图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2

图像的变换——dwt、idwt、wcodemat、dwt2、idwt2、wavedec2、waverec2文章目录三、图像小波变换1.一维小波变换dwt函数idwt函数2.二维小波变换wcodemat函数dwt2函数wavedec2函数idwt2函数waverec2函数三、图像小波变换1.一维小波变换dwt函数idwt函数2.二维小波变换wcodemat函数dwt2函数wavedec2函数idwt2函数waverec2函数…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

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(…,‘mode’,extmode)
    使用指定的扩展模式计算小波分解。MODE是包含扩展模式的字符串。

代码示例:

%装载一维原始信号 
load noissin;%带噪声的正弦信号   
s=noissin(1:1000); %取信号的前1000个采样点
%画出原始信号的波形 
subplot(411);plot(s);  %函数subplot的作用是在标定位置上建立坐标系 
title('原始信号'); 
%下面用haar小波函数进行一维离散小波变换 
[ca1,cd1]=dwt(s,'haar'); 
subplot(4,2,3);plot(ca1); axis tight;%自动设置x轴和y轴的范围使图形区域正好占满整个显示空间
ylabel('haar(ca1)'); 
subplot(4,2,4);plot(cd1); axis tight;
ylabel('haar(cd1)'); 
%给定一个小波db2,计算与之相关的分解滤波器 
[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db2','d'); 
%用分解滤波器Lo_D,Hi_D计算信号s的离散小波分解系数 
[ca2,cd2]=dwt(s,Lo_D,Hi_D); 
subplot(4,2,5);plot(ca2); axis tight;
ylabel('db2(ca2)'); 
subplot(4,2,6);plot(cd2); axis tight;
ylabel('db2(cd2)');

结果显示:
在这里插入图片描述
代码示例:

load noissin;  %装载信号 
s=noissin(1:1000); 
ls=length(s);  %计算信号点的个数ls 
%对s进行一维连续小波变换,把返回系数存到矩阵w中 
w=cwt(s,[12.12,10.24,15.48,1.2,2:2:10],'db3','plot');   
xlabel('时间'); 
ylabel('变换尺度'); 
title('对应于尺度a=12.12,10.24,15.48,1.2,2,4,6,8,10小波变换系数的绝对值');

结果显示:
在这里插入图片描述

2.idwt函数

功能: 单级逆离散一维小波变换
句法:

  • x = idwt(cA,cD,’wname‘)
    返回基于近似和细节系数向量CA和CD,并使用小波“wname”的单层重构近似系数向量X

代码示例:

load noisdopp;% 装载信号
[A,D] = dwt(noisdopp,'sym4');%使用Symlet(symN)小波
x = idwt(A,D,'sym4');
max(abs(noisdopp-x))

运行结果:
在这里插入图片描述

  • x = idwt(cA,cD,LoR,HiR)
    如上所述,使用指定的过滤器进行重建:
    LoR是重构低通滤波器。
    HiR是重建高通滤波器。
    LoR和HiR的长度必须相同。

代码示例:

load noisdopp;
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('bior3.5');
%返回与正交或双正交小波wname关联的四个低通和高通、分解和重建滤波器。
[A,D] = dwt(noisdopp,Lo_D,Hi_D);
x = idwt(A,D,Lo_R,Hi_R);
max(abs(noisdopp-x))

运行结果:
在这里插入图片描述

  • x = idwt(…,l)
    返回使用idwt(CA,CD,‘wname’)获得的结果的长度为L的中心部分。L必须小于X的长度。
  • x = idwt(…,‘mode’,mode)
    使用指定的扩展模式计算小波重构。
  • x = idwt(cA,[],…)
    返回基于近似系数向量CA的单层重构近似系数向量X。
  • x = idwt([],cD,…)
    返回基于近似系数向量CD的单层重构近似系数向量X。

二、二维小波变换

1.wcodemat函数

功能: 扩展的伪彩色矩阵缩放折叠全部页面
句法:

  • Y = wcodemat(X)
    将矩阵X重新缩放为[1,16]范围内的整数。

代码示例:

X = [100 110 130;112 115 116;45 164 45];
disp(X);
Y = wcodemat(X);
disp(Y);

运行结果:
在这里插入图片描述

  • Y = wcodemat(X,NBCODES)
    将输入重新缩放X为[1,NBCODES]范围内的整数。

代码示例:

X = [100 110 255;112 115 116;45 164 45];
disp(X);
Y = wcodemat(X,150);
disp(Y);

运行结果:
在这里插入图片描述

  • Y = wcodemat(X,NBCODES,OPT)
    沿OPT指定的维度重新缩放矩阵。OPT可以是:“column”(或“c”)、“row”(或“r”)和“mat”(或“m”)之一。“column”按行缩放X,“row”按列缩放X,“mat”按全局缩放X。OPT的默认值为“mat”。

代码示例:

X = imread('rabbit.jpg');
subplot(221);X = rgb2gray(X);imshow(X);
subplot(222);Y = wcodemat(X,150,'c');imshow(Y);
subplot(223);Y = wcodemat(X,150,'r');imshow(Y);
subplot(224);Y = wcodemat(X,150,'m');imshow(Y);

运行结果:
在这里插入图片描述

  • Y = wcodemat(X,NBCODES,OPT,ABSOL)
    如果绝对值为非零则根据X中条目的绝对值重新调整输入矩阵X、或者当绝对值等于零时基于X的符号值来重新调整输入矩阵X。绝对值默认为1。

代码示例:

X = imread('girl.jpg');
subplot(221);X = rgb2gray(X);imshow(X);
subplot(222);Y = wcodemat(X,150,'r',0);imshow(Y);
subplot(223);Y = wcodemat(X,150,'r',5);imshow(Y);
subplot(224);Y = wcodemat(X,150,'r',-1);imshow(Y);

运行结果:
在这里插入图片描述

2.dwt2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。’“wname”是包含小波名称的字符串。
  • [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。
    Lo_D和Hi_D的长度必须相同。
  • [CA,CH,CV,CD] = dwt2(…,‘mode’,MODE)

代码示例:

X = imread('rabbit.jpg');
X = rgb2gray(X);
[LoD,HiD] = wfilters('haar','d');%小波滤波器
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,LoD,HiD,'mode','symh');
subplot(2,2,1);
imagesc(cA);%使用缩放颜色显示图像
colormap gray;%将当前图窗的颜色图设置为预定义的颜色图之一
title('Approximation')%近似系数矩阵
subplot(2,2,2);imagesc(cH);colormap gray;title('Horizontal');%水平系数矩阵
subplot(2,2,3);imagesc(cV);colormap gray;title('Vertical');%垂直系数矩阵
subplot(2,2,4);imagesc(cD);colormap gray;title('Diagonal')%对角系数矩阵

运行结果:
在这里插入图片描述

3.idwt2函数

功能: 二维离散小波反变换
格式:

  • X=idwt2(cA,cH,cV,cD,‘wname’)
    由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ;

代码示例:

[X,map] = imread('girl.jpg');
X = rgb2gray(X);
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');
Y=idwt2(cA,cH,cV,cD,'haar');%单尺度二维离散小波重构(逆变换)
subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像');

运行结果:
在这里插入图片描述

  • X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
    使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ;

代码示例:

X = imread('rabbit.jpg');
X = rgb2gray(X);
[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db2','d'); 
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D);
%单尺度二维离散小波重构(逆变换)
A=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_D,Hi_D);
subplot(1,2,1);imshow(X);title('原图');
subplot(1,2,2),imshow(uint8(A)),title('重构图');

运行结果:
在这里插入图片描述

  • X=idwt2(cA,cH,cV,cD,‘wname’,S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
    返回中心附近的 S 个数据点

代码示例:

X = imread('rabbit.jpg');
X = rgb2gray(X);
[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'haar');
%单尺度二维离散小波重构(逆变换)
A=idwt2(cA,[],[],[],'haar');
H=idwt2([],cH,[],[],'haar');
V=idwt2([],[],cV,[],'haar');
D=idwt2([],[],[],cD,'haar');
imshow(X);
figure;
subplot(2,2,1),imshow(uint8(A)),title('低频重构图');
subplot(2,2,2),imshow(uint8(H)),title('水平高频重构图');
subplot(2,2,3),imshow(uint8(V)),title('竖直高频重构图');
subplot(2,2,4),imshow(uint8(D)),title('对角高频重构图');

运行结果:
在这里插入图片描述

4.wavedec2函数

功能: 二维小波分解
句法:

  • [C,S] = wavedec2(X,N,wname)
    返回矩阵X在N级的小波分解,使用字符串“wname”中命名的小波。输出是分解向量C和相应的记账矩阵S。

代码示例:

I = imread('girl.jpg');
[C,S]=wavedec2(I,2,'haar');
disp(size(C));
disp(size(S));

运行结果:
在这里插入图片描述

  • [C,S] = wavedec2(X,N,LoD,HiD)

代码示例:

I = imread('girl.jpg');
[LoD,HiD] = wfilters('haar','d');
[C,S]=wavedec2(I,2,LoD,HiD);
disp(size(C));
disp(size(S));

运行结果:
在这里插入图片描述

5.waverec2函数

功能:
语法:

  • x = waverec2(c,s,wname)
    基于多级小波分解结构[C,S]重构矩阵X。‘wname’ 为使用的小波基函数;

代码示例:

[X,map] = imread('girl.jpg');
X = rgb2gray(X);
[c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解。分解小波函数haar
%多尺度二维离散小波重构(逆变换)
Y=waverec2(c,s,'haar');
figure;
subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像');

结果显示:
在这里插入图片描述

  • x = waverec2(c,s,LoR,HiR)
    使用重构低通和高通滤波器LoR和 HiR重构原信号。

代码示例:

[X,map] = imread('girl.jpg');
X = rgb2gray(X);
[Lo_D,Hi_D]=wfilters('db2','d'); 
[c,s]=wavedec2(X,2,'haar');%进行2尺度二维离散小波分解
Y=waverec2(c,s,Lo_D,Hi_D);
figure;
subplot(1,2,1),imshow(X,map),title('原始图像');
subplot(1,2,2),imshow(Y,map),title('重构图像');

结果显示:
在这里插入图片描述

三、相关单词

wavelet 小波
decomposition 分解
approximation 近似值
coefficient 系数
discrete 离散的
low-pass filter 低通滤波器
high-pass filter 高通滤波器
orthogonal 正交的

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-用户IM,转载请注明出处:https://javaforall.cn/163775.html原文链接:https://javaforall.cn

【正版授权,激活自己账号】: Jetbrains全家桶Ide使用,1年售后保障,每天仅需1毛

【官方授权 正版激活】: 官方授权 正版激活 支持Jetbrains家族下所有IDE 使用个人JB账号...

(0)
blank

相关推荐

  • hdu 3081 hdu 3277 hdu 3416 Marriage Match II III IV //灵活运用最大流量

    hdu 3081 hdu 3277 hdu 3416 Marriage Match II III IV //灵活运用最大流量

  • windows文件服务器双机热备_服务器双机热备解决方案「建议收藏」

    两台主机各安装一套数据库软件(Oracle/SQL/Sysbase/)和应用程序,建立主机系统结构的镜像模式。将数据库的系统库、数据库及日志建立在磁盘阵列提供的硬盘裸设备上,保证了其中任一台主机出现故障时,令外一台的数据库能继续访问数据库,通过主机切换进程的脚本文件实现应用程序的切换。保证应用业务的服务不停顿,和资料的安全。使用两台服务器分别与磁盘阵列相连接,采用standby方式。一台主机(…

  • DSP28335 Flash烧写

    DSP28335 Flash烧写一.切换为Flash烧写版本方法//1.将主程序中的:MemCopy(&RamfuncsLoadStart,&RamfuncsLoadEnd,&RamfuncsRunStart);//InitFlash();//两个函数取消注释//2.将工程中的28335_RAM_lnk.cmd从工程中删除,添加CMD文件夹下的F283…

  • 怎么设置pycharm环境_怎么设置环境光影响物体

    怎么设置pycharm环境_怎么设置环境光影响物体恍惚大半年过去了,我也大半年没接触Pycharm找个软件了,今天由于项目需要,重新打开恍如一个陌生软件。折腾几分钟也渐渐回忆起那些熟悉的操作,但这几分钟以及在这几分钟前的对于陌生畏惧,以后像尽力避免罢了。我曾在不舍昼夜在Pycharm前敲打代码,似乎也成为了许久的过往,实际只是半年多而已…牢骚结束,言归正传。虚拟环境搭建搭建一个虚拟环境是件十分麻烦的事情,再娴熟的人也要花费个把小时,因为有一大堆包需要下载。点击File—>CreateProject,选择新环境,按照如下目录搭建虚拟环境,不过

  • python怎么实现检验_python实现KMO检验和Bartlett’s球形检验

    python怎么实现检验_python实现KMO检验和Bartlett’s球形检验1.KMOKMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。主要应用于多元统计的因子分析。KMO统计量是取值在0和1之间。使用说明:Kaiser给出了常用的kmo度量标准: 0.9以上表示非常适合;0.8表示适合;0.7表示一般;0.6表示不太适合;0.5以下表示极不适合。KMO统计量是取值在0和1之间。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于…

  • mybatisPlus填坑之逻辑删除

    mybatisPlus填坑之逻辑删除网上大部分的关于mybatisPlus的逻辑删除的配置介绍都是有问题的,原因可能是官网已经做了更新!!!错误如图:正确的配置是:SpringBoot配置方式: application.yml加入配置(如果你的默认值和mp默认的一样,该配置可无): yml文件(区别是多了一个路径db-config,同学们细看了) mybatis-plus:global-c…

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。

关注全栈程序员社区公众号