多次应用 MATLAB 的 idwt2

Question

我正在使用 MATLAB 对图像应用离散小波变换。我将其应用几次 (3)，以获得 3 级变换。我正在使用 dwt2 MATLAB提供的函数用于压缩和 idwt2 来进行减压。问题是我不知道如何解压几次，如apply idwt2 多次到先前接收到的输出，因为它返回一个矩阵。举个例子：

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

应该怎样 idwt2 应用于 x?

Answer 1

查看文档 dwt2 和 idwt2, ，看来您有 2 个常规选项来重建多重分解图像：

• 存储每个分解步骤的所有水平、垂直和对角细节系数矩阵，并在重建中使用它们。
• 输入一个空矩阵 ([]) 对于您未从之前的分解步骤中保存的任何细节系数矩阵。

由于这是缓慢的一天，这里有一些代码展示了如何执行此操作以及每种情况的结果......

首先，加载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）并将每个步骤的详细系数矩阵存储在元胞数组中：

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

要查看最终的分解图像以及沿途的所有细节系数矩阵，请运行以下代码（其中使用 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);

你应该看到这样的东西：

现在是重建的时候了！以下代码执行“完整”重建（使用 全部 存储的细节系数矩阵）和“部分”重建（使用 没有任何 其中），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 个），则差异不会那么严重。