Рассеивание вейвлета изображений
Используйте waveletScattering2
объект создать среду для изображения вейвлета, рассеивающего разложение с помощью 2D вейвлетов Morlet с комплексным знаком.
создает среду для разложения рассеивания вейвлета изображений с двумя 2D наборами фильтров Morlet с комплексным знаком и изотропной масштабной инвариантностью. Оба набора фильтров имеют добротности одного вейвлета на октаву. Существует шесть вращений, линейно расположенных с интервалами между 0 и π радианы для каждого фильтра вейвлета. По умолчанию, sf
= waveletScattering2waveletScattering2
принимает входной размер изображений 128 128. Масштабная инвариантность равняется 64.
создает среду для изображения вейвлета, рассеивающегося со свойствами, заданными одним или несколькими sf
= waveletScattering2(Name,Value
)Name,Value
парные аргументы. Свойства могут быть заданы в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN
. Заключите каждое имя свойства в одинарные кавычки (' '
) или двойные кавычки (" "
).
Примечание
За исключениями OptimizePath
и OversamplingFactor
, вы не можете изменить значение свойства существующей среды рассеивания. Например, если вы создаете среду sf
с ImageSize
установите на [256 256]
, вы не можете присвоить различный ImageSize
к sf
.
scatteringTransform | Вейвлет 2D рассеивание преобразовывает |
featureMatrix | Отобразите рассеивающуюся матрицу функции |
log | Натуральный логарифм 2D рассеивания преобразовывает |
filterbank | Вейвлет и масштабирующиеся фильтры |
littlewoodPaleySum | Сумма Литлвуда-Палей |
coefficientSize | Размер коэффициентов рассеивания изображений |
numorders | Количество рассеивания порядков |
numfilterbanks | Количество рассеивания наборов фильтров |
paths | Рассеивание путей |
[1] Бруна, J. и С. Маллэт. "Инвариантные Сети Свертки Рассеивания". Транзакции IEEE согласно Анализу Шаблона и Искусственному интеллекту. Издание 35, Номер 8, 2013, стр 1872–1886.
[2] Sifre, L. и С. Маллэт. "Твердое движение, Рассеивающееся для Классификации Структуры". предварительная печать arXiv. 2014, стр 1–19. https://arxiv.org/abs/1403.1687.
[3] Sifre, L. и С. Маллэт. "Вращение, масштабирование и инвариант деформации, рассеивающийся для дискриминации структуры". 2 013 Конференций по IEEE по Компьютерному зрению и Распознаванию образов. 2013, стр 1233–1240.