Одноуровневый дискретный 2D вейвлет преобразовывает
[
вычисляет одноуровневый 2D дискретный вейвлет преобразовывает (DWT) входных данных cA
,cH
,cV
,cD
] = dwt2(X
,wname
)X
использование wname
вейвлет. dwt2
возвращает содействующую матрицу приближения cA
и подробно изложите содействующие матрицы cH
, cV
, и cD
(горизонталь, вертикальная, и диагональная, соответственно).
2D алгоритм разложения вейвлета для изображений похож на одномерный случай. Двумерный вейвлет и масштабирующиеся функции получены путем взятия продуктов тензора одномерного вейвлета и масштабирования функций. Этот вид двумерного DWT приводит к разложению коэффициентов приближения на уровне j в четырех компонентах: приближение на уровне j + 1, и детали в трех ориентациях (горизонталь, вертикальная, и диагональная). Следующий график описывает основные шаги разложения для изображений.
— Столбцы Downsample: сохраните ровные индексированные столбцы
— Строки Downsample: сохраните ровные индексируемые строки
— Примените операцию свертки с фильтром X строки записи
— Примените операцию свертки с фильтром X столбцы записи
Разложение инициализируется путем установки коэффициентов приближения, равных изображению s: .
Чтобы иметь дело с эффектами конца сигнала, введенными основанным на свертке алгоритмом, 1D и 2D DWT используют глобальную переменную, управляемую dwtmode
. Эта переменная задает вид дополнительного используемого режима сигнала. Возможные варианты включают дополняющее нуль и симметричное расширение, которое является режимом по умолчанию.
[1] Daubechies, я. Десять лекций по вейвлетам, CBMS-NSF региональный ряд конференции в прикладной математике. Филадельфия, PA: SIAM Эд, 1992.
[2] Mallat, S. G. “Теория для Разложения Сигнала Мультиразрешения: Представление Вейвлета”, Транзакции IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту. Издание 11, Выпуск 7, июль 1989, стр 674–693.
[3] Мейер, Y. Вейвлеты и операторы. Переведенный Д. Х. Сэлинджером. Кембридж, Великобритания: Издательство Кембриджского университета, 1995.