1.完整项目描述和程序获取
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2.部分仿真图预览
3.算法概述
小波变换（wavelet transform，WT）是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，能对时间（空间）频率的局部化分析，通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
4.部分源码
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
orimg=imread('lena.bmp');
imshow(orimg);
title('原始图象');
orimage=double(orimg);
tImg=wavelet('2D D5',1,orimage,'sym');
tImage=uint8(tImg);
figure;
imshow(tImage);
Img=zeros(512,512);
Img(1:256,1:256)=tImg(1:256,1:256);
[Image,sc,dmatrix]=double2uint(Img);
x=select(Image);
code=RLC(x);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%解码部分%%%%%%%%%%%%%%%%%%
Image=dec(code);
Image_r=uint2double(Image,sc,dmatrix);
IImg=wavelet('2D D5',-1,Image_r,'sym');
IImg=uint8(IImg);
figure;imshow(IImg);
title('恢复图象');
diff=orimg-IImg;
figure;imshow(diff);
e=sum(sum(diff))/(sum(sum(orimg)));
total_infor=512*512;
[code_r,code_c]=size(code);pp=(512*512)/code_c;
disp(['压缩前的图像信息大小为:',int2str(total_infor)]);
disp(['压缩后的图像信息大小为:',int2str(code_c)]);
disp(['压缩率为:',num2str(pp),':1']);
disp(['压缩误差为：',num2str(e)]);
A116
