scatteringTransform
Вейвлет 2D рассеивание преобразовывает
Описание
s = scatteringTransform(sf,im)im для sf, рассеивающаяся среда разложения. im 2D матричная или 3-D матрица с действительным знаком. Если im 3-D, размер третьей размерности должен равняться 3. Размеры строки и столбца im должен совпадать с ImageSize значение sf. Выход s массив ячеек с Nfb +1 элемент, где Nfb является количеством наборов фильтров в рассеивающейся среде разложения. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в s равно количеству порядков в рассеивающемся разложении. Каждый элемент s таблица MATLAB®.
[ также возвращает вейвлет scalogram коэффициенты для s,u] = scatteringTransform(sf,im)im. Выход u массив ячеек с Nfb +1 элемент, где Nfb является количеством наборов фильтров в рассеивающейся среде разложения. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в u равно количеству порядков в рассеивающемся разложении. Каждый элемент u таблица MATLAB.
Примеры
Сравните рассеивание и коэффициенты Scalogram
Этот пример показывает, что рассеивающиеся коэффициенты являются lowpassed версиями scalogram коэффициентов.
Загрузите изображение RGB. Отобразите красный канал.
im = imread('circle.jpg');
size(im)ans = 1×3
256 256 3
figure
imagesc(im(:,:,1))
colormap gray;
Для изображений RGB размер третьей размерности должен быть 3. Только необходимо задать размеры строки и столбца изображения, когда вы создаете рассеивающуюся среду. Создайте рассеивающуюся среду, чтобы примениться к изображению и взять рассеивающееся преобразование.
sf = waveletScattering2('ImageSize',[256 256],'InvarianceScale',32,... 'NumRotations',[8 8]); [S,U] = scatteringTransform(sf,im);
Изображение и содействующие поля в S и U M N 3. Размерности M на n являются постоянными только в рассеивающихся изображениях, потому что масштабирующаяся функция зафиксировала пропускную способность, в то время как вейвлеты имеют различную пропускную способность.
Используйте цикл for и постройте красный канал для scalogram и рассеивающиеся коэффициенты для этих 8 углов поворота в рассеивающемся преобразовании. Отметьте, как рассеивающиеся коэффициенты являются версиями lowpass scalogram коэффициентов.
[~,~,~,filterparams] = sf.filterbank();
theta = filterparams{1}.rotations;
figure
for k = 1:numel(theta)
subplot(2,1,1)
imagesc(U{2}.coefficients{k}(:,:,1));
axis xy
title(['$$\Theta = $$' num2str(theta(k))],'Interpreter','Latex');
subplot(2,1,2)
imagesc(S{2}.images{k}(:,:,1));
axis xy
pause(1)
end
Вышеупомянутый цикл for приводит к анимации, идентичной той ниже.
