主要内容

dwt2

单级离散二维小波变换

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句法

(钙、cH、简历、cD) = dwt2 (X, wname)
(钙、cH、简历、cD) = dwt2 (X, LoD,藏)
[ca，ch，cv，cd] = dwt2（___、“模式”extmode)

描述

dwt2计算单层二维小波分解。比较dwt2和wavedec2这可能对您的应用程序更有用。分解是针对一个特定的小波(参见Wfilters.有关更多信息）或特定小波分解过滤器。

例子

[加利福尼亚州那CH.那简历那光盘) = dwt2 (X那Wname.）计算输入数据的单层二维离散小波变换(DWT)X使用Wname.小波。dwt2返回近似系数矩阵加利福尼亚州细节系数矩阵CH.那简历,光盘（分别是水平，垂直和对角线）。

例子

[加利福尼亚州那CH.那简历那光盘) = dwt2 (X那LoD那藏）使用小波分解低通滤波器计算单级2-D DWTLoD和高通滤波器藏．分解过滤器必须具有相同的长度和偶数样本。

[加利福尼亚州那CH.那简历那光盘) = dwt2 (___，'模式'，EXTMODE.）使用扩展模式计算单级2-D DWTEXTMODE.．在所有其他参数之后包含这个参数。

笔记

为了gpuArray输入，支持的模式是金宝app'ysh'（'ysm'),'每'．全部“模式”选择除了'每'转换为'ysh'．看到这个例子基于GPU的单级二维离散小波变换．

例子

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打开生活的脚本

加载并显示图像。

加载女士ImageC（x）Colormap（地图）

图中包含一个轴。轴包含一个图像类型的对象。

利用4阶小波和周期扩展对图像进行单级二维离散小波变换。

(钙、cH、简历、cD) = dwt2 (X,“sym4”那“模式”那'每'）;

显示垂直细节系数和逼近系数。

显示亮度图像(cV)标题(“垂直细节系数”）

图中包含一个轴。标题垂直细节系数的轴包含类型图像的对象。

显示亮度图像(cA)标题(“近似系数”）

图中包含一个轴。标题为“近似系数”的轴包含一个类型图像对象。

打开生活的脚本

加载并显示图像。

加载雕塑显示亮度图像(X) colormap灰色的

图中包含一个轴。轴包含一个图像类型的对象。

生成哈尔小波的低通和高通分解滤波器。

[lod，hid] = wfilters（“哈雾”那' d '）;

使用过滤器执行单级别的2-D小波分解。使用半点对称扩展。显示近似和细节系数。

(钙、cH、简历、cD) = dwt2 (X, LoD,藏,“模式”那'ysh'）;次要情节(2、2、1)显示亮度图像(cA) colormap灰色的标题('近似') subplot(2,2,2) imagesc(cH) colormap灰色的标题(“水平”) subplot(2,2,3) imagesc(cV) colormap灰色的标题(“垂直”）子图（2,2,4）ImageC（CD）ColorMap灰色的标题('对角线'）

图中包含4个轴。标题为近似的坐标轴1包含一个类型为image的对象。标题为“水平”的轴2包含一个图像类型的对象。标题为Vertical的坐标轴3包含一个图像类型的对象。标题为“对角线”的轴4包含一个类型为image的对象。

这个示例使用:

打开生活的脚本

指GPU支金宝app持版本(并行计算工具箱)看看支持的GPU。金宝app

加载一个图像。把图像放在GPU上使用gpuArray．保存当前的扩展模式。

加载面具imgg = gpuArray (X);origMode = dwtmode (“状态”那“nodisp”）;

用DWTMode.将扩展模式更改为零填充。获取图形处理器上的图像单级二维DWTdb2小波。

dwtmode ('ZPD'那“nodisp”）[ca，ch，cv，cd] = dwt2（imgg，“db2”）;

当前扩展模式zpd不支持金宝appgpuArray输入。因此，DWT将使用信谊扩展模式。通过取DWT来确认这一点im使用扩展模式设置为信谊并与上一个结果进行比较。

[cAsym, cHsym cVsym cDsym] = dwt2 (imgg,“db2”那“模式”那'ysm'）;(max (abs (cA (:) -cAsym(:)))马克斯(abs (cH (:) -cHsym (:)))．．.马克斯(abs(简历(:)-cVsym(:)))马克斯(abs (cD (:) -cDsym (:))))
Ans = 0 0 0 0

将指定为输金宝app入参数的不受支持的扩展模式转换为'ysm'．确认取DWTim和“模式”设置为不支持的模式也默认金宝app为信谊扩展模式。

(钙、cH、简历、cD) = dwt2 (imgg,“db2”那“模式”那“社会民主党”）;(max (abs (cA (:) -cAsym(:)))马克斯(abs (cH (:) -cHsym (:)))．．.马克斯(abs(简历(:)-cVsym(:)))马克斯(abs (cD (:) -cDsym (:))))
Ans = 0 0 0 0

修改当前扩展模式为周期扩展。获取图形处理器上的图像的单层DWTdb2小波。

dwtmode ('每'那“nodisp”）[ca，ch，cv，cd] = dwt2（imgg，“db2”）;

确认当前的扩展模式每支持金宝appgpuArray输入。

[Caper，Chper，Cver，Cdper] = DWT2（IMGG，“db2”那“模式”那'每'）;[max（abs（ca（:)  -  caper（:)）max（abs（ch（：） - 湿湿（:)））．．.MAX（ABS（CV（：） -  CVPER（:)））MAX（ABS（CD（：） -  CDPER（:)））]
Ans = 0 0 0 0

将扩展模式恢复为原始设置。

dwtmode（origmode，“nodisp”）

输入参数

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输入数据，指定为数字或逻辑阵列。X可以是一个m——- - - - - -N表示索引图像或索引的数组m——- - - - - -N表示真彩色图像的-by-3数组。有关真彩色图像的更多信息，请参见RGB(真彩)图像．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64|逻辑

分析用于计算2-D DWT的小波，指定为字符向量或字符串标量。分析小波来自以下小波家族之一：Daubechies，Coiflet，Symlet，Fejér-Korovkin，离散Meyer，Biorthogong和反向双正交。看Wfilters.对于每个家庭的小波。

小波分解低通滤波器，指定为偶数长度实值向量。LoD必须和藏．

数据类型:双|单

小波分解高通滤波器，指定为偶数长度实值向量。藏必须和LoD．

数据类型:双|单

执行DWT时使用的扩展模式，指定为以下之一:

模式

DWT扩展模式
'ZPD'

零扩展
“sp0”

阶0的平滑扩展
“社会民主党”（或者“sp1”）

阶1的平滑扩展
'ysm'或'ysh'

对称扩展（半点）：边界值对称复制
“symw”

对称扩展(整点):边值对称复制
“asym”或“asymh”

反对称延伸（半点）：边界值反对称复制
“asymw”

反对称延伸（整点）：边界值反对称复制
'ppd'

延长（1）
'每'

周期化扩展(2)

如果信号长度是奇数，we添加到右额外的样本等于最后一个值，并使用该示例使用'ppd'模式。否则,'每'减少到'ppd'．此规则也适用于图像。

被管理的全局变量DWTMode.指定默认的扩展方式。

例子:[ca，ch，cv，cd] = dwt2（x，'db4'，'mode'，'symw'）;

输出参数

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近似系数，作为大小取决于的数组X．让sx大小(X) =和如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式被设置为周期化，那么这个输出是有大小的装天花板(sx / 2)．

  • 对于其他扩展模式，此输出大小相同地板（（SX + LF-1）/ 2）．

数据类型:双|单

水平细节系数，返回为大小取决于的数组X．让sx大小(X) =和如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式被设置为周期化，那么这个输出是有大小的装天花板(sx / 2)．

  • 对于其他扩展模式，此输出大小相同地板（（SX + LF-1）/ 2）．

数据类型:双|单

垂直细节系数，作为一个数组返回，其大小取决于X．让sx大小(X) =和如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式被设置为周期化，那么这个输出是有大小的装天花板(sx / 2)．

  • 对于其他扩展模式，此输出大小相同地板（（SX + LF-1）/ 2）．

数据类型:双|单

对角细节系数，作为一个数组返回，其大小取决于X．让sx大小(X) =和如果=分解过滤器的长度。

  • 如果DWT扩展模式被设置为周期化，那么这个输出是有大小的装天花板(sx / 2)．

  • 对于其他扩展模式，此输出大小相同地板（（SX + LF-1）/ 2）．

数据类型:双|单

算法

图像的二维小波分解算法类似于一维情况。利用一维小波和尺度函数的张量积，得到二维小波和尺度函数。下载188bet金宝搏这种二维DWT导致了近似系数在层次上的分解j在四个部分:水平上的近似j+ 1，以及三个方向的细节（水平，垂直和对角线）。以下图表描述了图像的基本分解步骤。

在哪里

  • —Downsample列:保持偶数索引列

  • - DownSample行：保持均匀的行

  • -与滤波器卷积X条目的行数

  • -与滤波器卷积X条目的列

通过设置等于图像的近似系数来初始化分解S.：加利福尼亚州0.=S.．

笔记

为了处理基于卷积的算法引入的信号端效应，一维和二维DWT使用全局变量管理DWTMode.．此变量定义了所用信号扩展模式的种类。可能的选项包括零填充和对称扩展，即默认模式。

参考文献

[1] Daubechies,英格丽德。关于小波的十讲．CBMS-NSF地区会议系列应用数学61.费城，帕：工业和应用数学协会，1992年。

<多分辨率信号分解理论:小波表示>。图案分析和机器智能的IEEE交易11，不。7（1989年7月）：674-93。https://doi.org/10.1109/34.192463。

[3] Meyer，Y.小波和运营商．D. H.塞林格翻译。英国:剑桥大学出版社，1995。

扩展功能

也可以看看

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之前介绍过的R2006a

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