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範例:小波轉換濾波
使用 wave2diwave2d 函數分別計算 n 階小波轉換與小波逆轉換。所使用的小波是從 Burt-Adelson Laplacian Pyramid 衍生的雙正交小波基礎。
使用 wavescale 函數改善轉換區域中的圖像檢視。
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小波轉換有時可比標準傅立葉轉換更簡潔地表示圖像。
如需使用此範例的資訊,請參閱 <關於圖像處理範例>
計算 n 階小波轉換
1. 讀取木星紫外線照片的藍色子圖像。
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(jupiter2.gif)
2. 萃取及顯示壓縮 3 色矩陣的第 3 色元件。
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(jup2_ext3.bmp)
3. 設定階數,然後再套用轉換。
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(jup2_scaled.bmp)
您看到的是典型的小波轉換:區域分為四個不同的子區域,對應到圖像水平與垂直方向上不同的低通與帶通濾波組合。僅左上角 (低通/帶通部份) 較明顯,這是因為該部份轉換圖像的係數所致,其會導致比其他部份大,因此較小的係數在縮放時會較不顯著。為解決此遮罩效果,會納入一個常式以個別縮放轉換的每個子圖像。
4. 套用逆轉函數,然後再核對重新建構的圖像與原始圖像是否完全相同。
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(jup2_rabs.bmp)
會先採用重新建構之圖像的絕對值,再進行檢視。即使小波轉換理論上保證有完美的重新建構,仍會發生由於電腦中捨入所造成的誤差。
5. 核對捨入誤差是否很小。
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因為小波轉換同時具有正負值,因此檢視前可重新調整刻度。但是,執行此項操作通常會導致資訊隱藏,如以上縮放的轉換圖像所示。
檢視轉換域中的圖像
1. wavescale 函數套用至向量化的 N
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2. 縮放並顯示所得出的圖像。
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(jup2_scaled2.bmp)
當子圖像之間維持獨立時,即可清楚見到顯示的改善。若使用者增加小波轉換的階數,使用函數 wavescale 而非 scale 甚至會有更大的好處。