image离散小波变换及pytorch_wavelets实现

已于 2024-11-04 11:48:51 修改
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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： pytorch 人工智能 计算机视觉
于 2024-10-02 14:11:43 首次发布
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一、定义：

(DiscreteWaveletTransform, DWT)离散小波变换是一种近似的小波变换方法，使用离散的小波函数和离散的时间尺度，通过低通滤波器，高通滤波器和下采样操作来实现信号的分解， 分解为原信号的近似系数和原信号的细节系数两个部分。

通过离散小波变换提取我们感兴趣的特征。离散小波变换可以将原信号分解为信号本身特征（低频部分）和其细节特征（高频部分）两种，而且可以对于分解后得到的信号本身特征（低频部分）再迭代运用小波变换，进而得到相应的不同分辨率的信号本身特征和细节特征，这就为我们提供了多分辨率的信号特征。即可根据具体的应用，来决定对信号进行几层变换，获取相应Level的特征信息。

如下图（二维图像Haar变换）所示：图a表示原图，图b表示经过一级小波变换的结果：b表示下2采样的图像（低频部分），h1 表示水平反向的细节，v1 表示竖直方

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