变换分析
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基于空间连贯性的图像压缩与重建系统
该项目旨在利用图像中的空间连贯性实现高效的图像压缩。在典型的图像中，相邻像素之间通常存在极强的相关性，例如背景中的墙壁、地板或者物体的表面颜色往往是统一或变化缓慢的。这些颜色相同或相近的区域形成了空间冗余，是压缩的核心环节。本项目通过MATLAB实现了一套完整的图像压缩流程，首先将输入的RGB图像进行预处理，根据需求转换为灰度图或YCbCr色彩空间。系统采用分块处理技术，将图像划分为8x8的像素块，并对每个块应用离散余弦变换（DCT）以提取频率分量。通过量化矩阵对高频部分进行过滤，大幅减少数据量，特别是针 -
多类型信号包络提取与分析程序集
该项目专门用于提取和分析各种类型信号的包络线，包括但不限于通信调制信号、机械振动信号、地震波形以及生物医学信号等。项目的核心功能是通过多种数学手段，如希尔伯特变换、滑动有效值计算以及峰值检测插值，从原始复杂的波动信号中准确拟合出反映信号强度变化的轮廓线。在实现过程中，程序利用希尔伯特变换产生解析信号，通过求取解析信号的模值来获得最精确的包络表示。此外，针对含有噪声的工业信号，项目还提供了平滑包络处理功能，利用低通滤波或移动平均技术来消除细小的波动干扰。该项目广泛应用于旋转机械的故障特征提取、语音信号处理中 -
多源图像融合算法及性能评估综合工具包
本工具包旨在为科研人员和工程师提供一套完整且高效的图像融合算法集合与性能评估平台。其核心功能涵盖了从基础的空间域算法到先进的变换域处理方法，具体包括主成分分析（PCA）、亮度-色调-饱和度（IHS）变换、拉普拉斯金字塔分解、离散小波变换（DWT）以及非下采样剪切波变换（NSST）等。该工具包针对不同的应用场景设计了专门的优化模块：在医学影像领域，支持将CT的骨骼结构信息与MRI的软组织特征进行有效结合；在军事与安防领域，实现了红外图像的热目标增强与可见光图像的背景细节高度融合；在遥感探测中，提供了全色波段
