最新图像小波变换精品课件.ppt

《最新图像小波变换精品课件.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《最新图像小波变换精品课件.ppt（16页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、图像小波变换图像小波变换小波与小波变换简述 通俗的讲，小波(wavelet)是一种在有限（小）区域内存在的波，是一种其函数表达式具有紧支集，即在有限范围内函数f (x)不等于零的特殊波形。假设存在一个时域函数(t)，满足： （f 表示fourier变换） 或 ( )( )ft( )0t dt20( )Cd 图像小波变换 最后，我们来看一下这些频率系数的具体内容：lennaR是一个256256的二维信号，对其做1层小波分解，得到C是一个165536的行向量，记录的是低频、水平高频、垂直高频和对角高频（ ）四个部分的频率系数。S是一个32的矩阵，其第一行表明尺度1下的低频系数为128128长度；第

2、二行表明尺度1下的高频系数为128128长度；第三行表明lennaR是一个256256的二维信号。lowf和highfH，highfD和highfV分别对应分离出来的四个部分的系数矩阵。 1231111( , ),( , ),( , ),( , )A f x yD f x yD f x yD f x y图像小波变换图像小波变换图像小波变换 对lennaR做2层小波分解，得到C也是一个165536的行向量，记录的是2尺度低频、2尺度水平高频、2尺度垂直高频、2尺度对角高频、1尺度水平高频、1尺度垂直高频和1尺度对角高频（ ）七个部分的频率系数。下图中S是一个42的矩阵，其第一行表明尺度2下的低频

3、系数为6464长度；第二行表明尺度2下的高频系数为6464长度；第三行表明尺度1下的高频系数为128128长度；1232222( , ),( , ),( , ),( , ),A f x y D f x y D f x y D f x y1211( , ),( , )D f x y D f x y31( , )D f x y图像小波变换 第四行表明lennaR是一个256256的二维信号。lowf和highfH，highfD和highfV对应2尺度下分离出来四个部分的系数矩阵。 图像小波变换 比较做1层分解和2层分解频率系数图，可以发现MATLAB中的二维DWT有如下规律：1、返回的频率系数（C

4、向量中）以如下形式存放C=A(level)|H(level)|V(level)|D(level)H(level-1)V(level-1)D(level-1)|H(1)|V(1)|D(1) 2、返回频率系数的同时，返回一个长度记录矩阵S。S的格式为： S(1,:)=尺度level下的低频系数长度 图像小波变换 S(i,:)=尺度level-i+2下的低频系数长度 S(level+2,:)=原始信号的大小 3、原始信号通过两个共轭滤波器后，得到高、低频两路信号。假设原始信号抽取256个点参与计算，那么将得到512个频率数据，如此下去冗余太大。所以，在滤波之后还要进一步抽样以减少冗余。通行的方法是隔一数丢弃一个数，从而保证滤波后的两路信号与原始信号数据长度一致。这三个结论，对小波信息隐藏实验有很大帮助。 16 结束语结束语