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예제: 웨이블릿 변환 필터링
wave2diwave2d 함수를 사용하여 n 레벨 웨이블릿 및 역 웨이블릿 변환을 계산합니다. 사용되는 웨이블릿은 버트-아델슨 라플라시안 피라미드에서 파생된 쌍대직교 웨이블릿 기반입니다.
wavescale 함수를 사용하여 변환 영역에서 이미지를 향상시킵니다.
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웨이블릿 변환이 표준 푸리에 변환보다 이미지를 훨씬 단순하게 표현하는 경우가 있습니다.
이 예제를 사용하는 것에 대한 자세한 내용은 이미지 처리 예제 정보를 참조하십시오.
n 레벨 웨이블릿 변환 계산
1. 목성의 자외선 사진에서 파랑 하위 이미지를 읽습니다.
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(jupiter2.gif)
2. 압축된 3색 행렬의 3번째 색상 컴포넌트를 추출하여 표시합니다.
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(jup2_ext3.bmp)
3. 레벨 수를 설정한 다음 변환을 적용합니다.
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(jup2_scaled.bmp)
표시되는 이미지가 대표적인 웨이블릿 변환으로, 영역이 이미지의 수평 및 수직 방향으로 저역 통과 및 대역 통과 필터링의 다양한 조합에 해당하는 네 개의 서로 다른 영역으로 나뉘어 있습니다. 왼쪽 위 부분(저역 통과/저역 통과 부분)만 의미가 있습니다. 이것은 변환된 이미지에서 해당 부분의 계수가 다른 부분의 계수보다 훨씬 커 배율을 조정한 경우 다른 작은 계수들을 무의미하게 만들기 때문입니다. 이 마스킹 효과를 완화하기 위해서 변환의 각 하위 이미지를 서로 독립적으로 배율 조정하는 루틴이 포함되어 있습니다.
4. 역 함수를 적용한 다음 재구성된 이미지가 원래 이미지와 동일한지 확인합니다.
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(jup2_rabs.bmp)
재구성된 이미지를 표시하기 전에 절대값을 적용했습니다. 이론적으로 웨이블릿 변환은 완벽한 재구성을 보장하지만 컴퓨터의 반올림 때문에 오차가 발생합니다.
5. 이 반올림 오차가 아주 작다는 것을 확인합니다.
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웨이블릿 변환에는 양의 값과 음의 값이 모두 있으므로 표시하기 전에 배율을 조정하는 것이 좋습니다. 하지만 위의 배율 조정된 변환 이미지에서 볼 수 있는 것처럼 이 과정에서 숨겨진 정보가 발생하는 경우가 많습니다.
변환 영역에서 이미지 보기
1. 벡터화된 Nwavescale 함수를 적용합니다.
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2. 결과 이미지를 배율 조정하고 표시합니다.
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(jup2_scaled2.bmp)
하위 이미지 간의 독립성을 유지할 때 표시가 향상된다는 것을 확인할 수 있습니다. 웨이블릿 변환의 레벨을 높인 경우 scale 대신 wavescale 함수를 사용하는 것이 좋을 수도 있습니다.