MATLAB图像处理DWT离散小波变化是一项基于MATLAB软件的图像分析技术，用于图像的深入处理和特征提取。在这个训练项目中，学生需要掌握以下几个关键知识点：
1. **数据采集**：首先，学生需要选择一幅64x64以上的黑白图像，这一步涉及图像的选取和获取，可以利用MATLAB的图像读取功能。通过编写M文件，学生将学习如何正确地使用MATLAB的imread函数来读取图像，并将其转换为灰度图像以便后续处理。
2. **数据统计处理**：这是训练的核心部分，包括计算图像像素点的灰度值的均值、标准差和方差。理解这些统计量对于了解图像的亮度分布和噪声特性至关重要。通过MATLAB，学生可以应用内置的函数如mean(), std(),和var()来进行计算，并绘制灰度直方图以展示数据分布情况。
3. **离散小波变换（DWT）**：DWT是一种多尺度分析方法，能有效地分解图像，揭示其不同频率成分。学生会学习DWT的基本原理，包括正交基的使用，以及如何使用MATLAB中的函数如 wavedec()进行图像的分解和haar(), db1(), db2()等不同的小波基选择。接着，通过waverec()函数进行反变换，以重构原始图像或提取有用特征。
4. **仿真与实现**：整个过程将在第19周开始任务分配，第20周进行仿真设计，在计算机实验室进行实际操作。第21周则进行报告编写、答辩和成果演示，确保理论知识与实践技能相结合。
5. **论文撰写**：训练还包括基本的文献检索和阅读技巧，以及撰写论文的能力提升，这对于理解和应用所学知识到实际项目中至关重要。
通过这个MATLAB图像处理DWT的学习，学生不仅可以深化对数据分析与处理的理解，还能熟练运用MATLAB这一强大的工具，提高解决实际问题的能力。此外，训练还强调了科学方法论和论文写作规范，对培养学生的科研素养具有重要意义。
