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图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2
文章目录 图像小波变换 一、一维小波变换 1. dwt函数 2.idwt函数 二、二维小波变换 1.wcodemat函数 2.dwt2函数 3.idwt2函数 4.wavedec2函数 5. waverec2函数 三、相关单词 图像小波变换 一、一维小波变换 1. dwt函数 功能： 单级一维离散小波变换 句法： [cA,cD] = dwt(x,wname) 使用小波’wname’对信号 X进行单层分解，求得的近似系数存放在数组cA中，细节系数存放在数组cD中 [cA,cD] = dwt(x,LoD,HiD) 分别使用指定的低通和高通滤波器计算小波分解 [cA,cD] = dwt(…, 函数 [CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,‘wname’) 计算通过输入矩阵X的小波分解获得的近似系数矩阵CA和细节系数矩阵CH，CV，CD。’ [CA，CH，CV，CD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 计算二维小波,使用指定的过滤器作为输入进行上述分解： Lo_D是分解低通滤波器。 Hi_D是分解高通滤波器。
2.9K20编辑于 2022-09-15 基于离散小波变换（DWT）的数字水印Matlab
基于离散小波变换（DWT）的数字水印Matlab程序实现，核心代码基于小波变换的频域操作，结合人眼视觉特性实现隐蔽且鲁棒的水印保护。1. 水印嵌入程序function watermarked_img = dwt_embed(original_img, watermark, alpha)% 输入: original_img-原始图像, watermark ~] = dwt2(im2double(watermarked_img), 'haar');[~, cH_o, ~, ~] = dwt2(im2double(original_img), 'haar' 分解后嵌入低频子带（LL2），抵抗压缩攻击能力更强：% 二级分解示例[cA1, cH1, cV1, cD1] = dwt2(original, 'haar');[cA2, ~, ~, ~] = dwt2 基于DWT的数字水印新算法. 重庆科技学院学报, 2010[8] DWT音频水印的量化嵌入策略. CSDN, 2025通过调整小波基（db4/sym4）、分解层数及嵌入强度，可平衡不可见性与鲁棒性。
32510编辑于 2025-08-17- 来自专栏技术让梦想更伟大
Cortex-M中特别实用的DWT计数器
使用方法 要实现延时的功能，总共涉及到三个寄存器：DEMCR 、DWT_CTRL、DWT_CYCCNT，分别用于开启DWT功能、开启CYCCNT及获得系统时钟计数值。 DEMCR的地址是0xE000 EDFC 关于DWT_CYCCNT 使能DWT_CYCCNT寄存器之前，先清0。 << 24) // DEMCR的DWT使能位 //0xE0001000 DWT_CTRL RW The Debug Watchpoint and Trace (DWT) unit //使能 = 0; // reset the counter *DWT_CONTROL = 0; } void start_timer(){ *DWT_CONTROL = *DWT_CONTROL = (uint32_t)0u; /* 使能Cortex-M3 DWT CYCCNT寄存器 */ DWT_CR |= (uint32_t)DWT_CR_CYCCNTENA
97820编辑于 2022-12-22 - 来自专栏网络安全技术点滴分享
基于DWT、矢量量化和自动分片的遥感图像半脆弱水印技术
本文提出了一种多波段图像的半脆弱水印方案。该方案通过将树状结构矢量量化方法应用于像素签名（而非单独处理每个波段），在遥感图像中嵌入水印标记，以检测对原始图像的显著篡改。具体流程包括：将图像分割为三维块，为每个块构建树状矢量量化器，并通过迭代算法调整量化树直至满足嵌入标记的特定条件。实验表明，该方法能在保留水印抗有损压缩能力（高于给定阈值）的同时，有效定位篡改块及其在图像中的位置。
15210编辑于 2025-08-07 - 来自专栏DIY
【室内定位UWB模组】两点测距+出厂固件功耗测试，效果如何？
dwt_entersleep(DWT_DW_IDLE)。需要使用按键来进行控制的话只需在这里初始化一个I/O口。 模块 */ if (dwt_initialise(DWT_DW_INIT) == DWT_ERROR) { _dbg_printf((unsigned char *)"INIT See NOTE 6 below. */ if(dwt_configure(&config)) /* if the dwt_configure returns DWT_ERROR either the Configure sleep and wake-up parameters. */ dwt_configuresleep(DWT_CONFIG, DWT_PRES_SLEEP | DWT_WAKE_CSN | DWT_SLEEP | DWT_SLP_EN); /* 注册中断回调函数.
53410编辑于 2025-08-19 - 来自专栏全栈程序员必看
STM32中文参考手册_haar小波分解
中的元素 #define DWT_L1 (DWT_SIG_LEN+DWT_FILTER_LEN-1)>>1 #define DWT_L2 ((DWT_L1)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1 # define DWT_L3 ((DWT_L2)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1 //#define DWT_L4 ((DWT_L3)+DWT_FILTER_LEN-1)>>1 c、修改DWT_C 的长度 #define DWT_C_LEN (DWT_L1)+(DWT_L2)+(DWT_L3 )*2//+(DWT_L2)+(DWT_L3)+(DWT_L4)+(DWT_L5)+(DWT_L6)+(DWT_L7 ) //数组C的长度 3、 修改.c文件 a、修改DWT_C中的元素 uint16_t DWT_L[DWT_L_LEN] = {DWT_SIG_LEN, DWT_L1, DWT_L2, DWT_L3 , DWT_SIG_LEN, DWT_DEC_LEVEL ); DWT_WaveRec( DWT_C,DWT_L, DWT_DEC_LEVEL,OrgSig1 ); 四、注意事项 1、 堆栈设置问题
97420编辑于 2022-11-03 - 来自专栏DeepHub IMBA
一种用于心音分类的轻量级1D-CNN+DWT网络
National Institute of Technology Rourkela, Central University of Rajasthan发布在2022 ICETCI的论文，利用离散小波变换(DWT 预处理& DWT 由于FHS和各种病理声的频率范围在500hz以下[5]，因此将信号从8khz降采样到1khz。信号幅度归一化如下: 数据集里面的信号的长度从1.15秒到3.99秒。 最终得到了归一化后的信号： 再使用DWT将信号分解为低频和高频分量。对高频分量进行下采样，再分解为低频分量和高频分量。
67310编辑于 2023-12-15 - 来自专栏呱牛笔记
UWB定位产品开发爬坑记录-2
. */ DWT_PLEN_1024, /* Preamble length. Used in TX only. */ DWT_PAC32, /* Preamble acquisition chunk size. _110K, /* Data rate. */ DWT_PHRMODE_STD, /* PHY header mode. */ (1025 + 64 - 32) /* SFD number. */ DWT_PRF_64M, /* Pulse repetition frequency. */ DWT_PLEN_128, /* Preamble length Used in TX only. */ DWT_PAC8, /* Preamble acquisition chunk size.
62030编辑于 2023-05-02 - 来自专栏拓端tecdat
Python用Lstm神经网络、离散小波转换DWT降噪对中压电网电压时间序列预测
模型优化 数据降噪 电压数据来自现实世界，因此存在许多噪点，利用离散小波转换（DWT）对电压数据进行降噪，使正常电压数据归于平稳，局部放电现象更易被察觉。
43330编辑于 2023-01-05 - 来自专栏呱牛笔记
UWB发送接收调测记录之超时时间
= dwt_readsystimestamphi32() + ((RESP_RX_TO_FINAL_TX_DLY_UUS * UUS_TO_DWT_TIME) >> 8);//0x17cdc00 1ms = 1000µs 转换为uwb毫秒 = 1000µs、 1µs转换为dwt时间单元 1000*UUS_TO_DWT_TIME = 1000*65536 = 65536000 dwt_setdelayedtrxtime 的参数是设置高32位 dwt_readsystimestamphi32() + （ 65536000 >> 8） = dwt_readsystimestamphi32() + 256000 2、延时接收 DWT_PRF_64M, /* Pulse repetition frequency. */ DWT_PLEN_1024, /* Preamble length. Used in RX only. */ }; #define DWT_SFDTOC_DEF 0x1041 void dwt_configure(dwt_config_t *
2K20编辑于 2023-05-02 - 来自专栏闪电gogogo的专栏
像素级压缩感知图像融合的论文
2014 基于 DWT 的高频系数压缩感知图像融合 算法思想： 传统的基于 DWT 的压缩感知图像融合方法针对的是整个稀疏系数，由于小波系数的低频部分为非稀疏的，导致其压缩重构质量差。 流程图： 2017 基于DWT-IRLS的压缩感知图像融合 算法思想： 首先对图像进行DWT转换,针对高频系数采样测量；然后对高频系数和低频系数进行融合，并且引入迭代权重最小二乘法（IRLS）算法，重构高频系数 ；最后经 DWT逆转换，得到融合图像。 2015 基于NSCT与DWT的压缩感知图像融合 非下采样轮廓波变换NSCT具有良好的各向异性，但其对细节信息捕捉能力较差，而 DWT 具有较强的多分辨率和局部化特性，能较好地分解出图像的细节信息， 通常在将图像进行融合之前 其中，DWT和 NSCT是常用的两种多分辨率图像分析法。DWT 是对基本小波的尺度和平移进行离散化，具有多尺度性和局部性，能较好地捕捉到图像的局部细节信息。
1.3K70发布于 2018-04-02 - 来自专栏喔家ArchiSelf
MCU上的代码执行时间
) #define ARM_CM_DWT_CYCCNT (*(uint32_t *)0xE0001004) if (ARM_CM_DWT_CTRL ! = 0) { // See if DWT is available ARM_CM_DEMCR |= 1 << 24; // Set bit 24 ARM_CM_DWT_CYCCNT = 0; ARM_CM_DWT_CTRL |= 1 << 0; // Set bit 0 } 使用DWT周期计数器来测量代码执行时间 可以通过在目标代码之前和之后读取周期计数器的值来测量和计算代码段的执行时间 Disable Interrupts; start = ARM_CM_DWT_CYCCNT; // Code to measure stop = ARM_CM_DWT_CYCCNT; Enable start = ARM_CM_DWT_CYCCNT; // Code to measure stop = ARM_CM_DWT_CYCCNT; delta = stop – start; if
1.7K20发布于 2018-08-22 - 来自专栏裸机思维
一种Cortex-M内核中的精确延时方法（ns级别）
Cortex-M中的DWT 在Cortex-M里面有一个外设叫DWT(Data Watchpoint and Trace)，是用于系统调试及跟踪， ? 要实现延时的功能，总共涉及到三个寄存器：DEMCR 、DWT_CTRL、DWT_CYCCNT，分别用于开启DWT功能、开启CYCCNT及获得系统时钟计数值。 关于DWT_CYCCNT 使能DWT_CYCCNT寄存器之前，先清0。 (代码上宏定义为DWT_CR)的位0控制，写1使能 */ #define DWT_CR *(__IO uint32_t *)0xE0001000 #define DWT_CYCCNT = (uint32_t)0u; /* 使能Cortex-M DWT CYCCNT寄存器 */ DWT_CR |= (uint32_t)DWT_CR_CYCCNTENA; return
2.2K10发布于 2020-08-04 - 来自专栏AI SPPECH
102_隐写术进阶：图像频域隐写技术深度解析——从DCT变换到小波隐写的完整实现指南
1.3 离散小波变换(DWT)原理 离散小波变换(DWT)是另一种重要的频域变换方法，相比DCT，它能够更好地表示图像的多分辨率特性。 (coeffs): """ 可视化DWT系数 参数: coeffs: DWT系数 """ # 解包DWT系数 cA = coeffs[0 DWT统计分析 print("\n4. DWT熵分析 print("\n5. 流程：图像 → DWT分解 → 在中尺度近似系数上执行块状DCT → 在选定中频DCT系数执行量化或LSB隐写 → 逆DCT → 逆DWT。
56811编辑于 2025-11-16 - 来自专栏电子狂人
Matlab系列之小波分析基础
3、dwt函数 note：Single-level discrete 1-D wavelet transform. 使用方法： [CA,CD] = dwt(X,'wname')或[CA,CD] = dwt(X,LO_D,HI_D) 还有一种是指定模式计算小波分解 [cA,cD] = dwt(... ,'mode',MODE) 该用法的举例：[cA,cD] = dwt(x,'db1','mode','sym')； mode对应值及其英语表述如下： 'mode' DWT Extension Mode ，使用语法为： [CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,'wname') [CA,CH,CV,CD] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D) [CA,CH,CV,CD] = dwt2(... 该函数的功能依然是小波分解，只是其层级变多了，所以可以猜到其语法和dwt会有点相似，如下： [C,L] = wavedec(X,N,'wname') [C,L] = wavedec(X,N,LO_D,
6.4K12发布于 2020-12-22 - 来自专栏运维
CAD文件格式详解：发展历史、优缺点分析
DWT文件格式 发展历史 DWT作为CAD样板文件格式，随AutoCAD早期版本一同出现，目的是提高设计效率和标准化绘图环境。用户可以根据具体项目需求定制和更新DWT文件。 优点 ● 标准化：DWT有助于确保每个新项目遵循统一的设计规范和企业标准。 ● 提高效率：通过加载预设的DWT文件，用户可以迅速进入设计状态，减少重复配置时间。 缺点 ● 灵活性受限：若项目要求不同于DWT文件预设，则可能需要额外调整，而非完全适用。 ● 更新维护：当企业标准发生变更时，所有关联的DWT文件都需要同步更新。 4. 1982年推出 基于文本或二进制的开放格式，包含基本的图形元素 开放标准，跨平台兼容性好，利于数据交换 功能相对简化，可能损失精度，不适合大容量或复杂设计 数据交换，与非CAD软件的交互，轻量级查看和编辑 DWT
1.5K20编辑于 2024-10-14 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
医图论文 ACM MM'24 | BSBP-RWKV：用于高效医学图像分割的背景抑制与边界保留方法
设计DWT - PMD RWKV模块：结合Perona - Malik扩散（PMD）在抑制噪声且保留边界细节的优势与RWKV的高效结构，设计了DWT - PMD RWKV模块。 该模块通过离散小波变换（DWT）与PMD的结合，在抑制背景噪声干扰的同时，能够有效保留病变区域的边界特征，提升分割的准确性。 DWT - PMD RWKV模块特征提取分支用于抑制背景噪声干扰，同时保留病变目标的边界，有助于形状感知分割。 共享主干用于为第一个DWT - PMD RWKV模块获取初始输入，并为第一个多步龙格 - 库塔模块提供部分输入。 为了解决上述问题，作者提出了形状优化损失，它通过将基于离散小波变换（DWT）的特定频率损失与现有的空间损失相结合。
69010编辑于 2025-03-24 - 来自专栏最新医学影像技术
医学图像处理案例（十四）——基于小波变换的图像融合
一般图像融合的小波分解采用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)。DWT的函数基由一个称为母小波或分析小波的单一函数通过膨胀和平移获得。 因而，DWT同时具有时域和频域分析能力，与一般的金字塔分解相比，DWT图像分解具有以下优势： 1）具有方向性，在提取图像低频信息的同时，还可获得了水平、垂直和对角三个方向的高频信息； 2）通过合理的选择母小波 ，可使DWT在压缩噪声的同时更有效的提取纹理、边缘等显著信息； 3）金字塔分解各尺度之间具有信息的相关性，而DWT在不同尺度上具有更高的独立性。 3、基于小波变换的图像融合 DWT 融合算法基本思想：首先对源图像进行小波变换，然后按照一定规则对变换系数进行合并；最后对合并后的系数进行小波逆变换得到融合图像。 3.1、小波分解原理简介 ? (a,'db2'); [a2,b2,c2,d2]=dwt2(b,'db2'); [k1,k2]=size(a1); %% Fusion Rules %% Average Rule for i=1:k1
9.5K42发布于 2020-06-29 - 来自专栏安富莱嵌入式技术分享
【STM32H7教程】第62章 STM32H7的MDMA，DMA2D和通用DMA性能比较
; while(TransferCompleteDetected == 0) {} end = DWT_CYCCNT; cnt = end - start; //64*1024/(cnt/400/1000 ; while(TransferCompleteDetected == 0) {} end = DWT_CYCCNT; cnt = end - start; printf("MDMA---D2域SRAM1 ; while(TransferCompleteDetected == 0) {} end = DWT_CYCCNT; cnt = end - start; printf("MDMA---AXI SRAM ; /* 等待DMA2D传输完成 */ while (DMA2D->CR & DMA2D_CR_START) {} end = DWT_CYCCNT; cnt = end - start; ; /* 等待DMA2D传输完成 */ while (DMA2D->CR & DMA2D_CR_START) {} end = DWT_CYCCNT; cnt = end - start;
2.1K20发布于 2020-03-02 - 来自专栏呱牛笔记
C程序反编译成汇编代码命令整理
, #16512 ; 0x4080 10: f04f 0900 mov.w r9, #0 14: 2000 movs r0, #0 16: f7ff fffe bl 0 <dwt_setrxtimeout > 1a: 2000 movs r0, #0 1c: f7ff fffe bl 0 <dwt_rxenable> 20: 2100 movs r1, #0 22 : 200f movs r0, #15 24: f7ff fffe bl 0 <dwt_read32bitoffsetreg> 28: 4230 tst r0, r6 > 3e: 2100 movs r1, #0 40: 2010 movs r0, #16 42: f7ff fffe bl 0 <dwt_read32bitoffsetreg movs r2, #0 52: 4896 ldr r0, [pc, #600] ; (2ac <ANTHOR_MEASURE+0x2ac>) 54: f7ff fffe bl 0 <dwt_readrxdata
1.4K40编辑于 2023-05-02
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