小波变换

资 源 简 介

小波变换

详 情 说 明

小波变换是一种在时频域都具有良好局部化性质的信号分析工具，特别适合处理非平稳信号。相比传统傅里叶变换，它能通过不同尺度的小波函数更精准地捕捉信号的瞬时特征。

在图像处理领域，小波变换被广泛应用于压缩、去噪和特征提取等任务。本文介绍的Matlab实现方案具备处理任意长宽比bmp图像的能力，同时支持正方形raw格式图像输入。这种灵活性使其可以适应不同来源的影像数据。

程序的核心在于构建多级小波分解与重构算法。通过选择合适的小波基函数（如Haar、Daubechies等），对图像的行列分别进行高低通滤波，实现频率成分的分离。对于非正方形图像，算法会自动调整采样策略保持变换的一致性。

值得注意的是，处理raw格式时需要明确图像的位深和排列方式，而bmp格式则能自动解析文件头获取必要信息。这种双格式支持大大扩展了程序的适用场景，无论是科研数据还是工业图像都能有效处理。

小波系数的量化策略、阈值去噪方法以及边界延拓方式等都是实际应用中需要重点考虑的细节，这些因素直接影响变换后图像的质量和特征保留程度。