dwt2
단일 레벨 2차원 이산 웨이블릿 변환
구문
설명
예제
입력 인수
출력 인수
알고리즘
영상에 대한 2차원 웨이블릿 분해 알고리즘은 1차원의 경우와 유사합니다. 2차원 웨이블릿과 스케일링 함수는 1차원 웨이블릿과 스케일링 함수의 텐서 곱을 수행하여 구합니다. 이 종류의 2차원 DWT는 레벨 j에서 근사 계수를 네 성분으로 분해합니다. 즉, 레벨 j + 1에서의 근사와 세 방향(가로, 세로 및 대각선)의 세부성분으로 분해합니다. 다음 차트는 영상에 대한 기본적인 분해 단계를 설명합니다.
여기서
— 열 다운샘플링: 짝수 인덱스 열 유지
— 행 다운샘플링: 짝수 인덱스 행 유지
— 필터 X로 항목의 행 컨벌루션
— 필터 X로 항목의 열 컨벌루션
근사 계수를 영상 s와 같도록 설정하면(cA0 = s) 분해가 초기화됩니다.
참고
컨벌루션 기반 알고리즘에서 발생하는 신호쪽 영향을 처리하기 위해, 1차원 및 2차원 DWT는 dwtmode
에 의해 관리되는 전역 변수를 사용합니다. 이 변수는 사용되는 신호 확장 모드의 종류를 정의합니다. 가능한 옵션에는 0 채우기 및 대칭 확장(디폴트 모드)이 포함됩니다.
참고 문헌
[1] Daubechies, Ingrid. Ten Lectures on Wavelets. CBMS-NSF Regional Conference Series in Applied Mathematics 61. Philadelphia, Pa: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1992.
[2] Mallat, S.G. “A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11, no. 7 (July 1989): 674–93. https://doi.org/10.1109/34.192463.
[3] Meyer, Y. Wavelets and Operators. Translated by D. H. Salinger. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1995.
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버전 내역
R2006a 이전에 개발됨