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| 編輯推薦： |
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全书所有知识点的讲解通俗易懂，30个贴近生活又具有一定代表性的实例助读者全面学习并应用MATLAB和小波分析的相关知识。本书在MATLAB中文论坛有专门的在线交流平台（http:www.ilovematlab.cnforum-253-1.html），读者在学习过程中遇到问题，不妨过来跟崔丽老师交流交流。
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| 內容簡介： |
本书是编者在10多年讲授小波分析与应用课程的基础上编写而成的。主要借助MATLAB软件，对小波分析的主要框架进行直观的讲解，并以案例分析的方式，对其主要应用领域进行探索与分析。
全书共10章，由基础篇、应用篇和综合应用提高篇三部分组成，每一章节都有若干案例，并配有可执行的MATLAB程序，帮助读者顺利进入小波分析理论和应用领域。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛www.ilovematlab.cn与编者交流。本书主要内容包括信号的读取，频谱分析的基本方法，多分辨率分析的基本框架，图像去噪、增强、融合和压缩的应用，以及小波分析理论在数字水印、心电信号的识别与疾病分类和小偷相貌识别等方面的应用。
本书可作为小波分析领域的入门书籍，本科生大学三年级以上可以独立研读，书中案例的延伸可供本科生毕业设计或研究生课题研究参考，还可供高等学校有关专业学生、教师以及广大科技人员参考。
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| 關於作者： |
崔丽，理学博士，现任北京师范大学数学科学学院副教授。1996年被保送入吉林大学数学系基地班学习，本硕博连读，师从计算数学逼近论专家周蕴时教授。2002年在中国科学院计算技术研究所进行客座学习，师从图形图像学领域专家李华研究员。于2004年毕业获得博士学位，同年进入北京师范大学任教。
在教学岗位工作13年，主要讲授数学建模和小波分析的本科课程。在教学过程中，积极指导学生应用MATLAB软件解决实际问题。参与全国大学生数学建模竞赛组委会工作，引导本科生开展科学研究。从教以来，指导本科生完成科研课题二十余项，发表科研论文数篇，参与编写教材《数学建模实验》。在科研方面，从事小波分析的理论和应用研究，在图像处理和三维模型分析领域有一定的贡献。主持国家自然科学基金项目，发表学术论文近30篇。20152016年获得国家基金委和北京师范大学联合资助，访问美国纽约石溪大学计算机科学系，与计算共形几何创始人顾险峰教授进行合作研究，开展最优传输理论和应用的探索。
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| 目錄：
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基
础 篇
第1章预备知识3
1.1生活中的信号分类3
1.2信号的读取和输出3
1.2.1音频信号的读取4
1.2.2图像读取5
1.2.3视频读取6
1.3案例1：图像的类型转换9
第2章频谱分析15
2.1引言15
2.2Fourier变换15
2.2.1基本性质和计算16
2.2.2由Fourier分析得到频谱特征16
2.3Gabor变换窗口Fourier变换18
2.3.1基本性质和计算18
2.3.2Gabor变换下的平面频谱18
2.4连续小波变换20
2.4.1基本性质和计算21
2.4.2连续小波变换的频谱特征22
2.5离散小波变换23
2.6案例2：音频信号的频谱特征提取26
第3章小波分析32
3.1引言32
3.2多分辨率分析32
3.2.1概念解析32
3.2.2尺度函数和小波函数的关系双尺度方程33
3.2.3滤波器本质34
3.2.4二维正交多分辨率分析35
3.2.5案例3：基本滤波器效果对比38
3.3小波函数构造45
3.3.1小波函数空间解析45
3.3.2小波函数的构造方法46
3.3.3案例4：紧支集小波构造50
3.3.4案例5：基本小波构造方法实现57
3.4Mallat算法62
3.4.1分解重构快速算法63
3.4.2初值的选取64
3.4.3多孔算法65
3.4.4案例6：分解和重构算法实现66
3.4.5案例7：信号的分解和重构69
3.4.6案例8：图像的分解和重构74
3.5双正交多分辨率分析81
3.5.1概念解析81
3.5.2双正交滤波器82
3.5.3双正交小波构造82
3.5.4双正交Mallat算法85
3.5.5案例9：双正交对称小波构造实现85
应
用 篇
第4章图像去噪93
4.1噪声概述93
4.1.1噪声分类93
4.1.2噪声特点94
4.1.3噪声模型的参数估计97
4.1.4图像相似度评价法99
4.2案例10：基于小波的去噪方法101
4.2.1模极大值去噪法101
4.2.2阈值去噪法107
4.2.3相关性去噪法112
4.3案例11：夜间照片的去噪114
第5章图像增强120
5.1图像分析120
5.2案例12：基于小波塔式分解的图像增强124
5.3案例13：基于离散小波变换的图像增强127
5.4案例14：图像放大138
5.5案例15：老照片图像的增强和放大142
第6章图像融合144
6.1图像分析融合前处理144
6.1.1融合目的分析144
6.1.2图像大小调整151
6.1.3融合定位155
6.2案例16：基于小波分析的图像融合161
6.2.1图像小波融合的一般过程161
6.2.2融合决策函数163
6.2.3图像融合效果的定量评价165
6.3案例17：叶子多光谱图像融合169
6.4案例18：图像拼接融合177
6.5案例19：艺术照片制作182
第7章图像压缩186
7.1信息熵与压缩比186
7.2案例20：基于小波的图像压缩187
7.2.1小波系数分析187
7.2.2小波压缩过程和系数编码方式190
7.2.3基于小波系数4叉树结构的嵌入式零树小波编码190
7.2.4图像压缩实现206
7.3案例21：证件照片压缩210
综合应用提高篇
第8章数字水印217
8.1引言217
8.2数字水印载体和数字水印分析218
8.2.1熵信息计算218
8.2.2确定水印嵌入的位置221
8.3案例 22：基于小波的水印嵌入算法和检测算法223
8.3.1DU方法223
8.3.2TU方法227
8.3.3带密钥的数字水印方法233
8.4案例23：水印鲁棒性检测239
8.4.1抗剪切性239
8.4.2抗旋转241
8.4.3抗重采样242
8.4.4其他检测方法244
8.5案例24：图像中加入音频水印246
8.6案例25：混沌序列置乱水印的鲁棒性攻击251
第9章心电信号小波特征提取和对应疾病识别262
9.1引言263
9.2心电信号的获取264
9.3案例26：心电信号去噪270
9.4案例27：心电信号特征提取和疾病识别271
9.4.1心律不齐、心动过缓与心动过速273
9.4.2R波时长与左心室肥大277
9.4.3Q波时长与心肌梗死280
第10章小偷体貌识别284
10.1引言284
10.2小偷定位285
10.3案例28：包的比对286
10.4案例29：小偷特征图像获取291
10.4.1去除遮挡291
10.4.2图像放大与增强295
10.4.3图像去噪299
10.5案例30：小偷身高呈现300
参考文献306
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