idualtree2

Q-сдвиг Кингсбери 2D обратный двойной древовидный комплексный вейвлет преобразовывает

Описание

imrec = idualtree2(A,D) возвращает обратное 2D комплексное двойное древовидное преобразование коэффициентов приближения итогового уровня, A, и массив ячеек коэффициентов вейвлета, DA и D выходные параметры dualtree2. Для реконструкции, idualtree2 использование два набора фильтров:

  • Ортогональный фильтр Q-сдвига длины 10

  • Почти симметричная биоортогональная пара фильтра с длинами 7 (масштабирующийся фильтр синтеза) и 5 (фильтр синтеза вейвлета)

пример

imrec = idualtree2(___,Name,Value) задает аргументы пары "имя-значение" использования дополнительных опций. Например, 'LowpassGain',0.1 применяет усиление 0,1 к коэффициентам приближения итогового уровня.

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как восстановить приближение на основе подмножества поддиапазонов вейвлета.

Загрузите 128 128 полутоновое изображение.

load xbox
imagesc(xbox)
colormap gray

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

Получите двойное древовидное преобразование вейвлета изображения вниз к уровню 2

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

С тех пор существует шесть поддиапазонов вейвлета на каждом уровне разложения, создают матрицу 2 на 6 нулей.

dgains = zeros(lev,6);

Чтобы восстановить приближение на основе 2-х и 5-х поддиапазонов вейвлета, установите вторые и пятые строки dgains равняйтесь 1. 2-е и 5-е поддиапазоны вейвлета соответствуют фильтрации highpass строк и столбцов изображения.

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

Получите две реконструкции с помощью заданных поддиапазонов вейвлета. Включайте масштабирующийся (lowpass) коэффициенты только в первой реконструкции.

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

Входные параметры

свернуть все

Коэффициенты приближения итогового уровня в виде массива с действительным знаком. Коэффициентами приближения является выход dualtree2.

Типы данных: double | single

Коэффициенты приближения в виде массива ячеек. Коэффициентами вейвлета является выход dualtree2.

Типы данных: double | single

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

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

Биоортогональный фильтр, чтобы использовать в синтезе первого уровня, заданном одним из значений, перечисленных здесь. Для совершенной реконструкции фильтры синтеза первого уровня должны совпадать с аналитическими фильтрами первого уровня, используемыми в dualtree2.

  • 'legall' — Фильтр LeGall 5/3

  • 'nearsym13_19' — (13,19) - касаются почти ортогонального фильтра

  • 'nearsym5_7' — (5,7) - касаются почти ортогонального фильтра

  • 'antonini' — (9,7) - касаются фильтра Antonini

Ортогональный Гильбертов синтез Q-сдвига фильтрует парную длину, чтобы использовать для уровней 2 и выше в виде одного из перечисленных значений. Для совершенной реконструкции длина фильтра должна совпадать с длиной фильтра, используемой в dualtree2.

Содействующий поддиапазон вейвлета получает в виде матрицы с действительным знаком с размерностью строки L, где L является числом элементов в D. В DetailGain существует шесть столбцов для каждого из шести поддиапазонов вейвлета. Элементы DetailGain вещественные числа в интервале [0, 1]. kth элементы столбца DetailGain усиления (коэффициенты), применился к kth поддиапазон вейвлета. По умолчанию, DetailGain L-by-6 матрица из единиц.

Получите, чтобы примениться к приближению итогового уровня (lowpass, масштабировавшись) коэффициенты в виде вещественного числа в интервале [0, 1].

Ссылки

[1] Antonini, M., М. Барло, П. Мэтью и я. Daubechies. “Отобразите Кодирование Используя Преобразование Вейвлета”. Транзакции IEEE на Обработке изображений 1, № 2 (апрель 1992): 205–20. https://doi.org/10.1109/83.136597.

[2] Кингсбери, Ник. “Комплексные Вейвлеты для Анализа Инварианта Сдвига и Фильтрации Сигналов”. Примененный и Вычислительный Гармонический Анализ 10, № 3 (май 2001): 234–53. https://doi.org/10.1006/acha.2000.0343.

[3] Le Gall, D. и А. Тэбэйтабай. “Кодирование поддиапазона Цифровых изображений Используя Симметричные Короткие Фильтры Ядра и Методы Кодирования Арифметики”. В ICASSP-88., Международная конференция по вопросам Акустики, Речи и Обработки сигналов, 761–64. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE, 1988. https://doi.org/10.1109/ICASSP.1988.196696.

Расширенные возможности

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

Введенный в R2020a