dddtree2
Двойное дерево и 2D вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывают
Синтаксис
Описание
wt = dddtree2(typetree,x,level,fdf,df)typetree дискретное преобразование вейвлета 2D входного изображения, x, вниз выравниваться, level. Вейвлет преобразовывает, использует разложение (анализ) фильтры, fdf, для первого уровня и аналитических фильтров, df, для последующих уровней. Поддерживаемый вейвлет преобразовывает, критически произведенный DWT, действительное ориентированное двойное дерево с удвоенной плотностью, объединяют ориентированное двойное дерево, действительное ориентированное двойное дерево, с удвоенной плотностью, и объединяет ориентированный двойной древовидный вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают. Критически произведенный DWT является разложением набора фильтров в ортогональном или биоортогональном (безызбыточном) базисе. Другой вейвлет преобразовывает, сверхдискретизированные наборы фильтров с отличающимися степенями направленной селективности.
wt = dddtree2(typetree,x,level,fname1,fname2)fname1 поскольку первая стадия двойного древовидного вейвлета преобразовывает и фильтры, заданные в fname2 поскольку последующие этапы двойного древовидного вейвлета преобразовывают. Определение различных фильтров для этапа 1 допустимо и необходимо только когда typetree 'realdt', 'cplxdt', 'realdddt', или 'cplxdddt'.
Примеры
Действительные ориентированные двойные древовидные вейвлеты
Визуализируйте шесть направленных вейвлетов действительного ориентированного двойного древовидного вейвлета, преобразовывают.
Создайте первую стадию аналитические фильтры Farras для этих двух деревьев.
Faf{1} = [0 0
-0.0884 -0.0112
0.0884 0.0112
0.6959 0.0884
0.6959 0.0884
0.0884 -0.6959
-0.0884 0.6959
0.0112 -0.0884
0.0112 -0.0884
0 0];
Faf{2} = [ 0.0112 0
0.0112 0
-0.0884 -0.0884
0.0884 -0.0884
0.6959 0.6959
0.6959 -0.6959
0.0884 0.0884
-0.0884 0.0884
0 0.0112
0 -0.0112];Создайте аналитические фильтры Q-сдвига Кингсбери с 6 касаниями для последующих этапов анализа мультиразрешения.
af{1} = [ 0.0352 0
0 0
-0.0883 -0.1143
0.2339 0
0.7603 0.5875
0.5875 -0.7603
0 0.2339
-0.1143 0.0883
0 0
0 -0.0352];
af{2} = [0 -0.0352
0 0
-0.1143 0.0883
0 0.2339
0.5875 -0.7603
0.7603 0.5875
0.2339 0
-0.0883 -0.1143
0 0
0.0352 0];Чтобы визуализировать шесть направленных вейвлетов, вы измените коэффициенты вейвлета четырех уровней действительное ориентированное двойное древовидное преобразование вейвлета изображения нулей. Создайте изображение нулей, размер которых удовлетворяет следующим ограничениям:
Размерности строки и столбца являются делимыми .
Минимум размера строки и столбца должен быть больше или быть равен продукту максимальной длины аналитических фильтров и .
J = 4; L = 3*2^(J+1); N = L/2^J; x = zeros(2*L,3*L); [numrows,numcols] = size(x)
numrows = 192
numcols = 288
Получите действительное ориентированное двойное древовидное преобразование вейвлета изображения нулей вниз к уровню 4.
wt = dddtree2('realdt',x,J,Faf,af)wt = struct with fields:
type: 'realdt'
level: 4
filters: [1x1 struct]
cfs: {1x5 cell}
sizes: [14x2 double]
Четвертый элемент в wt.cfs коэффициенты вейвлета уровня 4. Вставьте 1 в одно положение шести поддиапазонов вейвлета (три ориентации два дерева) в самой грубой шкале и инвертировании вейвлет преобразовывают.
wt.cfs{4}(N/2,N/2+0*N,1,1) = 1;
wt.cfs{4}(N/2,N/2+1*N,2,1) = 1;
wt.cfs{4}(N/2,N/2+2*N,3,1) = 1;
wt.cfs{4}(N/2+N,N/2+0*N,1,2) = 1;
wt.cfs{4}(N/2+N,N/2+1*N,2,2) = 1;
wt.cfs{4}(N/2+N,N/2+2*N,3,2) = 1;
xrec = idddtree2(wt);Визуализируйте шесть направленных вейвлетов.
imagesc(xrec); colormap gray; axis off; title('Real Oriented Dual-Tree Wavelets')
Вейвлет с удвоенной плотностью преобразовывает
Получите преобразование вейвлета с удвоенной плотностью изображения.
Загрузите изображение и получите вейвлет с удвоенной плотностью, преобразовывают использующие фильтры с 6 касаниями (см. dtfilters).
load xbox imagesc(xbox) colormap gray
wt = dddtree2('ddt',xbox,1,'filters1')
wt = struct with fields:
type: 'ddt'
level: 1
filters: [1x1 struct]
cfs: {[64x64x8 double] [64x64 double]}
sizes: [10x2 double]
В критически произведенном 2D дискретном вейвлете преобразовывают, существует один фильтр highpass. Фильтрация строк и столбцов изображения с фильтром highpass соответствует извлечению деталей в диагональной ориентации. В вейвлете с удвоенной плотностью преобразовывают, существует два фильтра highpass, H1 и H2. По диагонали ориентированные детали извлечены путем фильтрации строк и столбцов изображений с четырьмя комбинациями фильтров highpass. Визуализируйте диагональные детали в четырех вейвлетах highpass-highpass поддиапазоны.
H1H1 = wt.cfs{1}(:,:,4);
H1H2 = wt.cfs{1}(:,:,5);
H2H1 = wt.cfs{1}(:,:,7);
H2H2 = wt.cfs{1}(:,:,8);
subplot(2,2,1)
imagesc(H1H1);
title('H1 H1')
colormap gray;
subplot(2,2,2);
imagesc(H1H2);
title('H1 H2')
subplot(2,2,3)
imagesc(H2H1)
title('H2 H1')
subplot(2,2,4)
imagesc(H2H2)
title('H2 H2')
Комплексный двойной древовидный вейвлет преобразовывает
Получите комплексное двойное древовидное преобразование вейвлета изображения. Покажите, что комплексный двойной древовидный вейвлет преобразовывает, может обнаружить два различных диагональных направления.
Загрузите изображение и получите комплексный двойной древовидный вейвлет, преобразовывают.
load xbox imagesc(xbox) colormap gray
wt = dddtree2('cplxdt',xbox,1,'FSfarras','qshift10')
wt = struct with fields:
type: 'cplxdt'
level: 1
filters: [1x1 struct]
cfs: {[5-D double] [64x64x2x2 double]}
sizes: [5x2 double]
Получите и отобразите по диагонали ориентированные детали от этих двух деревьев.
waveletcfs = wt.cfs{1};
subplot(2,2,1)
imagesc(waveletcfs(:,:,3,1,1))
title('Diagonal - Tree 1 - Real')
colormap gray
subplot(2,2,2)
imagesc(waveletcfs(:,:,3,1,2))
title('Diagonal - Tree 1 - Imaginary')
subplot(2,2,3)
imagesc(waveletcfs(:,:,3,2,1))
title('Diagonal - Tree 2 - Real')
subplot(2,2,4)
imagesc(waveletcfs(:,:,3,2,2))
title('Diagonal - Tree 2 - Imaginary')