Exponenta Banner
exponenta event banner

iswt2

Обратное дискретное стационарное 2-D вейвлет-преобразование

свернуть все на странице

    Синтаксис

    X = iswt2 (swc, wname)
    X = iswt2 (swc, LoR, HiR)
    X = iswt2 (A, H, V, D, wname)
    X = iswt2 (A, H, V, D, LoR, HIR)

    Описание

    X = iswt2(swc,wname) возвращает обратное дискретное стационарное 2-D вейвлет-преобразование вейвлет-разложения swc использование вейвлета wname. Разложение swc - выходной сигнал swt2.

    Примечание

    swt2 использует арифметику двойной точности внутри и возвращает матрицы коэффициентов двойной точности. swt2 предупреждает о потере точности при преобразовании в двойное значение.

    X = iswt2(swc,LoR,HiR) использует указанные фильтры низкочастотного и высокочастотного вейвлет-восстановления LoR и HiRсоответственно.

    пример

    X = iswt2(A,H,V,D,wname) использует массив коэффициентов аппроксимации A и массивы коэффициентов детализации H, V, и D. Множества H, V, и D содержат коэффициенты детализации по горизонтали, вертикали и диагонали соответственно. Массивы являются выходом swt2.

    • Если разложение swc или массивы коэффициентов A, H, V, и D были сгенерированы из многоуровневой декомпозиции матрицы 2-D, синтаксис X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,wname) восстанавливает матрицу 2-D.

    • Если разложение swc или массивы коэффициентов A, H, V, и D были сгенерированы из одноуровневой декомпозиции массива 3-D, синтаксис X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,wname) восстанавливает массив 3-D.

    пример

    X = iswt2(A,H,V,D,LoR,HiR) использует фильтры низкочастотной и высокочастотной вейвлет-реконструкции LoR и HiRсоответственно.

    • Если разложение swc или массивы коэффициентов A, H, V, и D были сгенерированы из многоуровневой декомпозиции матрицы 2-D, синтаксис X = iswt2(A(:,:,end),H,V,D,LoR,HiR) восстанавливает матрицу 2-D.

    • Если разложение swc или массивы коэффициентов A, H, V, и D были сгенерированы из одноуровневой декомпозиции массива 3-D, синтаксис X = iswt2(A(:,:,1,:),H,V,D,LoR,HiR) восстанавливает массив 3-D.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть сценарий в реальном времени

    Показать идеальную реконструкцию с помощью swt2 и iswt2 с ортогональным вейвлетом.

    load woman
[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] = wfilters('db6');
[ca,chd,cvd,cdd] = swt2(X,3,Lo_D,Hi_D);
recon = iswt2(ca,chd,cvd,cdd,Lo_R,Hi_R);
norm(X-recon)
    ans = 1.0126e-08
    Открыть сценарий в реальном времени

    В этом примере показано, как восстановить изображение RGB из многоуровневой стационарной вейвлет-декомпозиции с использованием массивов аппроксимации и коэффициентов детализации.

    Загрузите образ RGB. RGB-изображение также называется truecolor-изображением. Изображение является 3-D массивом типа uint8. С тех пор swt2 требует, чтобы первый и второй размеры были разделены на степень 2, извлечь часть изображения и просмотреть его.

    imdata = imread('ngc6543a.jpg');
x = imdata(1:512,1:512,:);
image(x)

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

    Получение стационарной вейвлет-декомпозиции изображения уровня 4 с помощью db4 вейвлет. Возвращает коэффициенты аппроксимации и коэффициенты горизонтальности, вертикали и детализации в виде отдельных массивов.

    [a,h,v,d] = swt2(x,4,'db4');

    Реконструируйте изображение, используя зеленую и синюю составляющие коэффициентов аппроксимации. Просмотрите реконструкцию.

    a2 = zeros(size(a));
a2(:,:,2:3,4)=a(:,:,2:3,4);
xrec = iswt2(a2,0*h,0*v,0*d,'db4');
xrec2 = (xrec-min(xrec(:)))/(max(xrec(:))-min(xrec(:)));
image(xrec2)
title('Reconstruction')

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

    Входные аргументы

    свернуть все

    Стационарная вейвлет-декомпозиция, заданная как массив 3-D или 4-D. Разложение содержит коэффициенты аппроксимации и детализации 2-D стационарного вейвлет-преобразования (SWT). Стационарная вейвлет-декомпозиция является выходом swt2.

    Типы данных: double

    Анализ вейвлета, заданного как вектор символа или скаляр строки. iswt2 поддерживает только вейвлеты типа 1 (ортогональные) или типа 2 (биортогональные). Посмотрите wfilters для списка ортогональных и биоргональных вейвлетов. Указанный вейвлет должен быть тем же вейвлетом, который используется для получения коэффициентов аппроксимации и детализации.

    Фильтры вейвлет-реконструкции, заданные как пара действительных векторов четной длины. LoR является фильтром реконструкции нижних частот, и HiR является фильтром реконструкции верхних частот. Длины LoR и HiR должно быть равным. Посмотрите wfilters для получения дополнительной информации.

    Коэффициенты аппроксимации, заданные как многомерный массив. Массив является выходом swt2.

    Типы данных: double

    Коэффициенты детализации, определяемые как многомерные массивы одинакового размера. H, V, и D содержат коэффициенты детализации по горизонтали, вертикали и диагонали соответственно. Массивы являются выходом swt2.

    Типы данных: double

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Восстановление, возвращаемое в виде матрицы 2-D или массива 3-D.

    Если swc или (A,H,V,D) получены из индексированного анализа изображения или truecolor (RGB) анализа изображения, затем X является матрицей m-by-n или матрицей m-by-n-by-3 соответственно.

    Вопросы совместимости

    развернуть все

    В R2017b изменилось поведение

    Ссылки

    [1] Насон, Г. П. и Б. В. Сильверман. «Стационарное вейвлет-преобразование и некоторые статистические приложения». В «Вейвлетах и статистике» под редакцией Анестиса Антониадиса и Жоржа Оппенгейма, 103: 281-99. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_17.

    [2] Койфман, Р. Р. и Д. Л. Донохо. «Перевод-инвариантное снятие шума». В «Вейвлетах и статистике» под редакцией Анестиса Антониадиса и Жоржа Оппенгейма 103: 125-50. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер Нью-Йорк, 1995. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-2544-7_9.

    [3] Pesquet, J.-C., H. Krim и H. Carfantan. «Инвариантные во времени ортонормированные вейвлет-представления». Транзакции IEEE по обработке сигналов 44, № 8 (август 1996 года): 1964-70. https://doi.org/10.1109/78.533717.

    Расширенные возможности

    .

    См. также

    | |

    Представлен до R2006a

    Документация инструментария вейвлет

    Поддержка