Exponenta Banner
exponenta event banner

appcoef2

2-D коэффициенты аппроксимации

свернуть все на странице

Синтаксис

A = appcoef2 (C, S, wname)
A = appcoef2 (C, S, LoR, HiR)
A = appcoef2 (___, N)

Описание

A = appcoef2(C,S,wname) возвращает коэффициенты аппроксимации в самой грубой шкале с использованием структуры вейвлет-разложения [C,S] 2-D сигнала и импульса, заданного wname. (см. wavedec2 для получения дополнительной информации

A = appcoef2(C,S,LoR,HiR) использует фильтр реконструкции нижних частот LoR и фильтр реконструкции верхних частот HiR. (см. wfilters для получения дополнительной информации

пример

A = appcoef2(___,N) возвращает коэффициенты аппроксимации на уровне N. Если [C,S] является M-уровневая структура вейвлет-разложения 2-D сигнала, затем 0 ≤ N ≤ M.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

В этом примере показано, как восстановить коэффициенты аппроксимации из многоуровневой вейвлет-декомпозиции изображения.

Установите режим расширения DWT в режим заполнения нулем. Загрузка и отображение изображения.

origmode = dwtmode('status','nodisplay');
dwtmode('zpd','nodisp')
load woman
image(X)
colormap(map)
title('Original')

Figure contains an axes. The axes with title Original contains an object of type image.

size(X)
ans = 1×2

   256   256

Выполните трехуровневую вейвлет-декомпозицию изображения с помощью db1 вейвлет. Отображение количества элементов в массиве коэффициентов cfsи содержимое таблицы бухгалтерского учета inds. Обратите внимание, что cfs имеет то же количество элементов, что и X.

wv = 'db1';
[cfs,inds] = wavedec2(X,3,wv);
numel(X)
ans = 65536

numel(cfs)
ans = 65536

inds
inds = 5×2

    32    32
    32    32
    64    64
   128   128
   256   256

Извлеките и отобразите коэффициенты аппроксимации на уровне 2.

cfs2 = appcoef2(cfs,inds,wv,2);
figure
imagesc(cfs2)
colormap('gray')
title('Level 2 Approximation Coefficients')

Figure contains an axes. The axes with title Level 2 Approximation Coefficients contains an object of type image.

size(cfs2)
ans = 1×2

    64    64

Извлеките и отобразите коэффициенты аппроксимации на уровне 3.

cfs3 = appcoef2(cfs,inds,wv,3);
figure
imagesc(cfs3)
colormap('gray')
title('Level 3 Approximation Coefficients')

Figure contains an axes. The axes with title Level 3 Approximation Coefficients contains an object of type image.

size(cfs3)
ans = 1×2

    32    32

Восстановите исходный режим расширения.

dwtmode(origmode,'nodisplay')

Входные аргументы

свернуть все

Вектор вейвлет-разложения 2-D сигнала, заданный как вектор вещественных значений. C - выходной сигнал wavedec2. Матрица бухгалтерского учета S содержит размеры коэффициентов по уровням.

Пример: [C,S] = wavedec2(randn(256,256),4,'db4') возвращает 4-уровневую вейвлет-декомпозицию матрицы.

Типы данных: double

Бухгалтерская матрица вейвлет-разложения 2-D сигнала, заданная как матрица положительных целых чисел. Матрица учета используется для синтаксического анализа коэффициентов в векторе вейвлет-разложения. C по уровню.

Пример: [C,S] = wavedec2(randn(256,256),4,'db4') возвращает 4-уровневую вейвлет-декомпозицию матрицы.

Типы данных: double

Вейвлет, используемый для генерации вейвлет-разложения 2-D сигнала, заданного как вектор символов или строковый скаляр. Вейвлет происходит из одного из следующих семейств вейвлетов: Daubechies, Coiflets, Symlets, Fejér-Korovkin, Discrete Meyer, Biorthogonal и Reverse Biorthogonal. Посмотрите wavemngr для вейвлетов, доступных в каждом семействе.

Пример: 'db4'

Вейвлет-фильтр реконструкции нижних частот, заданный как действительный вектор четной длины. LoR должна быть той же длины, что и HiR. LoR должен быть фильтром реконструкции нижних частот, связанным с вейвлетом, используемым для создания структуры декомпозиции вейвлета [C,S]. (см. wfilters для получения дополнительной информации

Типы данных: double

Вейвлетный фильтр реконструкции верхних частот, заданный как действительный вектор четной длины. HiR должна быть той же длины, что и LoR. HiR должен быть фильтром восстановления верхних частот, связанным с вейвлетом, используемым для создания структуры разложения вейвлета [C,S]. (см. wfilters для получения дополнительной информации

Типы данных: double

Уровень коэффициентов аппроксимации, заданный как положительное целое число. Если [C,S] является M-уровневая структура вейвлет-разложения 2-D сигнала, затем 0 ≤ N ≤ M.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Коэффициенты аппроксимации на уровне N, возвращается в виде матрицы вещественных значений или 3-D массива вещественных значений. Если C и S получены из индексированного анализа изображения или анализа изображения с трюэколором, A является mоколо-n матрица или mоколо-nмассив -на-3, соответственно.

Дополнительные сведения о форматах изображений см. в разделе image и imfinfo.

Типы данных: double

Алгоритмы

Входной вектор C и бухгалтерская матрица S содержат всю информацию о разложении сигнала 2-D.

Давайте NMAX = size(S,1)-2; тогда C = [A(NMAX) H(NMAX) V(NMAX) D(NMAX) … H(1) V(1) D(1)] где A, H, V, и D являются векторами. Если N = NMAXзатем выполняется простая экстракция; в противном случае appcoef2 итеративно вычисляет коэффициенты аппроксимации с использованием обратного вейвлет-преобразования.

Расширенные возможности

.

См. также

|

Представлен до R2006a

Документация инструментария вейвлет

Поддержка