Question

我正在创建图像拼接检测软件，因此需要将图像划分为不重叠的块，并在图像的每个块上应用离散迈耶小波变换

我尝试使用blockproc函数来执行此操作，但是没有结果：

I = imread('pears.png');

fun = @(block_struct)...
    dwt2(block_struct.data,'dmey');

C = blockproc(I,[64 64],fun);

那么如何使用上述代码访问[cA,cH,cV,cD的{{1}}]？

Answer 1

blockproc假定您正在输出实际图像。您不能将其用于多个输出。如果您确实希望此方法与blockproc一起使用，那么不幸的是，您需要调用四次blockproc，每次都提取方向的不同系数集。另请注意，二维DWT仅适用于灰度图像，因此您需要先转换为灰度，然后再进行实际处理。您选择的梨图像是彩色/ RGB图像。

我想参考这篇文章，了解如何在给定输入功能How do I get the second return value from a function without using temporary variables?的情况下选择第N个输出。您将需要将此代码保存到名为nth_output.m的文件中，该文件允许您以编程方式从函数中提取所有输出变量，并仅选择一个输出。

function value = nth_output(N,fcn,varargin)
  [value{1:N}] = fcn(varargin{:});
  value = value{N};
end

在调用函数时，仅省略多余的输出参数只会给您第一个输出，这就是您的blockproc代码正在做的事情。完成此操作后，就可以创建4个匿名函数来捕获dwt2的每个输出，并运行blockproc 4次。确保为每个匿名函数指定所需的输出，因此1到4一样，除了输入参数外，您还可以简单地提供要运行的函数的句柄功能。

因此，请尝试以下操作：

I = rgb2gray(imread('pears.png'));
fun1 = @(block_struct) nth_output(1, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun2 = @(block_struct) nth_output(2, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun3 = @(block_struct) nth_output(3, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun4 = @(block_struct) nth_output(4, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
I = rgb2gray(I);
cA = blockproc(I,[64 64],fun1);
cH = blockproc(I,[64 64],fun2);
cV = blockproc(I,[64 64],fun3);
cD = blockproc(I,[64 64],fun4);

cA，cH，cV和cD包含每组方向所需的DWT系数。

将图像划分为非重叠块，并在每个块上应用2D DWT

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