Обратный дискретный стационарный вейвлет преобразовывает 2D
X = iswt2(SWC,
'wname'
)
X
= iswt2(A,H,V,D,wname
)
X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,'wname'
)
X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,'wname'
)
X = iswt2(SWC,Lo_R,Hi_R)
X
= iswt2(A,H,V,D,Lo_R,Hi_R)
X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,Lo_R,Hi_R)
X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,'wname'
)
iswt2
выполняет многоуровневую 2D стационарную реконструкцию вейвлета с помощью или ортогонального или биоортогонального вейвлета. Задайте вейвлет с помощью его имени ('wname'
, смотрите wfilters
для получения дополнительной информации) или его фильтры реконструкции (Lo_R
и Hi_R
).
X = iswt2(SWC,
или 'wname'
)X
= iswt2(A,H,V,D,
восстанавливает wname
)X
сигнала, на основе многоуровневой стационарной структуры разложения вейвлета
SWC
или [A,H,V,D]
(см. swt2
).
Если многоуровневая стационарная структура разложения вейвлета SWC
или [A,H,V,D]
был сгенерирован из 2D матрицы, синтаксиса X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,
восстанавливает 'wname'
)X
сигнала.
Если стационарная структура разложения вейвлета SWC
или [A,H,V,D]
был сгенерирован от одного уровня стационарное разложение вейвлета 3-D матрицы, X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,
восстанавливает 'wname'
)X
сигнала.
X = iswt2(SWC,Lo_R,Hi_R)
или X
= iswt2(A,H,V,D,Lo_R,Hi_R)
или X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,Lo_R,Hi_R)
или X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,
восстанавливает как в предыдущем синтаксисе, с помощью фильтров, которые вы задаете:'wname'
)
Lo_R
реконструкция фильтр lowpass.
Hi_R
фильтр высоких частот реконструкции.
Lo_R
и Hi_R
должна быть та же длина.
iswt2
синтезирует X
от массивов коэффициентов, сгенерированных swt2
. swt2
использование арифметика с двойной точностью внутренне и возвращает содействующие матрицы с двойной точностью. swt2
предупреждает, если существует потеря точности при преобразовании, чтобы удвоиться.
Чтобы отличить одноуровневое разложение изображения истинного цвета от многоуровневого разложения индексируемого изображения, приближение и детализировать массивы коэффициентов изображений истинного цвета является 4-D массивами. Смотрите Отличают Одноуровневое Изображение Истинного цвета от Многоуровневых Индексируемых Разложений Изображений. Также смотрите примеры Стационарное Преобразование Вейвлета Изображения и Обратное Стационарное Преобразование Вейвлета Изображения.
Если K
- разложение уровня выполняется, размерности A
H
V
, и D
массивами коэффициентов является m
- n
- 3 K
.
Если одноуровневое разложение выполняется, размерности A
H
V
, и D
массивами коэффициентов является m
- n
- 1 3. Начиная с одиночного элемента MATLAB®removes последние размерности по умолчанию, третья размерность массивов коэффициентов является одиночным элементом.
Если SWC или (приблизительно, cH, cV, CD) получены из индексируемого анализа изображения или анализа изображения истинного цвета, то X m
- n
матрица или m
- n
- 3 массива, соответственно.
Для получения дополнительной информации о форматах изображения смотрите image
и imfinfo
страницы с описанием.
Нэзон, Г.П.; Б.В. Сильверман (1995), “Стационарный вейвлет преобразовывает и некоторые статистические приложения”, Примечания Лекции в Статистике, 103, стр 281–299.
Койфман, Р.Р.; Донохо Д.Л. (1995), “Шумоподавление инварианта перевода”, Примечания Лекции в Статистике, 103, стр 125–150.
Pesquet, Дж.К.; Х. Крим, Х. Карфэйтан (1996), “Независимые от времени ортонормированные представления вейвлета”, Знак Сделки IEEE. Proc., издание 44, 8, стр 1964–1970.