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小波变换程序.docx
提升法97经典程序
2代小波示意程序
二代小波讨论
小波滤波器重构
小波滤波器去噪
小波谱分析算法
2维小波变换
小波插值与小波构造（3个程序）
采用多孔trous算法(undecimated wavelet transform)实现小波变换
构造小波基
消失矩作用
平移变换平移法(cycle_spinning)消除gibbs效应
小波包变换分析信号
小波消噪的雷达回波检测
二维小波变换（正和逆变换）
第二代小波变换源码
利用小波变换实现对电能质量检测的算法
基于小波变换的图象去噪 Normalshrink算法
基于小波变换模极大的多尺度图像边缘检测
利用小波变根据二进制数（水印）来改变图片
小波函数构建神经网络
小波和霍夫曼对单声道文件进行压缩编码 并解码输出
小波神经网络来对时间序列进行预测
小波特征提取方法的图象匹配算法
提升法 97 经典程序
%% 本程序实现任意偶数大小图像第二代双正交 97 提升小波变换 %% 注 1： 采用标准正
交方法，对行列采用不同矩阵（和 matlab 里不同）
%% 注 2： 为了保证正交，所有边界处理，全部采用循环处理
%% 注 3： 正交性验证，将单位阵带入函数，输出仍是单位阵（matlab 不具有此性质）
%% 注 4： 此程序是矩阵实现，所以图像水平分量和垂直分量估计被交换位置
%% 注 5： 此程序实现的是类小波（wavelet-like）变换，是介于小波包变换与小波变换之
间的变换
%% 注 6： 此程序每层变换相对原图像矩阵，产生的矩阵都是正交阵，这和小波包一致
%% 注 7： 但小波变换每层产生的矩阵，是相对每个待分解子块的正交矩阵，而不是原图
像的正交矩阵
%% 注 8： 且小波变换产生的正交矩阵维数，随分解层数 2 分减少
%% 注 9: 提升系数可以在 MATLAB7.0 以上版本，用 liftwave('9.7')获取，这里直接给出，
考虑兼容性
%% 注 10：由于 MATLAB 数组下标从 1 开始，所以注意奇偶序列的变化
%% 注 11：d 为对偶上升，即预测；p 为原上升，即更新 %% 编程人 沙威 安徽大学
%% 编程时间 2004 年 12 月 18 日 %% x 输入图像,y 输出图像
%% flag_trans 为正变换或反变换标志，0 执行正变换，1 执行反变换
%% flag_max,是否最大层数变换标志,0 执行用户设定层数,1 执行最大层数变换
%% layer,用户层数设置（小于最大层） function y=db97(x,flag_trans,flag_max,layer);
% 1.输入参数检查 % 矩阵维数判断
[sa,sb]=size(x); if (sa~=sb) % 防止非图像数据
errordlg('非图像数据！');
error('非图像数据！');
end; % 变换标志判断
[sa,sb]=size(flag_trans);
if ((sa~=1) | (sb~=1)) % 变换标志错误
errordlg('变换标志错误！');
error('变换标志错误！');
end; if ((flag_trans~=1) & (flag_trans~=0)) % 变换标志错误
errordlg('变换标志错误！');
error('变换标志错误！');
end; % 最大层数标志判断
[sa,sb]=size(flag_max);
if ((sa~=1) | (sb~=1)) % 最大层数标志错误
errordlg('最大层数标志错误！');
error('最大层数标志错误！');
end; if ((flag_max~=1) & (flag_max~=0)) % 最大层数标志错误
errordlg('最大层数标志错误！');
error('最大层数标志错误！');
end; % 用户设置层数判断
if (flag_max~=1) [sa,sb]=size(layer);
if ((sa~=1) | (sb~=1)) % 层数设置错误
errordlg('层数设置错误！');
error('层数设置错误！');
end; if (flag_max<0) % 层数设置错误
errordlg('层数设置错误！');
error('层数设置错误！');
end;
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%
% 2.提升系数确定
% t1=liftwave('9.7'); % 获 取 提 升 系 数 (MATLAB7.0 以 后 )
d1=[-1.586100000000000e+000,-1.586134342069360e+000];
p1=[1.079600000000000e+000,-5.298011857188560e-002];
d2=[-8.829110755411875e-001,-8.829110755411875e-001];
p2=[4.435068520511142e-001,1.576123746148364e+000];
d3=-8.698644516247808e-001;
p3=-1.149604398860242e+000;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%
% 3.分解层数确定
% 采用用户输入和自动给出最大层数两种方法 N=length(x); % 矩阵大小
S=N; % 变量
s=log2(N); % 最大循环次数
n1=N/2; % 初始一半矩阵大小
n2=N; % 初始矩阵大小
u=0; % 初始值 % 对非 2 的整数幂大小图像确定最大分解层数
for ss=1:s
if (mod(S,2)==0)
u=u+1;
S=S/2;
end;
end;
u=u-1; % 分解最大层数减 1(后面的边界处理造成) % 最大层数确定
if (flag_max==0) % 手动输入
T=layer; % 用户输入值
else % 自动确定最大层数
T=u; % 分解最大层数
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
% 4.最大层数和图像大小检查 if (T>u) % 防止用户层数越界
errordlg('已超过最大分解层数！或者非偶数大小图像！');
error('已超过最大分解层数！或者非偶数大小图像！');
end; if (mod(N,2)~=0) % 防止图像大小错误
errordlg('非偶数大小图像！');
error('非偶数大小图像！');
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 5.提升法正变换 if (flag_trans==0)
for time=1:T; % 行正变换
% d;
x1(n1,:)=x(n2,:)+d1(2)*x(n2-1,:)+d1(1)*x(1,:);
x1([1:n1-1],:)=x([2:2:n2-2],:)+d1(2)*x([1:2:n2-3],:)+d1(1)*x([3:2:n2-1],:);
% p;
x(1,:)=x(1,:)+p1(2)*x1(n1,:)+p1(1)*x1(1,:);
x([2:n1],:)=x([3:2:n2-1],:)+p1(2)*x1([1:n1-1],:)+p1(1)*x1([2:n1],:);
x([n1+1:n2],:)=x1([1:n1],:);
% d;
x(n1+1,:)=x(n1+1,:)+d2(2)*x(n1,:)+d2(1)*x(1,:);
x([n1+2:n2],:)=x([n1+2:n2],:)+d2(2)*x([1:n1-1],:)+d2(1)*x([2:n1],:);
% p;
x(n1,:)=x(n1,:)+p2(2)*x(n1+1,:)+p2(1)*x(n1+2,:);
x(n1-1,:)=x(n1-1,:)+p2(2)*x(n2,:)+p2(1)*x(n1+1,:);
x([1:n1-2],:)=x([1:n1-2],:)+p2(2)*x([n1+2:n2-1],:)+p2(1)*x([n1+3:n2],:);
% 归一
x([1:n1],:)=p3*x([1:n1],:);
x([n1+1:n2],:)=d3*x([n1+1:n2],:); clear x1;
% 列正变换
% d;
x1(:,[1:n1])=x(:,[2:2:n2]);
% p;
x(:,1)=x(:,1)-d1(1)*x1(:,n1)-d1(2)*x1(:,1);
x(:,[2:n1])=x(:,[3:2:n2-1])-d1(1)*x1(:,[1:n1-1])-d1(2)*x1(:,[2:n1]);
x(:,[n1+1:n2])=x1(:,[1:n1]);
% d;
x(:,n2)=x(:,n2)-p1(1)*x(:,n1)-p1(2)*x(:,1);
x(:,[n1+1:n2-1])=x(:,[n1+1:n2-1])-p1(1)*x(:,[1:n1-1])-p1(2)*x(:,[2:n1]);
% p;
x(:,n1,:)=x(:,n1)-d2(1)*x(:,n2)-d2(2)*x(:,n1+1);
x(:,[1:n1-1])=x(:,[1:n1-1])-d2(1)*x(:,[n1+1:n2-1])-d2(2)*x(:,[n1+2:n2]);
% d;
x(:,n1+1)=x(:,n1+1)-p2(1)*x(:,n1-1)-p2(2)*x(:,n1);
x(:,n1+2)=x(:,n1+2)-p2(1)*x(:,n1)-p2(2)*x(:,1);
x(:,[n1+3:n2])=x(:,[n1+3:n2])-p2(1)*x(:,[1:n1-2])-p2(2)*x(:,[2:n1-1]);
% 归一
x(:,[1:n1])=d3*x(:,[1:n1]);
x(:,[n1+1:n2])=p3*x(:,[n1+1:n2]); clear x1;
n2=n2/2; % 原大小
n1=n2/2; % 一半大小
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 6.提升法反变换 else
n2=N/(2.^(T-1)); % 分解最小子块维数
n1=n2/2;
for time=1:T; % 行反变换
% 去归一
x([1:n1],:)=x([1:n1],:)/p3;
x([n1+1:n2],:)=x([n1+1:n2],:)/d3; % 反 p;
x(n1,:)=x(n1,:)-p2(2)*x(n1+1,:)-p2(1)*x(n1+2,:);
x(n1-1,:)=x(n1-1,:)-p2(2)*x(n2,:)-p2(1)*x(n1+1,:);
x([1:n1-2],:)=x([1:n1-2],:)-p2(2)*x([n1+2:n2-1],:)-p2(1)*x([n1+3:n2],:);
% 反 d;
x(n1+1,:)=x(n1+1,:)-d2(2)*x(n1,:)-d2(1)*x(1,:);
x([n1+2:n2],:)=x([n1+2:n2],:)-d2(2)*x([1:n1-1],:)-d2(1)*x([2:n1],:);
% 反 p;
x1(1,:)=x(1,:)-p1(2)*x(n2,:)-p1(1)*x(n1+1,:);
x1([2:n1],:)=x([2:n1],:)-p1(2)*x([n1+1:n2-1],:)-p1(1)*x([n1+2:n2],:);
% 反 d;
x(n2,:)=x(n2,:)-d1(2)*x1(n1,:)-d1(1)*x1(1,:);
x([2:2:n2-2],:)=x([n1+1:n2-1],:)-d1(2)*x1([1:n1-1],:)-d1(1)*x1([2:n1],:);
% 偶数
x([1:2:n2-1],:)=x1([1:n1],:);
clear x1;
% 列反变换
% 归一
x(:,[1:n1])=x(:,[1:n1])/d3;
x(:,[n1+1:n2])=x(:,[n1+1:n2])/p3; % 反 d;
x(:,n1+1)=x(:,n1+1)+p2(1)*x(:,n1-1)+p2(2)*x(:,n1);
x(:,n1+2)=x(:,n1+2)+p2(1)*x(:,n1)+p2(2)*x(:,1);
x(:,[n1+3:n2])=x(:,[n1+3:n2])+p2(1)*x(:,[1:n1-2])+p2(2)*x(:,[2:n1-1]);
% 反 p;
x(:,n1,:)=x(:,n1)+d2(1)*x(:,n2)+d2(2)*x(:,n1+1);
x(:,[1:n1-1])=x(:,[1:n1-1])+d2(1)*x(:,[n1+1:n2-1])+d2(2)*x(:,[n1+2:n2]);
% 反 d;
x(:,n2)=x(:,n2)+p1(1)*x(:,n1)+p1(2)*x(:,1);
x(:,[n1+1:n2-1])=x(:,[n1+1:n2-1])+p1(1)*x(:,[1:n1-1])+p1(2)*x(:,[2:n1]);
% 反 p;
x1(:,1)=x(:,1)+d1(1)*x(:,n2)+d1(2)*x(:,n1+1);
x1(:,[2:n1])=x(:,[2:n1])+d1(1)*x(:,[n1+1:n2-1])+d1(2)*x(:,[n1+2:n2]); % 奇偶
x(:,[2:2:n2])=x(:,[n1+1:n2]);
x(:,[1:2:n2-1])=x1(:,[1:n1]); clear x1;
n2=n2*2; % 原大小
n1=n2/2; % 一半大小 end;
end;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
% 7.结果输出 y=x;
%
果 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
传
输
最
后
结
% 8.内存清理 clear x;
clear flag_max;
clear layer;
clear flag_trans;
clear N;
clear n1;
clear n2;
clear s;
clear ss;
clear u;
clear d1;
clear d2;
clear d3;
clear p1;
clear p2;
clear p3;
clear sa;
clear sb;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
2 代小波示意程序
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%% 此程序用提升法实现第二代小波变换
%% 我用的是非整数阶小波变换
%% 采用时域实现,步骤先列后行
%% 正变换：分裂，预测，更新；
%% 反变换：更新，预测，合并
%% 只 做 一 层 （ 可 以 多 层 ， 而 且 每 层 的 预 测 和 更 新 方 程 不 同 ）
clear;clc; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%
% 1.调原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像
f=X; % 原始图像
% f=[0 0 0 0 0 0 0 0 ;...
% 0 0 0 1 1 0 0 0 ;...
% 0 0 2 4 4 2 0 0 ;...
% 0 1 4 8 8 4 1 0 ;...
% 0 1 4 8 8 4 1 0 ;...
% 0 0 2 4 4 2 0 0 ;...
% 0 0 0 1 1 0 0 0 ;...
% 0 0 0 0 0 0 0 0 ;]; % 原始图像矩阵 N=length(f); % 图像维数
T=N/2;
% 子图像维数
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%正变换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% 1.列变换
% A.分裂（奇偶分开） f1=f([1:2:N-1],:); % 奇数
f2=f([2:2:N],:); % 偶数 % f1(:,T+1)=f1(:,1); % 补列
% f2(T+1,:)=f2(1,:); % 补行 % B.预测 for i_hc=1:T;
high_frequency_column(i_hc,:)=f1(i_hc,:)-f2(i_hc,:);
end; % high_frequency_column(T+1,:)=high_frequency_column(1,:); % 补 行 % C. 更 新 for
i_lc=1:T;
low_frequency_column(i_lc,:)=f2(i_lc,:)+1/2*high_frequency_column(i_lc,:);
end; % D.合并
f_column([1:1:T],:)=low_frequency_column([1:T],:);
f_column([T+1:1:N],:)=high_frequency_column([1:T],:);
figure(1)
colormap(map);
image(f); figure(2)
colormap(map);
image(f_column);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% 2.行变换
% A.分裂（奇偶分开） f1=f_column(:,[1:2:N-1]); % 奇数
f2=f_column(:,[2:2:N]); % 偶数
% f2(:,T+1)=f2(:,1); % 补行 % B.预测 for i_hr=1:T;
high_frequency_row(:,i_hr)=f1(:,i_hr)-f2(:,i_hr);
end; % high_frequency_row(:,T+1)=high_frequency_row(:,1); % 补行 % C.更新 for i_lr=1:T;
low_frequency_row(:,i_lr)=f2(:,i_lr)+1/2*high_frequency_row(:,i_lr);
end; % D.合并
f_row(:,[1:1:T])=low_frequency_row(:,[1:T]);
f_row(:,[T+1:1:N])=high_frequency_row(:,[1:T]);
figure(3)
colormap(map);
image(f_row);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
反
变
%%%% 1.行变换
% A.提取（低频高频分开） f1=f_row(:,[T+1:1:N]); % 奇数
f2=f_row(:,[1:1:T]); % 偶数
% f2(:,T+1)=f2(:,1); % 补行 % B.更新 for i_lr=1:T;
low_frequency_row(:,i_lr)=f2(:,i_lr)-1/2*f1(:,i_lr);
end; % C.预测 for i_hr=1:T;
high_frequency_row(:,i_hr)=f1(:,i_hr)+low_frequency_row(:,i_hr);
end; % high_frequency_row(:,T+1)=high_frequency_row(:,1); % 补行
% D.合并(奇偶分开合并)
f_row(:,[2:2:N])=low_frequency_row(:,[1:T]);
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