Обратное двойное дерево и 2D вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывают
Продемонстрируйте, что совершенная реконструкция изображения с помощью комплекса ориентировалась, двойной древовидный вейвлет преобразовывают.
Загрузите изображение и получите ориентированный двойной древовидный вейвлет комплекса, преобразовывают вниз к уровню 5 с помощью dddtree2. Восстановите изображение с помощью idddtree2 и продемонстрируйте совершенную реконструкцию.
load woman; wt = dddtree2('cplxdt',X,5,'dtf2'); xrec = idddtree2(wt); max(max(abs(X-xrec)))
ans = 7.4181e-12
wt — Вейвлет преобразовываетВейвлет преобразовывает, возвращенный как структура из dddtree2 с этими полями:
type — Тип разложения вейвлета (набор фильтров)'dwt' | 'ddt' | 'realdt' | 'cplxdt' | 'realdddt' | 'cplxdddt'Тип разложения вейвлета (набор фильтров) в виде одного из 'dwt', 'ddt', 'realdt', 'cplxdt', 'realdddt', или 'cplxdddt'. 'dwt' критически произведенный DWT. 'ddt' производит вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают с одним масштабированием и двумя фильтрами вейвлета для обеих фильтраций строки и столбца. 'realdt' и 'cplxdt' произведите ориентированный двойной древовидный вейвлет, преобразовывает состоящий из двух и четырех отделимых вейвлетов, преобразовывает. 'realdddt' и 'cplxdddt' произведите двойной древовидный вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывает состоящий из двух и четырех отделимых вейвлетов, преобразовывает.
level — Уровень разложения вейвлетаУровень разложения вейвлета в виде положительного целого числа.
filters — Разложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтрыРазложение (анализ) и реконструкция (синтез) фильтрует в виде структуры с этими полями:
Fdf — Аналитические фильтры первой стадииАналитические фильтры первой стадии в виде N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и второй столбец являются вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит аналитические фильтры первой стадии для соответствующего дерева.
Df — Анализ фильтрует для уровней> 1Аналитические фильтры для уровней> 1 в виде N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и второй столбец являются вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит аналитические фильтры для соответствующего дерева.
Frf — Фильтры реконструкции первого уровняФильтры реконструкции первого уровня в виде N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и второй столбец являются вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит фильтры синтеза первой стадии для соответствующего дерева.
Rf — Реконструкция фильтрует для уровней> 1Фильтры реконструкции для уровней> 1 в виде N-by-2 или N-by-3 матрица для одно-древовидного вейвлета преобразовывают, или 1 2 массив ячеек двух N-by-2 или N-by-3 матрицы для двойного древовидного вейвлета преобразовывает. Матрицами является N-by-3 для вейвлета с удвоенной плотностью, преобразовывает. Для N-by-2 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и второй столбец являются вейвлетом (highpass) фильтр. Для N-by-3 матрица, первый столбец матрицы является масштабирующимся (lowpass), фильтр и вторые и третьи столбцы являются вейвлетом (highpass) фильтры. Поскольку двойное дерево преобразовывает, каждый элемент массива ячеек содержит аналитические фильтры первой стадии для соответствующего дерева.
cfs — Вейвлет преобразовывает коэффициентыВейвлет преобразовывает коэффициенты в виде 1 на (level+1) массив ячеек матриц. Размер и структура элементов матрицы массива ячеек зависят от типа вейвлета, преобразовывают можно следующим образом:
'dwt' — cfs{j}(:,:,d)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3 ориентация.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты.
'ddt' — cfs{j}(:,:,d)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3,4,5,6,7,8 ориентация.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты.
'realddt' — cfs{j}(:,:,d,k)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3 ориентация.
k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты.
'cplxdt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3 ориентация.
k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.
m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты..
'realdddt' — cfs{j}(:,:,d,k)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3 ориентация.
k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты.
'cplxdddt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)
j = 1,2... level уровень.
d = 1,2,3 ориентация.
k = 1,2 является вейвлетом, преобразовывают дерево.
m = 1,2 является действительными и мнимыми частями.
cfs{level+1}(:,:) lowpass, или масштабирование, коэффициенты.
xrec — Синтезируемое 2D изображениеСинтезируемое изображение, возвращенное как матрица.
Типы данных: double
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.