В этом примере показано, как применение биоргональных вейвлет-фильтров порядка может повлиять на реконструкцию изображения.
Создание фильтров анализа и синтеза для bior3.5 вейвлет. Загрузка и отображение изображения.
[LoD,HiD,LoR,HiR] = wfilters('bior3.5'); load woman imagesc(X) colormap gray
Фильтры анализа, LoD и HiD, есть 5 исчезающих моментов. Фильтры синтеза, LoR и HiR, есть 3 исчезающих момента. Выполните пятиуровневую вейвлет-декомпозицию изображения с помощью фильтров анализа.
[c1,s1] = wavedec2(X,5,LoD,HiD);
Найдите порог, который удерживает только те вейвлет-коэффициенты с величинами в топ-10 процентов. Используйте пороговое значение, чтобы установить нижний 90 процент коэффициентов равным 0.
frac = 0.1;
c1sort = sort(abs(c1),'desc');
num = numel(c1);
thr = c1sort(floor(num*frac));
c1new = c1.*(abs(c1)>=thr);Реконструируйте изображение, используя фильтры синтеза и пороговые коэффициенты. Просмотрите реконструкцию.
X1 = waverec2(c1new,s1,LoR,HiR);
figure
imagesc(X1)
colormap gray
Выполните пятиуровневую вейвлет-декомпозицию изображения с помощью фильтров синтеза.
[c2,s2] = wavedec2(X,5,LoR,HiR);
Найдите порог, который удерживает только те вейвлет-коэффициенты с величинами в топ-10 процентов. Используйте пороговое значение, чтобы установить нижний 90 процент коэффициентов равным 0
frac = 0.1;
c2sort = sort(abs(c2),'desc');
num = numel(c2sort);
thr = c2sort(floor(num*frac));
c2new = c2.*(abs(c2)>=thr);Реконструируйте изображение, используя фильтры синтеза и пороговые коэффициенты. Просмотрите реконструкцию. Разложение с помощью фильтра, который имеет 3 момента исчезновения, и восстановление с помощью фильтра, который имеет 5 моментов исчезновения, приводит к плохой реконструкции.
X2 = waverec2(c2new,s2,LoD,HiD);
figure
imagesc(X2)
colormap gray