DWT and UDWT的下采样和上采样

本文介绍了离散小波变换(DWT)与上采样离散小波变换(UDWT)的基本原理。DWT通过下采样扩展信号频谱,而UDWT则通过上采样压缩滤波器频谱。文中详细解释了UDWT中信号与滤波器频谱的变化规律,并提及了后续高频信号处理中滤波器的频移操作。

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DWT :对滤波后的信号下采样,可以保证滤波后信号的频谱得到扩展;

UDWT:对滤波器上采样,可以使得滤波器的频谱被压缩。

在UDWT中:

信号在滤波后,低频信号频谱在[0,pi/2]之间,高频信号频谱在[pi/2,pi]之间;两个滤波器在上采样之后,低通滤波器频谱在[0,pi/4]之间,高通滤波器频谱在[pi/4,pi/2]之间。接下来若对高频信号处理,要对两个滤波器进行频移。




待续。

### 使用 DWT 对图像进行下采样的方法 对于二维离散小波变换 (2D-DWT),其主要应用于多分辨率分析,能够有效地提取不同尺度下的特征[^1]。通过应用 2D-DWT 可以实现对图像的有效下采样。 #### 小波分解过程中的下采样原理 当执行一次完整的 2D-DWT 过程时,原始图像被分割成四个子带:LL(低频-低频)、LH(低频-高频)、HL(高频-低频)以及 HH(高频-高频)。其中 LL 子带代表了原图的主要结构信息,在后续迭代过程中继续作为输入用于更深层次的分解;而 LH、HL HH 则包含了细节部分的信息。每次分解都会使水平方向垂直方向上的数据量减半,从而实现了自然的下采样效果。 #### Python 中基于 PyWavelets 库的应用实例 为了展示具体操作流程,下面给出一段利用 `PyWavelets` 库来完成这一任务的Python代码: ```python import pywt import numpy as np from matplotlib import image, pyplot as plt def dwt_downsample(img_path): img = image.imread(img_path) # Convert to grayscale if not already if len(img.shape) == 3 and img.shape[-1] == 3: gray_img = np.dot(img[..., :3], [0.2989, 0.5870, 0.1140]) else: gray_img = img coeffs = pywt.wavedec2(gray_img, 'haar') # Only keep the approximation coefficients at each level. approx_coeffs = [] for i in range(len(coeffs)-1): cA, (_, _) = coeffs[i] approx_coeffs.append(cA) downsampled_images = [pywt.waverec2([approx_coeffs[i]] + [(None,) * (len(approx_coeffs)-i)], wavelet='haar') for i in range(len(approx_coeffs))] fig, axes = plt.subplots(1, len(downsampled_images), figsize=(15, 5)) titles = ['Original Image'] + [f'Level {i} Approximation' for i in range(1, len(downsampled_images))] for ax, im_data, title in zip(axes.flat, [gray_img]+downsampled_images, titles): ax.imshow(im_data, cmap='gray', aspect='auto') ax.set_title(title) ax.axis('off') plt.show() ``` 这段程序读取给定路径下的图片文件并将其转换为灰度模式(如果有必要的话),接着采用 Haar 波基函数对该图像实施多次层次化的 2D-DWT 分解,并仅保留各级别的近似系数(即 LL 部分)。最后绘制出每一级近似后的结果对比图以便观察下采样的实际效果。
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