idualtree2

Q-сдвиг Кингсбери 2-D обратное двойственное древовидное комплексное вейвлет

Свернуть все на странице

Синтаксис

imrec = idualtree2(A,D)
imrec = idualtree2(___,Name,Value)

Описание

imrec = idualtree2(A,D) возвращает обратное 2-D комплексное двухдревовидное преобразование коэффициентов приближения конечного уровня, A, и массив ячеек из коэффициентов вейвлета, D. A и D являются выходами dualtree2. Для реконструкции, idualtree2 использует два набора фильтров:

  • Ортогональный фильтр Q-сдвига длины 10

  • Почти симметричная биортогональная фильтрующая пара с длинами 7 (масштабирующий синтезирующий фильтр) и 5 (вейвлет фильтр)

пример

imrec = idualtree2(___,Name,Value) задает дополнительные опции, используя аргументы пары "имя-значение". Для примера, 'LowpassGain',0.1 применяет коэффициент усиления 0,1 к коэффициентам приближения конечного уровня.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Этот пример показывает, как восстановить приближение на основе подмножества вейвлет.

Загрузите изображение полутонового цвета 128 на 128.

load xbox
imagesc(xbox)
colormap gray

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

Получите двухдревовидное вейвлет изображения до уровня 2

lev = 2;
[a,d] = dualtree2(xbox,'Level',lev);

Поскольку на каждом уровне разложения существует шесть вейвлет, создайте матрицу нулей 2 на 6.

dgains = zeros(lev,6);

Чтобы восстановить приближение, основанное на 2-й и 5-й вейвлете поддиапазонах, установите вторую и пятую строки dgains равным 1. 2-й и 5-й вейвлеты поддиапазоны соответствуют высокочастотной фильтрации строк и столбцов изображения.

dgains(:,[2 5]) = 1;

Получите две реконструкции с использованием заданных вейвлетов поддиапазонов. Включите коэффициенты масштабирования (lowpass) только в первую реконструкцию.

imrec = idualtree2(a,d,'DetailGain',dgains);
imrec2 = idualtree2(a,d,'DetailGain',dgains,'LowpassGain',0);
figure
subplot(2,1,1)
imagesc(imrec)
title('With Lowpass Coefficients')
subplot(2,1,2)
imagesc(imrec2)
title('Without Lowpass Coefficients')
colormap gray

Figure contains 2 axes. Axes 1 with title With Lowpass Coefficients contains an object of type image. Axes 2 with title Without Lowpass Coefficients contains an object of type image.

Входные параметры

свернуть все

Коэффициенты приближения последнего уровня, заданные как вещественный массив. Коэффициенты приближения являются выходом dualtree2.

Типы данных: double | single

Приближения, заданные как массив ячеек. Коэффициенты вейвлета являются выходом dualtree2.

Типы данных: double | single

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'LevelOneFilter','antonini','LowpassGain',0.5

Биортогональный фильтр для использования в синтезе первого уровня, заданный одним из значений, перечисленных здесь. Для идеальной реконструкции фильтры синтеза первого уровня должны совпадать с фильтрами анализа первого уровня, используемыми в dualtree2.

  • 'legall' - Фильтр LeGall 5/3

  • 'nearsym13_19' - (13,19) -открыть околоортогональный фильтр

  • 'nearsym5_7' - (5,7) -открыть околоортогональный фильтр

  • 'antonini' - (9,7) -открыть фильтр Антонини

Ортогональный фильтр синтеза Q-сдвига Гильберта пары длину для использования на уровнях 2 и выше, заданную в качестве одного из перечисленных значений. Для идеальной реконструкции длина фильтра должна совпадать с длиной фильтра, используемого в dualtree2.

Коэффициенты Вейвлета поддиапазона усилений, заданные как вещественная матрица с размерностью строки L, где L количество элементов в D. Существует шесть столбцов DetailGain для каждого из шести вейвлетов поддиапазонов. Элементы DetailGain являются вещественными числами в интервале [0, 1]. The kth элементы столбцов DetailGain применяются ли усиления (веса) к kth вейвлет поддиапазона. По умолчанию DetailGain является L -by-6 матрицей таковых.

Коэффициент усиления для применения к коэффициентам приближения последнего уровня (lowpass, масштабирование), заданным как действительное число в интервале [0, 1].

Ссылки

[1] Antonini, M., M. Barlaud, P. Mathieu, and I. Daubechies. «Кодирование изображений с использованием Вейвлета преобразования». Транзакции IEEE по обработке изображений 1, № 2 (апрель 1992): 205-20. https://doi.org/10.1109/83.136597.

[2] Кингсбери, Ник. Комплексные вейвлеты для инвариантного анализа сдвига и фильтрации сигналов. Прикладной и вычислительный гармонический анализ 10, № 3 (май 2001 года): 234-53. https://doi.org/10.1006/acha.2000.0343.

[3] Le Gall, D., and A. Tabatabai. «Субдиапазонное кодирование цифровых изображений с использованием симметричных фильтров короткого ядра и методов арифметического кодирования». В ICASSP-88. Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов, 761-64. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE, 1988. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1988.196696.

Расширенные возможности

Генерация кода C/C + +
Сгенерируйте код C и C++ с помощью Coder™ MATLAB ®

.

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2020a

Документация по Wavelet Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте