的代码CNN_lab_data.py训练和测试过的CNN模型。 代码CNN_field_data.py仅使用现场数据训练和测试的CNN模型。 Matlab脚本处理了.aris声纳数据并提取了鳗鱼和非鳗鱼对象的图像。 注意：.aris数据是使用开放源代码MATLAB脚本读取的（请参阅参考资料）（Handegard＆Williams，2

C++实现的图像小波变换源码，适合学习信号处理，图像处理和人脸识别的同学使用

基于小波分析是继傅立叶分析之后的一个新的时频域分析工具。小波分析在图像处理中有非常重要的应用,包括图像压缩、图像去噪、图像融合、图像分解和图像增强等图像处理的几乎所有阶段。介绍了小波分析的基本理论,小波分析是傅立叶分析方法的发展与延拓。使用Matlab软件中的小波变换工具箱编写小波变换程序,对原始图像进行了各种仿真,包括对图像进行分解和重构、阈值处理、图像降噪和图像压缩等。利用小波变换,我们获得了不同效果的处理图像,加深了我们进一步理解小波变换的基本理论及小波变换在图像处理中的应用。

matlab 图像小波变换 (源代码)

VC++的MFC框架实现了多种小波变换，可以构造不同的小波基如Haar小波等，分解与重建，并在此基础上实现图像融合。