主要内容

appcoef2

二维近似系数

描述

一个= appcoef2 (C年代wname使用小波分解结构返回最粗尺度上的近似系数[C年代]的二维信号和由wname。(见wavedec2了解更多信息。)

一个= appcoef2 (C年代不要生气HiR使用低通重构滤波器不要生气以及高通重构滤波器HiR。(见wfilters了解更多信息。)

例子

一个= appcoef2 (___N返回级别上的近似系数N。如果(C年代是……二维信号的级小波分解结构,则0≤n≤m

例子

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这个例子展示了如何从图像的多级小波分解中重建近似系数。

将DWT扩展模式设置为零填充。加载并显示图像。

Origmode = dwtmode(“状态”“nodisplay”);dwtmode (“zpd”“nodisp”)加载女人image(X) colormap(map) title(“原始”

图包含一个轴对象。标题为Original的axes对象包含一个image类型的对象。

大小(X)
ans =1×2256 256

对图像进行三级小波分解db1小波。显示系数数组中元素的数量慢性疲劳综合症,以及记账矩阵的内容第1。请注意,慢性疲劳综合症元素个数与X

西弗吉尼亚州=“db1”;[cfs,inds] = wavedec2(X,3,wv);元素个数(X)
Ans = 65536
元素个数(cfs)
Ans = 65536
第1
第1 =5×232 32 32 32 64 64 128 128 256 256

提取并显示级别2的近似系数。

Cfs2 = appcoef2(cfs,inds,wv,2);图imagesc(cfs2) colormap(“灰色”)标题(“二级近似系数”

图包含一个轴对象。标题为Level 2 Approximation Coefficients的axes对象包含一个类型为image的对象。

大小(cfs2)
ans =1×264 64

提取并显示级别3的近似系数。

cf3 = appcoef2(cfs,inds,wv,3);图imagesc(cfs3) colormap(“灰色”)标题(“三级近似系数”

图包含一个轴对象。标题为Level 3 Approximation Coefficients的axes对象包含一个类型为image的对象。

大小(cfs3)
ans =1×232 32

恢复原有扩展模式。

dwtmode (origmode“nodisplay”

输入参数

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二维信号的小波分解向量,指定为实值向量。C的输出wavedec2。记账矩阵年代按级别包含系数的维度。

例子:[C,S] = wavedec2(randn(256,256), 1,'db4')返回矩阵的4级小波分解。

数据类型:

记帐矩阵的小波分解成一个二维信号,指定为正整数矩阵。记账矩阵用于解析小波分解向量中的系数C通过水平。

例子:[C,S] = wavedec2(randn(256,256), 1,'db4')返回矩阵的4级小波分解。

数据类型:

小波用于生成二维信号的小波分解,该信号被指定为字符向量或字符串标量。小波来自以下小波族之一:Daubechies、Coiflets、Symlets、fej - korovkin、离散Meyer、双正交和反向双正交。看到wavemngr对于每个族中可用的小波。

例子:“db4”

小波低通重构滤波器,指定为一个偶数长度的实值向量。不要生气必须和?一样长HiR不要生气必须是与用于创建小波分解结构的小波相关联的低通重构滤波器[C年代].(见wfilters了解更多信息。)

数据类型:

小波高通重构滤波器,指定为一个偶数长度的实值向量。HiR必须和?一样长不要生气HiR必须是与用于创建小波分解结构的小波相关联的高通重构滤波器[C年代].(见wfilters了解更多信息。)

数据类型:

近似系数级别,指定为正整数。如果(C年代是……二维信号的级小波分解结构,则0≤n≤m

数据类型:

输出参数

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水平近似系数N,作为实值矩阵或3-D实值数组返回。如果C年代从索引图像分析或真彩色图像分析中获得,一个是一个——- - - - - -n矩阵或——- - - - - -n-by-3数组。

有关图像格式的详细信息,请参见图像imfinfo

数据类型:

算法

输入向量C以及记账矩阵年代包含了二维信号分解的所有信息。

NMAX = size(S,1)-2;然后C = [(NMAX) H (NMAX) V (NMAX) D (NMAX)…H D V (1) (1) (1)]在哪里一个HV,D是向量。如果N = nmax,然后进行简单的提取;否则,appcoef2利用小波逆变换迭代计算近似系数。

扩展功能

另请参阅

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R2006a之前引入