wbarb matlab,图像的高频低频分解

  • Post author:
  • Post category:其他


1.       实验目的:

熟练掌握小波分析在图像分析等各方面的应用。

2.       实验内容:

对图像进行二维离散小波分解、多尺度二维离散小波分解

并提取二维小波分解的高频系数和低频系数,

画出原始图形并显示分解结果。

3.实验原理

单尺度二维离散小波分解

[cA,cH,cV,cD]=dwt2(X,’wname’),X是被分解的离散信号,wname为分解

小波函数,返回值cA,cH,cV,cD分别为低频系数和高频系数向量。

多尺度二维离散小波分解

函数格式为:[C,S]=wavedec2(X,N,’wname’),其中N为严格的正整数,

wname 为小波函数

提取二维离散小波的低频系数

A=appcoef2(C,S,’wname’)或

A=appcoef2(C,S,’wname’,N)(提取最后一尺度(N=size(S,1)-2)的

低频系数, wname 为小波函数

提取二维离散小波的高频系数

D=detcoef2(O,C,S,N),其中[C,S]是信号的二维分解结构,尺度  N

必须为正整数且

5edaa88eb1f9961d62de90294c648f43.gif
,0取值为’h'(‘v’或’d’)。