Обратное двойное дерево и двойная плотность 2-D вейвлет-преобразования
Продемонстрируйте совершенную реконструкцию изображения с помощью сложного ориентированного вейвлет-преобразования с двойным деревом.
Загрузите изображение и получите комплексное ориентированное вейвлет-преобразование двойного дерева до уровня 5 с помощью dddtree2. Реконструировать изображение с помощью idddtree2 и продемонстрировать совершенную реконструкцию.
load woman; wt = dddtree2('cplxdt',X,5,'dtf2'); xrec = idddtree2(wt); max(max(abs(X-xrec)))
ans = 7.4181e-12
wt - Вейвлет-преобразованиеВейвлет-преобразование, возвращаемое как структура из dddtree2 с этими полями:
type - Тип вейвлет-декомпозиции (банка фильтров)'dwt' | 'ddt' | 'realdt' | 'cplxdt' | 'realdddt' | 'cplxdddt'Тип вейвлет-декомпозиции (банка фильтров), указанный как один из 'dwt', 'ddt', 'realdt', 'cplxdt', 'realdddt', или 'cplxdddt'. 'dwt' является критически отобранным DWT. 'ddt' создает вейвлет-преобразование с двойной плотностью с одним масштабированием и двумя вейвлет-фильтрами для фильтрации строк и столбцов. 'realdt' и 'cplxdt' получение ориентированных двухдеревых вейвлет-преобразований, состоящих из двух и четырех разделяемых вейвлет-преобразований. 'realdddt' и 'cplxdddt' получить двойные древовидные вейвлет-преобразования двойной плотности, состоящие из двух и четырех разделяемых вейвлет-преобразований.
level - Уровень вейвлет-разложенияУровень вейвлет-разложения, заданный как положительное целое число.
filters - Фильтры разложения (анализа) и реконструкции (синтеза)Фильтры разложения (анализа) и реконструкции (синтеза), указанные как структура с этими полями:
Fdf - Фильтры анализа первого этапаФильтры анализа первого этапа, определенные как матрица N-by-2 или N-by-3 для вейвлет-преобразований с одним деревом, или массив ячеек 1 на 2 из двух N-by-2 или N-by-3 матриц для вейвлет-преобразований с двумя деревьями. Матрицы N-by-3 для вейвлет-преобразований двойной плотности. Для N-by-2 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым столбцом - вейвлет (высокопроходный) фильтр. Для N-by-3 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым и третьим столбцами являются вейвлет (высокопроходные) фильтры. Для преобразований двойного дерева каждый элемент массива ячеек содержит фильтры анализа первого этапа для соответствующего дерева.
Df - Фильтры анализа для уровней > 1Анализ фильтрует для уровней > 1, заданных как матрица N-by-2 или N-by-3 для вейвлет-преобразований с одним деревом, или массив ячеек 1 на 2 из двух N-by-2 или N-by-3 матриц для вейвлет-преобразований с двумя деревьями. Матрицы N-by-3 для вейвлет-преобразований двойной плотности. Для N-by-2 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым столбцом - вейвлет (высокопроходный) фильтр. Для N-by-3 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым и третьим столбцами являются вейвлет (высокопроходные) фильтры. Для преобразований двойного дерева каждый элемент массива ячеек содержит фильтры анализа для соответствующего дерева.
Frf - Фильтры реконструкции первого уровняФильтры реконструкции первого уровня, заданные как матрица N-by-2 или N-by-3 для вейвлет-преобразований с одним деревом или массив ячеек 1 на 2 из двух N-by-2 или N-by-3 матриц для вейвлет-преобразований с двумя деревьями. Матрицы N-by-3 для вейвлет-преобразований двойной плотности. Для N-by-2 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым столбцом - вейвлет (высокопроходный) фильтр. Для N-by-3 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым и третьим столбцами являются вейвлет (высокопроходные) фильтры. Для преобразований двойного дерева каждый элемент массива ячеек содержит фильтры синтеза первой ступени для соответствующего дерева.
Rf - Восстановительные фильтры для уровней > 1Фильтры реконструкции для уровней > 1, заданные как матрица N-by-2 или N-by-3 для вейвлет-преобразований с одним деревом, или массив ячеек 1 на 2 из двух N-by-2 или N-by-3 матриц для вейвлет-преобразований с двумя деревьями. Матрицы N-by-3 для вейвлет-преобразований двойной плотности. Для N-by-2 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым столбцом - вейвлет (высокопроходный) фильтр. Для N-by-3 матрицы первым столбцом матрицы является масштабный (низкочастотный) фильтр, а вторым и третьим столбцами являются вейвлет (высокопроходные) фильтры. Для преобразований двойного дерева каждый элемент массива ячеек содержит фильтры анализа первого этапа для соответствующего дерева.
cfs - Коэффициенты вейвлет-преобразованияКоэффициенты вейвлет-преобразования, заданные как 1-by- (level+ 1) массив ячеек матриц. Размер и структура матричных элементов массива ячеек зависят от типа вейвлет-преобразования следующим образом:
'dwt' — cfs{j}(:,:,d)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3 - ориентация.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
'ddt' — cfs{j}(:,:,d)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3,4,5,6,7,8 - ориентация.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
'realddt' — cfs{j}(:,:,d,k)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3 - ориентация.
k = 1,2 - дерево вейвлет-преобразования.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
'cplxdt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3 - ориентация.
k = 1,2 - дерево вейвлет-преобразования.
m = 1,2 - действительная и мнимая части.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
'realdddt' — cfs{j}(:,:,d,k)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3 - ориентация.
k = 1,2 - дерево вейвлет-преобразования.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
'cplxdddt' — cfs{j}(:,:,d,k,m)
j = 1,2,... level - уровень.
d = 1,2,3 - ориентация.
k = 1,2 - дерево вейвлет-преобразования.
m = 1,2 - действительная и мнимая части.
cfs{level+1}(:,:) являются коэффициентами нижних частот или масштабированием.
xrec - Синтезированный образ 2-DСинтезированное изображение, возвращенное в виде матрицы.
Типы данных: double
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
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.