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Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(5)

时间:2016-12-04 14:21来源:毕业论文
wmaxlev 允许的最大尺度分解 合成 重构 工具 idwt2 二文单尺度小波逆变换 waverec2 二文多尺度小波逆变换 wrcoef2 对二文小波系数进行单支重构 upcoef2 二文小波


    wmaxlev    允许的最大尺度分解
合成
重构
工具    idwt2    二文单尺度小波逆变换
    waverec2    二文多尺度小波逆变换
    wrcoef2    对二文小波系数进行单支重构
    upcoef2    二文小波系数的直接重构
分解
结构
工具    detcoef2    提取二文小波分解高频系数
    appcoef2    提取二文小波分解低频系数
    upwlev2    二文小波分解的单尺度重构
2.2二文离散小波变换的函数简介
1 dwt2函数
  【函数功能】
    二文单尺度小波变换
  【语法格式】
    (1)、[cA,cH,cV,,cD]=dwt2(X,'wname')
    (2)、[cA,cH,cV,,cD]=dwt2(X,Lo_D,Hi_D)
 dwt2使用指定的小波('wname')或者分解滤波器(Lo_D和Hi_D)进行二文单尺度小波分解。1中根据输入矩阵X进行小波分解,计算低频系数矩阵cA和高频系数矩阵cH(水平),cV(垂直),cD(对角)。2中基于指定的小波分解滤波器计算二文小波分解系数。其中Lo_D是分解低频滤波器,Hi_D是分解高频滤波器。Lo_D和Hi_D必须具有相同的长度。

2 wavedec2函数
  【函数功能】
    二文多尺度小波分解
  【语法格式】
    (1)、[C,S]= wavedec2(X,N,’wname’)
     (2)、[C,S]= wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)
wavedec2是二文小波分析函数。1使用小波('wname')返回矩阵X尺度为N时的小波分解。输出时分解向量C和相应的记录矩阵S。N必须是严格的正整数。

3 idwt2 函数
【函数功能】
  二文离散小波反变换函数
【语法格式】
    (1)、X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname')
    (2)、X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R)
    (3)、X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S)
    (4)、X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S)
    (5)、X=idwt2(...,'mode',MODE)
X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname') 由信号小波分解的近似信号 cA 和细节信号cH、cH、cV、cD 经小波反变换重构原信号X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R) 使用指定的重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号X ;X=idwt2(cA,cH,cV,cD,'wname',S和 X=idwt2(cA,cH,cV,cD,Lo_R,Hi_R,S) 返回中心附近的 S 个数据点。

4 waverec2 函数
【函数功能】
    二文信号的多层小波重构
【语法格式】
    (1)、X=waverec2(C,S,'wname')    
    (2)、X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R)
   (1)式中由多层二文小波分解的结果 C、S 重构原始信号 X ,'wname' 为使用的小波基函数;X=waverec2(C,S,Lo_R,Hi_R) 使用重构低通和高通滤波器 Lo_R 和 Hi_R 重构原信号。

5 wroef2函数
【函数功能】
    对二文小波系数进行单支重构
【语法格式】
    (1)、X=wroef2('type',C,S,'wname',N)
    (2)、X=wroef2('type',C,S,Lo_R,Hi_R,N)
    (3)、X=wroef2('type',C,S,'wname')
    (4)、X=wroef2('type',C,S,Lo_R,Hi_R,)
wroef2是小波分析函数,用来重构一副图像的系数。1基于小波分解结构,计算尺度为N时的重构系数矩阵;2是重构低通滤波器和高通滤波器;3、4是重构最大尺度N=size(S,1)-2的系数。 Matlab小波变换在图像处理中的仿真及应用+源码(5):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_705.html
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