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功能来创建图像的多级离散小波分解，提取系数，操纵它们，然后将它们重新组合成图像。

我尝试使用了许多功能，但似乎没有一个能够满足我的需要。这些是执行此操作的步骤。

1. 使用wavedec2将图像分解为[C，S]。 [C,S] = wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)

2. 然后我必须使用detcoef2从[C，S]中提取细节系数。 [C，S]是'小波分解结构'，它不代表实际系数，如cD，cH，cV。 [H,V,D] = detcoef2('all',C,S,N)

3. 操纵数据

4. 重建[C，S] ????没有功能。

5. 使用waverec2重新构图原始图像。 X = waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)

问题在于第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的操作版本。

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

有一些DWT经验的人可以在一分钟内解决这个问题，我对它很新。

由于

Answer 1

我很好奇为什么你不能使用dwt2来计算图像的2D DWT。你所拥有的工作远比你应该做的工作多得多。 dwt2更适合做你想做的事。你这样打电话给dwt2：

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

X是您的图片，Lo_D和Hi_D是您要应用于图片的低通和高通滤镜。 LL是图像的低通版本，其中水平和垂直方向低通，LH是垂直方向低通过的位置，水平方向是高通的，HL { {1}}是垂直方向高通，水平方向低通，HH是两个方向高通的位置。因此LH，HL和HH是详细系数，而LL包含结构。

您还可以使用字符串作为第二个参数指定所需的过滤器：

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

'wname'是一个字符串，用于指定所需的过滤器。您可以输入help wfilters来查看可用的过滤器。

例如，通过使用MATLAB系统路径中的cameraman.tif，我们可以进行一级2D 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将图像转换为双精度以确保准确性。我们得到这个图片：

请注意，图片会被2子采样，以便产生LL, LH, HL和HH的分解。

一旦拥有了这些组件，您当然可以根据自己的内容操纵它们。操作它们之后，您可以像这样使用idwt2：

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

假设这四个组件为double，因此您可以将图像转换回代表图像的任何类型。假设您的图片为uint8，您可以执行：Y = im2uint8(Y);转换回来。

这应该是你想要的！