小波变换 mallat讲课讲稿.doc

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1、精品好文档,推荐学习交流实验目的:通过编程实现离散快速小波变换Mallat算法,从而加深理解二维小波变换的分解与合成,同时,提高编程能力和matlab的应用,为以后的学习打下基础。实验原理:1、Mallat快速算法本实验使用离散快速小波变换快速算法Mallat算法,算法原理如下(1)(2)重构算法:(3)对于(1)、(2)等效于经过冲击响应为和的数字滤波器,然后再分别进行“二抽取”,Mallat分解算法的滤波器表示形式如下图用滤波器表示如下图2、分别表示原始图像和重建后的图像,。3、边界延拓方法有零延拓、周期延拓、对称周期延

2、拓、常数连续延拓等,本实验采用以上四种方法进行原图像的1/8延拓,并进行重构,各种延拓方法所对应的函数为yan0(x)、yancir(x)、yan(x)、yanc(x),在主程序中,需要某种延拓,便调用某种函数。仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢10精品好文档,推荐学习交流实验编程思路:为使程序易于理解,在不考虑算法复杂度的情况下,分解程序采用简洁的循环计算出下一级的分解系数,程序采用的编程思想如下以上矩阵等式左面是进行二抽样的结果,是分解的低频部分。同理,对于分解的高频部分有如下矩阵形式:分解程序:lenx=siz

3、e(x,2);%x为一维向量lenh=size(h,2);h=[h,zeros(1,(lenx-lenh))];g=[g,zeros(1,(lenx-lenh))];r1(1)=sum(h.*x);r2(1)=sum(g.*x);fork=1:1:(lenx/2-1)%循环求出下一级低频和高频分量h=[h(end-1:end),h(1:(end-2))];r1(k+1)=sum(h.*x);g=[g(end-1:end),g(1:1:(end-2))];r2(k+1)=sum(g.*x);endy=[r1,r2];对于重构算

4、法,其等效形式为上式等号右边部分实质上是对变量的数字卷积运算,程序采用频域相乘代替卷积,重建程序为y=ifft(fft(c3,lenx).*fft(h,lenx))+ifft(fft(d3,lenx).*fft(g,lenx));仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢10精品好文档,推荐学习交流实验结果及分析:1、多尺度分解与重构图像二维小波变换采用小波采用db3,其峰值信噪比PNSR=230.13db,并对三级分解图像进行归一化,求出0的个数为37626,其所占的百分比为57.41%。仅供学习与交流,如有侵权请联系网站

5、删除谢谢10精品好文档,推荐学习交流2、延拓重建图像延拓方法周期延拓对称周期延拓零延拓常数连续延拓PNSR230.18db230.48db229.80db230.13db从PNSR结果可知,在各种延拓中,对称周期延拓的重建图像结果最好,相比之下零延拓图像效果不如其他方法延拓。3、不同小波下重构图像的性质用不同小波进行图像重构,所得的重构图像能量分布如下仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢10精品好文档,推荐学习交流用各种小波进行重构后的图像的均值方差如下表。小波db1db2db3db4均值124.0309124.050

6、9124.0509124.0509方差2272227222722272仅供学习与交流,如有侵权请联系网站删除谢谢10精品好文档,推荐学习交流附录:1、主函数程序clc;clear;X=imread('LENA.bmp');%路径X=double(X);%S=yancir(X);A=mallatdec2(X,'db3',3);image(abs(A));colormap(gray(255));title('3级多尺度分解图像');Y=mallatrec2(A,'db3',3);Y=real(Y);figure(2);subpl

7、ot(1,2,1);image(X);colormap(gray(255));title('原始图像');subplot(1,2,2);image(Y);colormap(gray(255));title('重建图像');zerosn=numberzeros(A);%Y=Y(33:288,33:288);%当调用延拓图像时,从延拓的重建图像进行截取csize=size(X);sr=csize(1);sc=csize(2);mse=sum(sum((Y-X).^2,1))/(sr*sc);psnr=10*log(255*255

8、/mse)/log(10)2、分解程序functionY=mallatdec2(X,wname,level)%输入:X载入的二维图像像数值;%level小波分解次(级)数设定值(如果设定值超过最高可分解次数,按最高分解次数分%wname小波名字waveletname%输出:Y多极小波分解后

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