Вейвлет 2-D преобразование рассеяния
s = scatteringTransform(sf,im)im для sf, сеть рассеяния изображений. im является вещественной 2-D матрицей или 3-D матрицей. Если im 3-D, размер третьей размерности должен равняться 3. Размеры строк и столбцов im должен совпадать с ImageSize значение sf. Область выхода s - массив ячеек с Nfb + 1 элементами, где Nfb - количество банков фильтров в сети рассеяния. Nfb равно количеству элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, количество элементов в s равен количеству порядков в сети рассеяния. Каждый элемент s является MATLAB® таблица.
[ также возвращает вейвлеты вейвлет-скалограммы для s,u] = scatteringTransform(sf,im)im. Область выхода u - массив ячеек с Nfb + 1 элементами, где Nfb - количество банков фильтров в сети рассеяния. Nfb равно количеству элементов в QualityFactors свойство sf. Эквивалентно, количество элементов в u равен количеству порядков в сети рассеяния. Каждый элемент u является таблицей MATLAB.
Этот пример показывает, что коэффициенты рассеяния являются lowpassed версиями коэффициентов скалограммы.
Загрузка изображения RGB. Отобразите красный канал.
im = imread('circle.jpg');
size(im)ans = 1×3
256 256 3
figure
imagesc(im(:,:,1))
colormap gray;
Для изображений RGB размер третьей размерности должен быть 3. Вы должны только задать размеры строк и столбцов изображения, когда вы создаете сеть рассеяния. Создайте сеть рассеяния, чтобы применить к изображению и принять преобразование рассеяния.
sf = waveletScattering2('ImageSize',[256 256],'InvarianceScale',32,... 'NumRotations',[8 8]); [S,U] = scatteringTransform(sf,im);
Изображение и поля коэффициентов в S и U являются M-by-N-by-3. Размерности M-на-N постоянны только в рассеивающих изображениях, потому что функция масштабирования имеет фиксированную полосу пропускания, в то время как вейвлеты имеют различные полосы пропускания.
Используйте цикл for-loop и постройте график красного канала для скалограммы и коэффициентов рассеяния для 8 углов поворота в преобразовании рассеяния. Обратите внимание, что коэффициенты рассеяния являются lowpass 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
Вышеописанный цикл for-loop приводит к анимации, идентичной приведенной ниже.
