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iswt2

逆离散平稳二维小波变换

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    语法

    X = iswt2(swc,wname)
    X = iswt2(swc,LoR,HiR)
    X = iswt2(A,H,V,D,w)
    X = iswt2(A,H,V,D,LoR,HiR)

    描述

    X= iswt2 (swc，wname）返回小波分解的逆离散平稳二维小波变换swc使用小波变换wname．分解swc的输出swt2．

    请注意

    swt2在内部使用双精度算术并返回双精度系数矩阵。swt2在转换为double类型时，如果失去精度则发出警告。

    X= iswt2 (swc，生气,雇佣）使用指定的低通和高通小波重构滤波器不要生气和HiR,分别。

    例子

    X= iswt2 (一个，H、V D，wname）使用近似系数数组一个细节系数数组H，V,D．数组H，V,D分别包含水平、垂直和对角线细节系数。的输出swt2．

    • 如果分解swc或者系数数组一个，H，V,D是由二维矩阵的多层分解生成的，语法X = iswt2(A(:，:，end)，H,V,D,wname)重建二维矩阵。

    • 如果分解swc或者系数数组一个，H，V,D是由三维数组的单级分解生成的，语法X = iswt2(A(:，:，1，:)，H,V,D,wname)重建三维阵列。

    例子

    X= iswt2 (一个，H、V D，生气,雇佣）使用低通和高通小波重构滤波器不要生气和HiR,分别。

    • 如果分解swc或者系数数组一个，H，V,D是由二维矩阵的多层分解生成的，语法X = iswt2(A(:，:，end)，H,V,D,LoR,HiR)重建二维矩阵。

    • 如果分解swc或者系数数组一个，H，V,D是由三维数组的单级分解生成的，语法X = iswt2(A(:，:，1，:)，H,V,D,LoR,HiR)重建三维阵列。

    例子

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    展示完美的重建swt2和iswt2用一个正交小波。

    负载女人[Lo_D,Hi_D,Lo_R,Hi_R] =“db6”）;[ca,chd,cvd,cdd] = swt2(X,3,Lo_D,Hi_D);recon = iswt2(ca,chd,cvd,cdd,Lo_R,Hi_R);规范(X-recon)
    Ans = 1.0126e-08
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    这个例子展示了如何使用近似和细节系数数组从多级平稳小波分解中重建RGB图像。

    加载RGB图像。RGB图像也被称为真彩的形象。图像是类型的3-D数组uint8．自swt2要求第一维和第二维都能被2的幂整除，提取图像的一部分并查看它。

    Imdata = Imdata“ngc6543a.jpg”）;X = imdata(1:512,1:512，:);图像(x)

    图包含一个轴对象。axes对象包含一个image类型的对象。

    获得4级平稳小波分解的图像使用db4小波。返回近似系数以及水平、垂直和细节系数作为单独的数组。

    [a,h,v,d] = swt2(x,4)“db4”）;

    利用近似系数的绿色和蓝色分量重建图像。显示重构结果。

    A2 = 0 (size(a));a2 (:,: 2:3, 4) = a (:,: 2:3, 4);Xrec = iswt2(a,0*h,0*v,0*d，“db4”）;xrec2 = (xrec-min (xrec (:))) / (max (xrec(:))分钟(xrec (:)));图像(xrec2)标题(“重建”）

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

    输入参数

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    平稳小波分解，指定为3-D或4-D阵列。该分解包含二维平稳小波变换(SWT)的近似系数和细节系数。平稳小波分解是的输出swt2．

    数据类型:双

    分析小波，指定为字符向量或字符串标量。iswt2金宝app只支持类型1(正交)或类型2(双正交)小波。看到wfilters对于一列正交和双正交小波。指定的小波必须与用于获得近似系数和详细系数的小波相同。

    小波重构滤波器，指定为一对偶数长度的实值向量。不要生气是低通重构滤波器，和HiR是高通重构滤波器。的长度不要生气和HiR必须是相等的。看到wfilters获取更多信息。

    近似系数，指定为多维数组。的输出swt2．

    数据类型:双

    细节系数，指定为大小相等的多维数组。H，V,D分别包含水平、垂直和对角线细节系数。的输出swt2．

    数据类型:双

    输出参数

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    重建，作为二维矩阵或三维数组返回。

    如果swc或(一个，H、V D)是通过索引图像分析或真彩色(RGB)图像分析获得的X是一个米——- - - - - -n矩阵或米——- - - - - -n-by-3数组。

    参考文献

    b[1]纳森，g.p.和b.w.西尔弗曼。平稳小波变换及其在统计学上的应用在小波与统计， Anestis Antoniadis和Georges Oppenheim编辑，103:281-99。纽约，纽约:施普林格纽约，1995年。https://doi.org/10.1007/978 - 1 - 4612 - 2544 - 7 - _17。

    bbbbo Coifman, r.r.和d.l. Donoho。“平移不变去噪”。在小波与统计， Anestis Antoniadis和Georges Oppenheim编辑，103:125-50。纽约，纽约:施普林格纽约，1995年。https://doi.org/10.1007/978 - 1 - 4612 - 2544 - 7 - _9。

    j . c .佩斯凯。，H．Krim, and H. Carfantan. “Time-Invariant Orthonormal Wavelet Representations.”IEEE信号处理学报44岁的没有。8(1996年8月):1964-70。https://doi.org/10.1109/78.533717。

    扩展功能

    版本历史

    R2006a之前引入

    全部展开

    在R2017b中行为改变

    另请参阅

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