Exponenta Banner
exponenta event banner

scatteringTransform

Вейвлет 2D рассеивание преобразовывает

свернуть все на странице

Синтаксис

s = scatteringTransform(sf,im)
[s,u] = scatteringTransform(sf,im)

Описание

s = scatteringTransform(sf,im) возвращает вейвлет 2D преобразование рассеивания im для sf, сеть рассеивания изображений. 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 сети. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в s равно количеству порядков в рассеивающейся сети. Каждый элемент s таблица MATLAB®.

пример

[s,u] = scatteringTransform(sf,im) также возвращает вейвлет scalogram коэффициенты для im. Выход u массив ячеек с Nfb +1 элемент, где Nfb является количеством наборов фильтров в рассеивающейся сети. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в u равно количеству порядков в рассеивающейся сети. Каждый элемент u таблица MATLAB.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

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;

Figure contains an axes. The axes contains an object of type image.

Для изображений RGB размер третьей размерности должен быть 3. Только необходимо задать размеры строки и столбца изображения, когда вы создаете рассеивающуюся сеть. Создайте рассеивающуюся сеть, 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

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title $$\Theta = $$2.7489 contains an object of type image. Axes 2 contains an object of type image.

Вышеупомянутый цикл for приводит к анимации, идентичной той ниже.

Входные параметры

свернуть все

Сеть рассеивания вейвлета изображений в виде waveletScattering2 объект.

Введите изображение в виде 2D матричной или 3-D матрицы с действительным знаком. Если im 3-D, im принят, чтобы быть цветным изображением в цветовом пространстве RGB, и размер третьей размерности должен равняться 3. Размеры строки и столбца im должен совпадать с ImageSize свойство sf.

Выходные аргументы

свернуть все

Рассеивание коэффициентов, возвращенных как массив ячеек. s массив ячеек с Nfb +1 элемент, где Nfb является количеством наборов фильтров в рассеивающейся сети. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в s равно количеству порядков в рассеивающейся сети. Каждый элемент s таблица MATLAB с этими переменными:

Рассеивание коэффициентов, возвращенных как массив ячеек. Каждый элемент images M-by-N или M-by-N-by-3 матрица.

Рассеивание пути, используемого, чтобы получить рассеивающиеся коэффициенты, возвратилось как вектор-строка. Каждый столбец path соответствует одному элементу пути. Скаляр 0 обозначает оригинальное изображение. Положительные целые числа в L th столбец обозначают, что соответствующий вейвлет просачивается (L −1) th набор фильтров. Полосовые фильтры вейвлета упорядочены путем уменьшения центральной частоты.

Существует NumRotations вейвлеты на центральную пару частоты.

Пропускная способность рассеивающихся коэффициентов, возвращенных как скаляр. Пропускная способность симметрична в направлениях y и x.

Основывайте 2 логарифмических разрешения рассеивающихся коэффициентов, возвращенных как скаляр.

Коэффициенты Scalogram, возвращенные как массив ячеек. u массив ячеек с Nfb +1 элемент, где Nfb является количеством наборов фильтров в рассеивающейся сети. Nfb равен числу элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, число элементов в u равно количеству порядков в рассеивающейся сети. Каждый элемент u таблица MATLAB с этими переменными:

Коэффициенты Scalogram, возвращенные как массив ячеек. Каждый элемент coefficients M-by-N или M-by-N-by-3 матрица.

Рассеивание пути, используемого, чтобы получить scalogram коэффициенты, возвратилось как вектор-строка. Каждый столбец path соответствует одному элементу пути. Скаляр 0 обозначает оригинальное изображение. Положительные целые числа в L th столбец обозначают, что соответствующий вейвлет просачивается (L −1) th набор фильтров. Полосовые фильтры вейвлета упорядочены путем уменьшения центральной частоты.

Существует NumRotations вейвлеты на центральную пару частоты.

Пропускная способность scalogram коэффициентов, возвращенных как скаляр.

Основывайте 2 логарифмических разрешения рассеивающихся коэффициентов, возвращенных как скаляр.

Смотрите также

Введенный в R2019a

Документация Wavelet Toolbox

Поддержка