matlab - 多次应用MATLAB的idwt2

Question

我正在使用 MATLAB 在图像上应用离散小波变换。我多次应用它 (3) 以获得 3 级变换。我正在使用dwt2MATLAB 提供的函数来压缩和idwt2解压。问题是我不知道如何解压缩几次idwt2，因为它返回一个矩阵。举个例子：

x = idwt2(scaled3, vertical3, horizontal3, diagonal3, Lo_R, Ho_R);

应该如何idwt2应用到x？

Answer 1

查看dwt2and的文档idwt2，您似乎有 2 个用于重建多重分解图像的通用选项：

• 存储来自每个分解步骤的所有水平、垂直和对角线细节系数矩阵，并在重建中使用它们。
• []为之前分解步骤中未保存的任何细节系数矩阵输入一个空矩阵 ( )。

由于这是一个缓慢的一天，这里有一些代码显示如何执行此操作以及每种情况的结果如何......

首先，加载一个示例图像并初始化一些变量：

load woman;              % Load image data
nLevel = 3;              % Number of decompositions
nColors = size(map, 1);  % Number of colors in colormap
cA = cell(1, nLevel);    % Approximation coefficients
cH = cell(1, nLevel);    % Horizontal detail coefficients
cV = cell(1, nLevel);    % Vertical detail coefficients
cD = cell(1, nLevel);    % Diagonal detail coefficients

现在，应用分解（在本例中为 3）并将每个步骤的细节系数矩阵存储在一个元胞数组中：

startImage = X;
for iLevel = 1:nLevel,
  [cA{iLevel}, cH{iLevel}, cV{iLevel}, cD{iLevel}] = dwt2(startImage, 'db1');
  startImage = cA{iLevel};
end

要查看最终分解后的图像是什么样子，以及沿途的所有细节系数矩阵，请运行以下代码（使用wcodemat）：

tiledImage = wcodemat(cA{nLevel}, nColors);
for iLevel = nLevel:-1:1,
  tiledImage = [tiledImage                    wcodemat(cH{iLevel}, nColors); ...
                wcodemat(cV{iLevel}, nColors) wcodemat(cD{iLevel}, nColors)];
end
figure;
imshow(tiledImage, map);

您应该看到如下内容：

现在是重建的时候了！以下代码执行“完整”重建（使用所有存储的细节系数矩阵）和“部分”重建（不使用它们），然后绘制图像：

fullRecon = cA{nLevel};
for iLevel = nLevel:-1:1,
  fullRecon = idwt2(fullRecon, cH{iLevel}, cV{iLevel}, cD{iLevel}, 'db1');
end
partialRecon = cA{nLevel};
for iLevel = nLevel:-1:1,
  partialRecon = idwt2(partialRecon, [], [], [], 'db1');
end
figure;
imshow([X fullRecon; partialRecon zeros(size(X))], map, ...
       'InitialMagnification', 50);

请注意，原始（左上）和“完整”重建（右上）看起来无法区分，但“部分”重建（左下）非常像素化。如果您应用较少的分解步骤，例如 1 或 2，差异不会那么严重。