C语言实现的二维小波分解与重构示例

"该资源提供了一个二维小波分解与重构的C语言程序代码，适用于Windows环境，使用了OWL（Open Windows Library）库进行图形界面处理。代码中包含了小波变换和逆变换的相关函数，以及阈值处理和滤波器系数设置的函数。" 在信号处理领域，小波分解是一种强大的工具，它可以对数据进行多尺度分析，从而提取信号的不同特征。二维小波分解是针对图像或二维数据进行的操作，它能够同时在水平、垂直和对角线方向上分析信号，这在图像处理、压缩和噪声去除等方面有着广泛的应用。 这个C程序首先包含了一系列必要的头文件，如`owl`库的各部分，用于创建应用程序、窗口、菜单等元素。此外，还包含了基本的数学库和输入输出库，以支持计算和用户交互。定义了一些常量，如`PI`表示圆周率，`SIZE`用于定义数组大小，`DD`是小波滤波器的长度。 程序中定义了两个浮点型数组`h`和`g`，它们代表小波滤波器的低通和高通滤波器系数。这些系数是小波变换的核心，它们决定了小波分解的过程。同时，数组`hi`和`gi`可能是滤波器的逆变换系数，用于重构过程。`wavelet_direction`变量可能用来控制小波分解的方向。 函数`a(int x, int xsize)`可能是用于取整或处理边界条件的辅助函数。`s(float x)`函数可能实现了阈值处理，这在小波图像去噪中很常见，通过设定一个阈值，低于这个阈值的系数会被置零，从而去除噪声。 `coef()`函数可能是设置逆滤波器系数的函数，它可能根据正向小波变换的滤波器系数计算得到。`wt(int xs, int ys, long xsize, long ysize)`是二维小波变换函数，它接受图像的行和列坐标以及尺寸，执行小波分解。而`iwt`函数则是逆小波变换，用于从小波系数恢复原始图像。 这个程序提供了从图像读取、小波分解、阈值处理到小波重构的完整流程，对于学习和应用二维小波变换是一个很好的实例。在实际操作中，可以通过调整滤波器系数、阈值参数以及小波类型来适应不同的图像处理需求。