Применение idwt2 в MATLAB несколько раз - PullRequest
Новая
       33

Применение idwt2 в MATLAB несколько раз

3 голосов
/ 13 июля 2009

Я использую MATLAB для применения дискретного вейвлет-преобразования к изображению. Я применяю его несколько раз (3), чтобы получить 3-х уровневое преобразование. Я использую функцию dwt2, предоставляемую MATLAB для сжатия и idwt2 для декомпрессии. Проблема в том, что я не знаю, как распаковать несколько раз, как при применении idwt2 несколько раз к предыдущему полученному выводу, так как он возвращает матрицу. Возьмем для примера: 

x = idwt2(scaled3, vertical3, horizontal3, diagonal3, Lo_R, Ho_R);

Как применить idwt2 к x?

1 Ответ

11 голосов
/ 14 июля 2009

Глядя на документацию для dwt2 и idwt2, выясняется, что у вас есть 2 основных варианта восстановления многократно разложенных изображений:

  • Сохраните все матрицы коэффициентов детализации по горизонтали, вертикали и диагонали для каждого этапа декомпозиции и используйте их при реконструкции.
  • Введите пустую матрицу ([]) для любых матриц коэффициентов детализации, которые вы не сохранили на предыдущих этапах декомпозиции.

Поскольку это был медленный день, вот некоторый код, показывающий, как это сделать и как выглядят результаты для каждого случая ...

Сначала загрузите образец изображения и инициализируйте некоторые переменные: 

load woman;              % Load image data
nLevel = 3;              % Number of decompositions
nColors = size(map, 1);  % Number of colors in colormap
cA = cell(1, nLevel);    % Approximation coefficients
cH = cell(1, nLevel);    % Horizontal detail coefficients
cV = cell(1, nLevel);    % Vertical detail coefficients
cD = cell(1, nLevel);    % Diagonal detail coefficients

Теперь примените декомпозиции (в данном случае 3) и сохраните матрицы коэффициентов детализации для каждого шага в массиве ячеек: 

startImage = X;
for iLevel = 1:nLevel,
  [cA{iLevel}, cH{iLevel}, cV{iLevel}, cD{iLevel}] = dwt2(startImage, 'db1');
  startImage = cA{iLevel};
end

Чтобы увидеть, как будет выглядеть окончательное разложенное изображение, вместе со всеми матрицами коэффициентов детализации, запустите следующий код (который использует wcodemat): 

tiledImage = wcodemat(cA{nLevel}, nColors);
for iLevel = nLevel:-1:1,
  tiledImage = [tiledImage                    wcodemat(cH{iLevel}, nColors); ...
                wcodemat(cV{iLevel}, nColors) wcodemat(cD{iLevel}, nColors)];
end
figure;
imshow(tiledImage, map);

Вы должны увидеть что-то вроде этого:

enter image description here

Теперь пришло время восстановить! Следующий код выполняет «полную» реконструкцию (используя все сохраненных матриц коэффициентов детализации) и «частичную» реконструкцию (используя none из них), а затем строит изображения: 

fullRecon = cA{nLevel};
for iLevel = nLevel:-1:1,
  fullRecon = idwt2(fullRecon, cH{iLevel}, cV{iLevel}, cD{iLevel}, 'db1');
end
partialRecon = cA{nLevel};
for iLevel = nLevel:-1:1,
  partialRecon = idwt2(partialRecon, [], [], [], 'db1');
end
figure;
imshow([X fullRecon; partialRecon zeros(size(X))], map, ...
       'InitialMagnification', 50);

enter image description here

Обратите внимание, что исходная (вверху слева) и «полная» реконструкция (вверху справа) выглядят неразличимо, но «частичная» реконструкция (внизу слева) очень пикселизирована. Разница не будет такой серьезной, если вы примените меньшее количество шагов разложения, например, 1 или 2.

...