idwt2

Одноуровневое обратное дискретное 2-D вейвлет

    Описание

    пример

    x = idwt2(cA,cH,cV,cD,wname) выполняет одноуровневую двумерную реконструкцию вейвлета на основе приближения матрицы cA и подробные матрицы cH, cV, и cD (горизонтальный, вертикальный и диагональный, соответственно) с помощью вейвлета, заданного wname. Для получения дополнительной информации см. dwt2.

    Предположим sa = size (cA) = размер (cH) = размер (cV) = размер (cD), и пусть lf равен длине фильтров реконструкции, сопоставленных с wname. Если для режима расширения DWT задана периодизация, размер x, sx равно 2*sa. Для других режимов расширения sx = 2*sa-lf+2. Для получения дополнительной информации см. dwtmode.

    x = idwt2(cA,cH,cV,cD,LoR,HiR) использует указанные lowpass и highpass вейвлет реконструкции LoR и HiR, соответственно.

    x = idwt2(___,s) возвращает значение s центральный фрагмент реконструкции с использованием любого из предыдущих синтаксисов.

    x = idwt2(___,'mode',mode) вычисляет реконструкцию вейвлета с помощью заданного режима расширения mode. Для получения дополнительной информации см. dwtmode. Этот синтаксис можно использовать с любым из предыдущих синтаксисов.

    x = idwt2(cA,[],[],[],___) возвращает одноуровневую восстановленную матрицу коэффициентов приближения x на основе матрицы коэффициентов приближения cA.

    x = idwt2([],cH,[],[],___) возвращает одноуровневую восстановленную матрицу коэффициентов приближения x на основе матрицы коэффициентов детализации по горизонтали cH.

    x = idwt2([],[],cV,[],___) возвращает одноуровневую восстановленную матрицу коэффициентов приближения x на основе вертикальных коэффициентов детализации матрицы cV.

    пример

    x = idwt2([],[],[],cD,___) возвращает одноуровневую восстановленную матрицу коэффициентов приближения x на основе диагональных коэффициентов детализации матрицы cD.

    Примеры

    свернуть все

    Загрузка изображения.

    load woman
    whos X
      Name        Size              Bytes  Class     Attributes
    
      X         256x256            524288  double              
    

    Переменная рабочей области X содержит изображение. Выполните одноуровневое вейвлет X использовать db4 вейвлет.

    [cA1,cH1,cV1,cD1] = dwt2(X,'db4');

    Инвертируйте разложение X использование коэффициентов на уровне 1.

    A0 = idwt2(cA1,cH1,cV1,cD1,'db4');

    Проверяйте на идеальную реконструкцию.

    max(abs(X(:)-A0(:)))
    ans = 3.4171e-10
    

    Загрузка изображения.

    load tartan
    imagesc(X)
    colormap(gray)

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

    Выполните одноуровневое разложение вейвлета, используя db4 вейвлет.

    [cA,cH,cV,cD] = dwt2(X,'db4');

    Получите реконструкцию вейвлета, используя только диагональные коэффициенты детализации.

    xrecD = idwt2([],[],[],cD,'db4');

    Получите вторую реконструкцию вейвлета, на этот раз используя горизонтальный и диагональный коэффициенты детализации.

    xrecHD = idwt2([],cH,[],cD,'db4');

    Отобразите обе реконструкции.

    subplot(1,2,1)
    imagesc(xrecD)
    title('Diagonal')
    subplot(1,2,2)
    imagesc(xrecHD)
    title('Horizontal-Diagonal')
    colormap(gray)

    Figure contains 2 axes. Axes 1 with title Diagonal contains an object of type image. Axes 2 with title Horizontal-Diagonal contains an object of type image.

    Входные параметры

    свернуть все

    Приближения, заданные как массив. cA ожидается, что это будет выходом dwt2.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Горизонтальные коэффициенты детализации, заданные как массив. cD ожидается, что это будет выходом dwt2.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Вертикальные коэффициенты детализации, заданные как массив. cV ожидается, что это будет выходом dwt2.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Диагональные коэффициенты детализации, заданные как массив. cD ожидается, что это будет выходом dwt2.

    Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

    Вейвлет, заданный как вектор символов или строковый скаляр. idwt2 поддерживает только ортогональные или биортогональные вейвлеты. Посмотрите wfilters для получения списка ортогональных и биортогональных вейвлеты.

    Заданный вейвлет должен быть таким же вейвлетом, используемым для получения коэффициентов приближения и деталей.

    Фильтры реконструкции Вейвлета, заданные как пара векторов с четной длиной, действительными значениями. LoR - lowpass фильтр реконструкции, и HiR - фильтр реконструкции верхних частот. Длины LoR и HiR должно быть равным. Посмотрите wfilters для получения дополнительной информации.

    Типы данных: single | double

    Размер центрального фрагмента реконструкции для возврата, заданный как двух элементов вектор положительных целых чисел. s должно быть меньше sx, размер x.

    Типы данных: single | double

    Режим расширения DWT, используемый при реконструкции вейвлета, задается как вектор символов или строковый скаляр. Для возможных режимов расширения см. dwtmode.

    Совет

    • Если cA, cH, cV, и cD получены из индексированного анализа изображений или анализа изображений truecolor, это M -by- N матриц или M -by- N -by-3 массивов, соответственно. Для получения дополнительной информации о форматах изображений см.image и imfinfo.

    Алгоритмы

    Алгоритм восстановления 2-D вейвлет для изображений похож на одномерный случай. Двумерные функции вейвлета и масштабирования получаются путем взятия тензорных продуктов одномерных функций вейвлета и масштабирования. Этот вид двумерного обратного DWT приводит к восстановлению коэффициентов приближения на уровне j из четырех компонентов: Приближение на уровне j + 1 и деталей в трех ориентациях (горизонтальной, вертикальной и диагональной). Следующий график описывает основные шаги восстановления для изображений.

    где

    • - Столбцы Upsample: вставьте нули в нечетные столбцы

    • - Строки Upsample: вставьте нули в нечетные строки

    • - Свернуть с фильтром X строки записи

    • - Свертка с фильтром X столбцов записи

    Ссылки

    [1] Daubechies, Ингрид. Десять лекций по вейвлетам. Серия региональных конференций CBMS-NSF по прикладной математике 61. Филадельфия, Pa: Общество промышленной и прикладной математики, 1992.

    [2] Mallat, S.G. «A Theory for Multirresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation». Транзакции IEEE по анализу шаблонов и машинной разведке 11, № 7 (июль 1989): 674-93. https://doi.org/10.1109/34.192463.

    [3] Meyer, Y. Wavelets and Operators. Перевод Д. Х. Сэлинджера. Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1995.

    Расширенные возможности

    ..

    См. также

    | |

    Представлено до R2006a
    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте