小波变换图像分解

本文深入探讨了小波变换的基本概念,包括小波分解的不同类型,如均匀分解、非均匀分解、小波包分解及八带分解。重点介绍了八带分解在图像处理中的应用,以及多分辨率分析(MRA)的概念。详细解释了二维图像信号的小波变换过程,包括LL、HL、LH和HH子带的含义及其如何表示图像的近似和奇异特性。

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小波分解,局部分析细化,分析细节,数字显微镜。

  • 均匀分解
  • 非均匀分解
  • 小波包分解
  • 八带分解(使用最广)

八带分解:对每一级低频不断分解,高频不动。高频(H水平细节;V垂直细节;D对角细节)。

 

 

多级信号分解,多分辨率分析。

Multiresolution Analysis(MRA、多分辨率分析)

对于二维图像信号,可以用分别在水平和垂直方向进行滤波的方法实现二维小波多分辨率分解。经过二维离散小波变换的分解后子图像的划分。

 

其中:
(1)LL子带是由两个方向利用低通小波滤波器卷积后产生的小波系数,它是图像的近似表示。
(2)HL子带是在行方向利用低通小波滤波器卷积后,再用高通小波滤波器在列方向卷积而产生的小波系数,它表示图像的水平方向奇异特性。(水平子带)
(3)LH子带是在行方向利用高通小波滤波器卷积后,再用低通小波滤波器在列方向卷积而产生的小波系数,它表示图像的垂直方向奇异特性。(垂直子带)
(4)HH子带是由两个方向利用高通小波滤波器卷积后产生的小波系数,它表示图像的对角边缘特性。(对角子带)


第一个字母表示列方向的处理,第二个字母表示行方向的处理,图像的奇异特性通过低通时保留,通过高通时被滤除。

 

 

 

 

 Matlab 图像小波变换_长笛人倚楼Gloria_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_84024a4a0101fn02.html

图像处理之小波变换 - 笨鸟先飞g0415shenw - 优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/g0415shenw/article/details/82825745

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转载于:https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/9965256.html

### 三层小波变换图像分解过程 在数字信号处理领域,多分辨率分析中的小波变换是一种强大的工具,用于对图像进行多层次的频域和空间域分析。对于三层小波变换而言,该方法能够提供不同尺度下的细节信息。 #### 小波变换基础概念 小波变换的核心在于使用一组称为“母小波”的函数来表示原始数据的不同频率成分。这些母小波经过缩放和平移操作可以捕捉到局部化的时间-频率特性[^2]。 #### 分解流程概述 当执行三层离散小波变换(DWT)时,输入图像会经历一系列低通滤波器(Low-Pass Filter, LPF) 和高通滤波器(High-Pass Filter, HPF),随后进行降采样(down-sampling)[^1]: 1. **第一次分解** - 输入图像被分为两个子带:近似系数(Approximation Coefficients, A) 和水平、垂直以及对角方向上的细节系数 (Horizontal Detail Coefficient H, Vertical Detail Coefficient V, Diagonal Detail Coefficient D) ```matlab % MATLAB code snippet for first level decomposition [C,L] = wavedec2(I,1,'haar'); [A,H,V,D] = dwt2(I,'haar'); ``` 2. **第二次分解** - 接下来仅针对上一步得到的近似部分再次应用相同的小波基底做进一步划分;此时会产生新的四组分量LL(更粗略的近似)、LH、HL、HH ```matlab % Second Level Decomposition using previous approximation coefficients [CA,CV,CH,CD] = dwt2(A,'haar'); % CA is new Approximation at second level ``` 3. **第三次分解** - 对于第二层产生的最接近原图的部分继续重复上述步骤直到达到所需的层数,在本案例中即为第三级 ```matlab % Third Level Decomposition from the last obtained approximations [CAA, CAV, CAH, CAD] = dwt2(CA,'haar'); % Final set of decompositions after third iteration ``` 最终结果是一个金字塔式的结构,其中每一层都包含了关于原始图片更加精细的信息分布情况。这种层次化的表达方式使得后续诸如压缩编码、去噪等任务变得更加高效可行。
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