如何在matlab中显示小波变换函数dwt2结果

Question

本文将dwt2函数应用于图像小波变换，给出了四种结果图像:cA(低通图像)、cH (水平细节图像)、cV(垂直细节图像)、cD (对角线细节图像)。到现在为止这一切都很好。我想要可视化那些结果图像。

现在，我正在使用下面的代码可视化这四个结果图像。

image = imread(imagePath);
wavename = 'haar';
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(im2double(iamge),wavename);
imshow([cA,cH; cV,cD],'Colormap',gray);

当我运行此代码时，可视化结果如下所示

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但我想让我的结果看起来像这样，任何人都可以帮助我。

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Answer 1

在您问题的第二张图像中，显示了两级小波变换。通过使用dwt2的代码示例，您只需要进行一级分解。要进行两级分解，可以将wavedec2函数与N=2一起使用。要创建如图所示的绘图，您必须仔细查看wavedec2的返回值

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(来自[2]的Mathworks图像)

向量C包含所有近似系数，以列的方式存储.S是所谓的“簿记”矩阵，因为它包含关于数据存储方式的信息。

现在第一个图像，上面示例中的cA2，是C的前32*32个条目。使用ii和jj作为索引变量，我们可以得到C的相关部分，并使用reshape返回图像格式：

ii = 1; jj = prod(S(1,:));
cA2 = reshape(C(ii:jj),S(1,:));

其他二级系数也类似地得到：

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(2,:)) - 1;
cH2 = reshape(C(ii:jj),S(2,:));

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(2,:)) - 1;
cV2 = reshape(C(ii:jj),S(2,:));

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(2,:)) - 1;
cD2 = reshape(C(ii:jj),S(2,:));

使用S的第三行，也可以以同样的方式获得第一级系数。

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(3,:)) - 1;
cH1 = reshape(C(ii:jj),S(3,:));

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(3,:)) - 1;
cV1 = reshape(C(ii:jj),S(3,:));

ii = jj+1; jj = ii + prod(S(3,:)) - 1;
cD1 = reshape(C(ii:jj),S(3,:));

现在，只需按需要排列图像，就可以创建该情节：

imshow([[cA2,cH2; cV2,cD2],cH1;cV1,cD1],'Colormap',pink)

要添加边框，可以使用rectangle函数和来自S的信息

% Small rectangles
rectangle('Position',[0,0,S(1,1),S(1,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');
rectangle('Position',[S(1,1),0,S(1,1),S(1,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');
rectangle('Position',[0,S(1,2),S(1,1),S(1,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');
rectangle('Position',[S(1,1),S(1,2),S(1,1),S(1,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');

% Large rectangles
rectangle('Position',[0,S(3,2),S(3,1),S(3,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');
rectangle('Position',[S(3,1),0,S(3,1),S(3,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');
rectangle('Position',[S(3,1),S(3,2),S(3,1),S(3,2)],'LineWidth',2,'EdgeColor','y');

Answer 2

一个简单得多的方法是将结果串联为矩阵，并填充后续的矩阵：

image = imread(imagePath);
wavename = 'haar';
[cA,cH,cV,cD] = dwt2(im2double(image),wavename);
[cAA,cAH,cAV,cAD] = dwt2(cA,wavename); % Recompute Wavelet of Approximation Coefs.
Level2=[cAA,cAH; cAV,cAD]; %contacinat
imshow([Level2,cH; cV,cD],'Colormap',gray);

"cameraman.tif“图像的结果是：

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对于更多的层次，只需计算第二级近似系数的小波。换句话说，采取多个小波，即重新计算当前小波结果的逼近系数的小波，得到下一阶段小波。