Отобразите реконструкцию с биоортогональными вейвлетами

Этот пример показывает, как, применяя порядок биоортогональные фильтры вейвлета могут влиять на реконструкцию изображений.

Сгенерируйте фильтры анализа и синтеза для вейвлета bior3.5. Загрузите в и отобразите изображение.

[LoD,HiD,LoR,HiR] = wfilters('bior3.5');
load woman
imagesc(X)
colormap gray

Аналитические фильтры, LoD и HiD, имеют 5 исчезающих моментов. Фильтры синтеза, LoR и HiR, имеют 3 исчезающих момента. Сделайте пятиуровневое разложение вейвлета изображения с помощью аналитических фильтров.

[c1,s1] = wavedec2(X,5,LoD,HiD);

Найдите порог, который сохраняет только те коэффициенты вейвлета со значениями в лучших 10 процентах. Используйте порог, чтобы установить нижнюю часть 90 процентов коэффициентов к 0.

frac = 0.1;
c1sort = sort(abs(c1),'desc');
num = numel(c1);
thr = c1sort(floor(num*frac));
c1new = c1.*(abs(c1)>=thr);

Восстановите изображение с помощью фильтров синтеза и пороговых коэффициентов. Отобразите реконструкцию.

X1 = waverec2(c1new,s1,LoR,HiR);
figure
imagesc(X1)
colormap gray

Сделайте пятиуровневое разложение вейвлета изображения с помощью фильтров синтеза.

[c2,s2] = wavedec2(X,5,LoR,HiR);

Найдите порог, который сохраняет только те коэффициенты вейвлета со значениями в лучших 10 процентах. Используйте порог, чтобы установить нижнюю часть 90 процентов коэффициентов к 0

frac = 0.1;
c2sort = sort(abs(c2),'desc');
num = numel(c2sort);
thr = c2sort(floor(num*frac));
c2new = c2.*(abs(c2)>=thr);

Восстановите изображение с помощью фильтров синтеза и пороговых коэффициентов. Отобразите реконструкцию. Разложение с фильтром, который имеет 3 исчезающих момента и восстанавливающий с фильтром, который имеет 5 исчезающих результатов моментов в плохой реконструкции.

X2 = waverec2(c2new,s2,LoD,HiD);
figure
imagesc(X2)
colormap gray

Смотрите также

| | | |