Обратное 2-D подъемное вейвлет-преобразование
X = ilwt2(AD_In_Place,W)
X = ilwt2(CA,CH,CV,CD,W)
X = ilwt2(AD_In_Place,W,LEVEL)
X = ILWT2(CA,CH,CV,CD,W,LEVEL)
X = ilwt2(AD_In_Place,W,LEVEL,'typeDEC',typeDEC)
X = ilwt2(CA,CH,CV,CD,W,LEVEL,'typeDEC',typeDEC)
ilwt2 выполняет реконструкцию 2-D подъемного импульса относительно конкретного поднятого импульса, который вы указываете.
X = ilwt2(AD_In_Place,W) вычисляет восстановленную матрицу X использование матрицы коэффициентов аппроксимации и детализации AD_In_Place, полученный посредством лифтингового вейвлет-разложения. W является именем поднятого вейвлета (см. liftwave).
X = ilwt2(CA,CH,CV,CD,W) вычисляет восстановленную матрицу X используя вектор коэффициентов аппроксимации CA и векторы коэффициентов детализации CH, CV, и CD получают подъемным вейвлет-разложением.
X = ilwt2(AD_In_Place,W,LEVEL) или X = ILWT2(CA,CH,CV,CD,W,LEVEL) вычисляет реконструкцию подъемного импульса, на уровне LEVEL.
X = ilwt2(AD_In_Place,W,LEVEL,'typeDEC',typeDEC) или X = ilwt2(CA,CH,CV,CD,W,LEVEL,'typeDEC',typeDEC) с typeDEC = 'w' или 'wp' вычисляет вейвлет или разложение вейвлет-пакета с использованием подъема, на уровне LEVEL.
Вместо имени поднятого вейвлета можно использовать связанную схему подъема LS: X = ilwt2(...,LS,...) вместо X = ilwt2(...,W,...).
Дополнительные сведения о схемах подъема см. в разделе lsinfo.
% Start from the Haar wavelet and get the
% corresponding lifting scheme.
lshaar = liftwave('haar');
% Add a primal ELS to the lifting scheme.
els = {'p',[-0.125 0.125],0};
lsnew = addlift(lshaar,els);
% Perform LWT at level 1 of a simple image.
x = reshape(1:16,4,4);
[cA,cH,cV,cD] = lwt2(x,lsnew);
% Perform integer LWT of the same image.
lshaarInt = liftwave('haar','int2int');
lsnewInt = addlift(lshaarInt,els);
[cAint,cHint,cVint,cDint] = lwt2(x,lsnewInt);
% Invert the two transforms.
xRec = ilwt2(cA,cH,cV,cD,lsnew);
err = max(max(abs(x-xRec)))
err =
0
xRecInt = ilwt2(cAint,cHint,cVint,cDint,lsnewInt);
errInt = max(max(abs(x-xRecInt)))
errInt =
0
Если AD_In_Place или cA, cH, cV, cD получены из индексированного анализа изображения или анализа изображения с трюэколором, они являютсяmоколо-n матрицы или mоколо-n-на-3 массива, соответственно.
Дополнительные сведения о форматах изображений см. в разделе image и imfinfo справочные страницы.