MATLAB小波变换

3. 图像小波变换的 Matlab 实现

3.1 一维小波变换的 Matlab 实现
(1) dwt 函数
功能:一维离散小波变换
格式:[cA,cD]=dwt(X,'wname')
         [cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D)
说明:[cA,cD]=dwt(X,'wname') 使用指定的小波基函数 'wname' 对信号 X 进行分解,cA、cD 分别为近似分量和细节分量;[cA,cD]=dwt(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的滤波器组 Lo_D、Hi_D 对信号进行分解。
(2) idwt 函数
功能:一维离散小波反变换
格式:X=idwt(cA,cD,'wname')
         X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R)
         X=idwt(cA,cD,'wname',L)
         X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L)
说明:X=idwt(cA,cD,'wname') 由近似分量 cA 和细节分量 cD 经小波反变换重构原始信号 X 。
         'wname' 为所选的小波函数
         X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R) 用指定的重构滤波器 Lo_R 和 Hi_R 经小波反变换重构原始信号 X 。
         X=idwt(cA,cD,'wname',L) 和 X=idwt(cA,cD,Lo_R,Hi_R,L) 指定返回信号 X 中心附近的 L 个点。

3.2 二维小波变换的 Matlab 实现

           二维小波变换的函数
-------------------------------------------------
     函数名                 函数功能
---------------------------------------------------
     dwt2             二维离散小波变换
   wavedec2       二维信号的多层小波分解
     idwt2           二维离散小波反变换
   waverec2         二维信号的多层小波重构
   wrcoef2           由多层小波分解重构某一层的分解信号
   upcoef2           由多层小波分解重构近似分量或细节分量
   detcoef2         提取二维信号小波分解的细节分量
   appcoef2         提取二维信号小波分解的近似分量
   upwlev2         二维小波分解的单层重构
   dwtpet2         二维周期小波变换
   idwtper2         二维周期小波反变换
-------------------------------------------------------------

(1) wcodemat 函数
功能:对数据矩阵进行伪彩色编码
格式:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL)
         Y=wcodemat(X,NB,OPT)
         Y=wcodemat(X,NB)
         Y=wcodemat(X)
说明:Y=wcodemat(X,NB,OPT,ABSOL) 返回数据矩阵 X 的编码矩阵 Y ;NB 伪编码的最大值,即编码范围为 0~NB,缺省值 NB=16;
       OPT 指定了编码的方式(缺省值为 'mat'),即:
                 OPT='row' ,按行编码
                 OPT='col' ,按列编码
                 OPT='mat' ,按整个矩阵编码
       ABSOL 是函数的控制参数(缺省值为 '1'),即:
                 ABSOL=0 时,返回编码矩阵
                 ABSOL=1 时,返回数据矩阵的绝对值 ABS(X)

(2) dwt2 函数
功能:二维离散小波变换
格式:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')
         [cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
说明:[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,'wname')使用指定的小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行二维离散小波变幻;cA,cH,cV,cD 分别为近似分量、水平细节分量、垂直细节分量和对角细节分量;[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

(3) wavedec2 函数
功能:二维信号的多层小波分解
格式:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname')
         [C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
说明:[C,S]=wavedec2(X,N,'wname') 使用小波基函数 'wname' 对二维信号 X 进行 N 层分解;[C,S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D) 使用指定的分解低通和高通滤波器 Lo_D 和 Hi_D 分解信号 X 。

(4) idwt2 函数
功能:二维离散小波反变换
格式:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
         X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
         X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
         X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
说明:X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号 cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号 X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S) 和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。

(5) waverec2 函数
说明:二维信号的多层小波重构
格式:X=waverec2(C,S,'wname')
         X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
说明:X=waverec2(C,S,'wname') 由多层二维小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ,'wname' 为使用的小波基函数;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。
图像处理工具箱1. 图像和图像数据
   缺省情况下,MATLAB将图像中的数据存储为双精度类型(double),64位浮点
数,所需存储量很大;MATLAB还支持另一种类型无符号整型(uint8),即图像矩
阵中每个数据占用1个字节。
   在使用MATLAB工具箱时,一定要注意函数所要求的参数类型。另外,uint8
与double两种类型数据的值域不同,编程需注意值域转换。
           从uint8到double的转换
   ---------------------------------------------
       图像类型         MATLAB语句
   ---------------------------------------------
     索引色             B=double(A)+1
     索引色或真彩色 B=double(A)/255
     二值图像           B=double(A)
   ---------------------------------------------

         从double到uint8的转换
   ---------------------------------------------
       图像类型         MATLAB语句
   ---------------------------------------------
     索引色               B=uint8(round(A-1))
     索引色或真彩色     B=uint8(round(A*255))
     二值图像             B=logical(uint8(round(A)))
   ---------------------------------------------

2. 图像处理工具箱所支持的图像类型

2.1 真彩色图像
     R、G、B三个分量表示一个像素的颜色。如果要读取图像中(100,50)处的像素值,
可查看三元数据(100,50,1:3)。
     真彩色图像可用双精度存储,亮度值范围是[0,1];比较符合习惯的存储方法是用无
符号整型存储,亮度值范围[0,255]
  
2.2 索引色图像
   包含两个结构,一个是调色板,另一个是图像数据矩阵。调色板是一个有3列和若干行
的色彩映象矩阵,矩阵每行代表一种颜色,3列分别代表红、绿、蓝色强度的双精度数。
  
   注意:MATLAB中调色板色彩强度[0,1],0代表最暗,1代表最亮。
           常用颜色的RGB值
   --------------------------------------------
     颜色     R   G   B       颜色     R   G   B
   --------------------------------------------
     黑     0   0   1       洋红     1   0   1
     白     1   1   1       青蓝     0   1   1
     红     1   0   0       天蓝 0.67 0   1
     绿     0   1   0       橘黄     1 0.5 0
     蓝     0   0   1       深红   0.5 0   0
     黄     1   1   0       灰     0.5 0.5 0.5      
   --------------------------------------------
         产生标准调色板的函数
   -------------------------------------------------
     函数名       调色板
   -------------------------------------------------
     Hsv       色彩饱和度,以红色开始,并以红色结束
     Hot       黑色-红色-黄色-白色
     Cool     

小波变换图像处理%MATLAB2维小波变换经典程序 % FWT_DB.M; % 此示意程序用DWT实现二维小波变换 % 编程时间2004-4-10,编程人沙威 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; clc; T=256; % 图像维数 SUB_T=T/2; % 子图维数 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 1.调原始图像矩阵 load wbarb; % 下载图像 f=X; % 原始图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 2.进行二维小波分解 l=wfilters('db10','l'); % db10(消失矩为10)低通分解滤波器冲击响应(长度为20) L=T-length(l); l_zeros=[l,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 h=wfilters('db10','h'); % db10(消失矩为10)高通分解滤波器冲击响应(长度为20) h_zeros=[h,zeros(1,L)]; % 矩阵行数与输入图像一致,为2的整数幂 for i=1:T; % 列变换 row(1:SUB_T,i)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积FFT row(SUB_T+1:T,i)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(f(:,i)') ) ).'; % 圆周卷积FFT end; for j=1:T; % 行变换 line(j,1:SUB_T)=dyaddown( ifft( fft(l_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT line(j,SUB_T+1:T)=dyaddown( ifft( fft(h_zeros).*fft(row(j,:)) ) ); % 圆周卷积FFT end; decompose_pic=line; % 分解矩阵 % 图像分为四块 lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T); % 在矩阵左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) rt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 3.分解结果显示 figure(1); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 原始图像 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(decompose_pic)); % 分解后图像 title('decomposed pic'); figure(2); colormap(map); subplot(2,2,1); image(abs(lt_pic)); % 左上方为低频分量--fi(x)*fi(y) title('\Phi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,2); image(abs(rt_pic)); % 矩阵右上为--fi(x)*psi(y) title('\Phi(x)*\Psi(y)'); subplot(2,2,3); image(abs(lb_pic)); % 矩阵左下为--psi(x)*fi(y) title('\Psi(x)*\Phi(y)'); subplot(2,2,4); image(abs(rb_pic)); % 右下方为高频分量--psi(x)*psi(y) title('\Psi(x)*\Psi(y)'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 5.重构源图像及结果显示 % construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% l_re=l_zeros(end:-1:1); % 重构低通滤波 l_r=circshift(l_re',1)'; % 位置调整 h_re=h_zeros(end:-1:1); % 重构高通滤波 h_r=circshift(h_re',1)'; % 位置调整 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% top_pic=[lt_pic,rt_pic]; % 图像上半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值低频 if (mod(i,2)==0) topll(i,:)=top_pic(t,:); % 偶数行保持 else t=t+1; topll(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 end end; for i=1:T; % 列变换 topcl_re(:,i)=ifft( fft(l_r).*fft(topll(:,i)') )'; % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% bottom_pic=[lb_pic,rb_pic]; % 图像下半部分 t=0; for i=1:T; % 行插值高频 if (mod(i,2)==0) bottomlh(i,:)=bottom_pic(t,:); % 偶数行保持 else bottomlh(i,:)=zeros(1,T); % 奇数行为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 列变换 bottomch_re(:,i)=ifft( fft(h_r).*fft(bottomlh(:,i)') )'; % 圆周卷积FFT end; construct1=bottomch_re+topcl_re; % 列变换重构完毕 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% left_pic=construct1(:,1:SUB_T); % 图像左半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值低频 if (mod(i,2)==0) leftll(:,i)=left_pic(:,t); % 偶数列保持 else t=t+1; leftll(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 end end; for i=1:T; % 行变换 leftcl_re(i,:)=ifft( fft(l_r).*fft(leftll(i,:)) ); % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% right_pic=construct1(:,SUB_T+1:T); % 图像右半部分 t=0; for i=1:T; % 列插值高频 if (mod(i,2)==0) rightlh(:,i)=right_pic(:,t); % 偶数列保持 else rightlh(:,i)=zeros(T,1); % 奇数列为零 t=t+1; end end; for i=1:T; % 行变换 rightch_re(i,:)=ifft( fft(h_r).*fft(rightlh(i,:)) ); % 圆周卷积FFT end; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% construct_pic=rightch_re+leftcl_re; % 重建全部图像 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 结果显示 figure(3); colormap(map); subplot(2,1,1); image(f); % 源图像显示 title('original pic'); subplot(2,1,2); image(abs(construct_pic)); % 重构源图像显示 title('reconstructed pic'); error=abs(construct_pic-f); % 重构图形与原始图像误值 figure(4); mesh(error); % 误差三维图像 title('absolute error display');
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