Пути рассеяния
Создайте сеть рассеяния изображений с размером изображения 256 на 256 и шкалой инвариации, равной минимуму размера изображения. Значение по умолчанию OptimizePath значение равно 1 (true).
sf = waveletScattering2('ImageSize',[256 256],'InvarianceScale',128)
sf =
waveletScattering2 with properties:
ImageSize: [256 256]
InvarianceScale: 128
NumRotations: [6 6]
QualityFactors: [1 1]
Precision: "single"
OversamplingFactor: 0
OptimizePath: 1
Получите количество путей рассеяния в каждом порядке. Отображение общего количества путей рассеяния.
[spaths,npaths] = paths(sf); sum(npaths)
ans = 391
Установите OptimizePath значение сети для false. Отображение общего количества путей рассеяния. Для измененной сети преобразование рассеяния не уменьшает количество путей для вычисления на основе фактора полосы пропускания.
sf.OptimizePath = false; [spaths,npaths] = paths(sf); sum(npaths)
ans = 571
Этот пример показывает, как OptimizePath свойство может повлиять на пути рассеяния, которые включают определенный вейвлет.
Создайте вейвлет по умолчанию изображения сети рассеяния. Получите все вейвлет и центральные пространственные частоты для сети. Получите все пути рассеяния. Отображение общего количества путей.
sf = waveletScattering2
[~,psifilters,f] = filterbank(sf);
[spaths,npaths] = paths(sf);
disp(['Total Number of Paths: ',num2str(sum(npaths))])
sf =
waveletScattering2 with properties:
ImageSize: [128 128]
InvarianceScale: 64
NumRotations: [6 6]
QualityFactors: [1 1]
Precision: 'single'
OversamplingFactor: 0
OptimizePath: 1
Total Number of Paths: 241
Отображение количества вейвлет в каждой группе фильтров.
disp(['Filter Bank 1: ',num2str(size(psifilters{1},3))]); disp(['Filter Bank 2: ',num2str(size(psifilters{2},3))]);
Filter Bank 1: 24 Filter Bank 2: 24
Выберите вейвлет из первой группы фильтров и отобразите его пространственную центральную частоту. Использование spaths чтобы найти все пути с тремя элементами, которые включают выбранный вейвлет. Отобразите пути.
waveletA = 14;
disp(['Center Frequency: ',num2str(f{1}(waveletA,:))]);
ind = find(spaths{3}.path(:,2)==waveletA);
spaths{3}(ind,:)
Center Frequency: 0.08119 0.046875
ans =
6x1 table
path
_____________
0 14 19
0 14 20
0 14 21
0 14 22
0 14 23
0 14 24
Постройте график центральных частот вейвлет на путях.
plot(f{1}(waveletA,1),f{1}(waveletA,2),'k^');
xlabel('f_x')
ylabel('f_y')
hold on
waveletBs = spaths{3}.path(ind,3);
plot(f{2}(waveletBs,1),f{2}(waveletBs,2),'bx');
grid on
legend('First Filter Bank Wavelet','Second Filter Bank Wavelets',...
'Location','northeastoutside')

Теперь установите OptimizePath свойство сети рассеяния sf на false. Получите вейвлет, пространственные частоты центра и пути рассеяния сети.
sf.OptimizePath = false
[~,psifilters2,f2] = filterbank(sf);
[spaths2,npaths2] = paths(sf);
disp(['Total Number of Paths: ',num2str(sum(npaths2))])
sf =
waveletScattering2 with properties:
ImageSize: [128 128]
InvarianceScale: 64
NumRotations: [6 6]
QualityFactors: [1 1]
Precision: 'single'
OversamplingFactor: 0
OptimizePath: 0
Total Number of Paths: 385
Выберите тот же вейвлет, что и выше. Чтобы подтвердить, что это тот же вейвлет, отобразите его пространственную центральную частоту. Использование spaths чтобы найти все пути с тремя элементами, которые включают вейвлет. Потому что OptimizePath установлено в false, у вейвлет фильтра больше дочерних элементов.
waveletA = 14;
disp(['Center Frequency: ',num2str(f2{1}(waveletA,:))]);
ind = find(spaths2{3}.path(:,2)==waveletA);
spaths2{3}(ind,:)
Center Frequency: 0.08119 0.046875
ans =
12x1 table
path
_____________
0 14 13
0 14 14
0 14 15
0 14 16
0 14 17
0 14 18
0 14 19
0 14 20
0 14 21
0 14 22
0 14 23
0 14 24
Постройте график центральных частот вейвлет на путях. Некоторые дочерние фильтры имеют центральные частоты выше, чем выбранный вейвлет.
figure
plot(f2{1}(waveletA,1),f2{1}(waveletA,2),'k^');
xlabel('f_x')
ylabel('f_y')
hold on
waveletBs = spaths2{3}.path(ind,3);
plot(f2{2}(waveletBs,1),f2{2}(waveletBs,2),'bx');
grid on
legend('First Filter Bank Wavelet','Second Filter Bank Wavelets',...
'Location','northeastoutside')

sf - Сеть вейвлет изображенийwaveletScattering2 объектВейвлет вейвлет-рассеяния изображений, заданная как waveletScattering2 объект.
spaths - Пути рассеянияПути рассеяния всех порядков сети рассеяния, возвращенные как массив ячеек таблиц MATLAB. spaths имеет n элементы, где n количество порядков в сети рассеяния.
Каждая таблица MATLAB в spaths содержит одну переменную, path. Переменная path - вектор-строка с одним столбцом для каждого элемента пути. Скаляр 0 обозначает оригинальное изображение. Положительные целые числа в L-м столбце обозначают соответствующий вейвлет-фильтр в (L − 1) -й группе фильтров. Вейвлет фильтры упорядочены путем уменьшения центральной частоты. Есть NumRotations вейвлеты на пару центральной частоты.
npaths - Количество путей рассеянияКоличество путей рассеяния в каждом порядке сети рассеяния. npaths является вектором- no -by-1, где no - количество порядков в сети рассеяния. Сумма элементов npaths - общее количество путей рассеяния.
У вас есть измененная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример с вашими правками?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.