Вейвлет 2-D преобразование рассеяния
s = scatteringTransform(sf,im)im для sf, сеть рассеяния изображения. im - вещественно-значная матрица 2-D или матрица 3-D. Если im равно 3-D, размер третьего измерения должен быть равен 3. Размеры строк и столбцов im должны соответствовать ImageSize значение sf. Продукция s - массив ячеек с элементами Nfb + 1, где Nfb - количество банков фильтров в сети рассеяния. Nfb равно количеству элементов в QualityFactors имущество sf. Эквивалентно, количество элементов в s равно количеству порядков в сети рассеяния. Каждый элемент s является таблицей MATLAB ®.
[ также возвращает коэффициенты вейвлет-скалограммы для s,u] = scatteringTransform(sf,im)im. Продукция u - массив ячеек с элементами Nfb + 1, где Nfb - количество банков фильтров в сети рассеяния. Nfb равно количеству элементов в QualityFactors имущество sf. Эквивалентно, количество элементов в u равно количеству порядков в сети рассеяния. Каждый элемент u является таблицей MATLAB.
Этот пример показывает, что коэффициенты рассеяния являются низкочастотными версиями коэффициентов скалограммы.
Загрузите образ RGB. Отображение красного канала.
im = imread('circle.jpg');
size(im)ans = 1×3
256 256 3
figure
imagesc(im(:,:,1))
colormap gray;
Для изображений RGB размер третьего измерения должен быть равен 3. Размеры строк и столбцов изображения необходимо указывать только при создании сети рассеяния. Создайте сеть рассеяния для применения к изображению и выполните преобразование рассеяния.
sf = waveletScattering2('ImageSize',[256 256],'InvarianceScale',32,... 'NumRotations',[8 8]); [S,U] = scatteringTransform(sf,im);
Поля изображения и коэффициента в S и U являются M-by-N-by-3. Размеры M-на-N постоянны только в изображениях рассеяния, поскольку функция масштабирования имеет фиксированную полосу пропускания, в то время как вейвлеты имеют разные полосы пропускания.
Используйте цикл for и постройте график красного канала для скалограммы и коэффициентов рассеяния для 8 углов поворота в преобразовании рассеяния. Обратите внимание, что коэффициенты рассеяния являются низкочастотными версиями коэффициентов скалограммы.
[~,~,~,filterparams] = sf.filterbank();
theta = filterparams{1}.rotations;
figure
for k = 1:numel(theta)
subplot(2,1,1)
imagesc(U{2}.coefficients{k}(:,:,1));
axis xy
title(['$$\Theta = $$' num2str(theta(k))],'Interpreter','Latex');
subplot(2,1,2)
imagesc(S{2}.images{k}(:,:,1));
axis xy
pause(1)
end
Приведенный выше for-loop приводит к анимации, идентичной описанной ниже.
