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【精品】为了实现图像的N层分解

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【精品】为了实现图像的N层分解【精品】为了实现图像的N层分解 首先,为了实现图像的N层分解,对一幅m行n列的黑白图像,我们要对其进行规范化处理,使其能被2的N次方整除。以下的modmat() 函数实现此功能: function y=modmat(x,dim) % 函数 MODMAT() 对输入矩阵x进行规范化,使其行列数均能被 2^dim 整除 % 输入参数:x —— r*c 维矩阵; % dim —— 矩阵重构的维数 % 输出参数:y —— rt*ct 维矩阵,mod(rt,2^dim)=0,mod(ct,2^dim)=0 [row...

【精品】为了实现图像的N层分解
【精品】为了实现图像的N层分解 首先,为了实现图像的N层分解,对一幅m行n列的黑白图像,我们要对其进行规范化处理,使其能被2的N次方整除。以下的modmat() 函数实现此功能: function y=modmat(x,dim) % 函数 MODMAT() 对输入矩阵x进行规范化,使其行列数均能被 2^dim 整除 % 输入参数:x —— r*c 维矩阵; % dim —— 矩阵重构的维数 % 输出参数:y —— rt*ct 维矩阵,mod(rt,2^dim)=0,mod(ct,2^dim)=0 [row,col]=size(x); % 求出输入矩阵的行列数row,col rt=row - mod(row,2^dim); % 将row,col分别减去本身模 2^dim 得到的数 ct=col - mod(col,2^dim); % 所得的差为rt、ct,均能被 2^dim 整除 y=x(1:rt,1:ct); % 输出矩阵 y 为输入矩阵 x 的 rt*ct 维子矩阵 然后,将规范化后的图像的数据格式由适合显示图像的uint8格式转换为适合数值处理的double格式,再调用二维小波分解函数进行图像分解,最后为了清晰地显示分解图像的塔式结构,在图像的相应区域绘制若干分界线。具体程序如下: function y=mywavedec2(x,dim) % 函数 MYWAVEDEC2() 对输入矩阵 x 进行 dim 层分解,得到相应的分解系数矩阵 y % 输入参数:x —— 输入矩阵; % dim —— 分解层数。 % 输出参数:y —— 分解系数矩阵。 x=modmat(x,dim); % 首先规范化输入矩阵,使其行列数均能被 2^dim 整除 subplot(121);imshow(x);title('原始图像'); % 画出规范化后的源图像 [m,n]=size(x); % 求出规范化矩阵x的行列数 xd=double(x); % 将矩阵x的数据格式转换为适合数值处理的double格式 for i=1:dim xd=modmat(xd,1); [dLL,dHL,dLH,dHH]=mydwt2(xd); % 矩阵小波分解 tmp=[dLL,dHL;dLH,dHH]; % 将分解系数存入缓存矩阵 xd=dLL; % 将缓存矩阵左上角部分的子矩阵作为下一层分解的源矩阵 [row,col]=size(tmp); % 求出缓存矩阵的行列数 y(1:row,1:col)=tmp; % 将缓存矩阵存入输出矩阵的相应行列 end yd=uint8(y); % 将输出矩阵的数据格式转换为适合显示图像的uint8格式 for i=1:dim % 对矩阵 yd 进行分界线处理,画出分解图像的分界线 m=m-mod(m,2); n=n-mod(n,2); yd(m/2,1:n)=255; yd(1:m,n/2)=255; m=m/2;n=n/2; end subplot(122);imshow(yd);title([ num2str(dim) ' 维小波分解图像']); 上述的图像分解程序,其输出数据是double格式的,以便作为重构程序的输入。
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分类:工学
上传时间:2017-11-28
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