离散小波变换Matlab

Question

我正在尝试使用 Matlab 小波工具箱中提供的函数来创建图像的多级离散小波分解，提取系数，处理它们，然后将它们重新组合回图像中。

我尝试使用一些函数，但 none 似乎可以满足我的需要。这些是执行此操作的步骤。

使用wavedec2将图像分解为[C,S]。 [C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
然后我必须使用 detcoef2 从 [C,S] 中提取细节系数。 [C,S]即'wavelet decomposition structure'，不代表cD、cH、cV等实际系数。 [H,V,D] = detcoef2('all',C,S,N)
处理数据
重构 [C,S] ????没有函数执行此操作。
使用waverec2对原图进行重构。 X = waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)

问题出在第 4 步。没有重新创建 [C,S] 的函数，我无法调用函数 waverec2，因为它需要 C 和 S 的操纵版本。

我不需要 wavedec2 和 waverec2 吗？也许我应该只使用 detcoef2 和 upcoef2？

有一些 DWT 经验的人可以在一分钟内解决这个问题，我对它还很陌生。

谢谢

Answer 1

我很好奇为什么您不能使用 dwt2 来计算图像的 2D DWT。你所拥有的比你应该做的要多得多。 dwt2更适合随心所欲。您可以这样调用 dwt2：

[LL,LH,HL,HH] = dwt2(X,Lo_D,Hi_D);

X 是您的图像，Lo_D 和 Hi_D 是您要应用于图像的低通和高通滤波器。 LL是图像的低通版本，水平和垂直方向都是低通，LH是垂直方向是低通，水平方向是高通，HL是垂直方向高通，水平方向低通，HH是两个方向都高通。因此 LH、HL 和 HH 是细节系数，而 LL 包含结构。

您还可以使用字符串作为第二个参数来指定您想要的过滤器：

[LL,LH,HL,HH] = dwt2(X,'wname');

'wname' 是一个字符串，用于指定您想要的过滤器。您可以输入 help wfilters 以查看可用的过滤器。

例如，通过使用 MATLAB 系统路径中的 cameraman.tif，我们可以进行一级二维 DWT（使用 Haar 小波）并显示所有组件，如下所示：

im = imread('cameraman.tif');
[LL, LH, HL, HH] = dwt2(im2double(im), 'haar');
imshow([LL LH; HL HH], []);

我使用im2double将图片转为双精度，以保证准确性。我们得到这张图片：

请注意，图像被二次采样 2 以产生 LL, LH, HL 和 HH 的分解。

一旦拥有这些组件，您当然可以随心所欲地操纵它们。一旦你操作了它们，你可以像这样简单地使用 idwt2：

Y = idwt2(LL,LH,HL,HH,Lo_R,Hi_R); %//or
Y = idwt2(LL,LH,HL,HH,'wname');

假定这四个组件是 double，因此您可以将图像转换回表示图像的任何类型。假设你的图像是 uint8，你可以这样做：Y = im2uint8(Y); 转换回来。

希望这就是您要找的！

离散小波变换Matlab

Discrete Wavelet Transform Matlab

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