MATLAB 二维小波变换经典程序

1、MATLAB 2维小波变换经典程序% FWT_DB.M;% 此示意程序用 DWT 实现二维小波变换% 编程时间 2004-4-10,编程人沙威 % %clear;clc;T=256; % 图像维数SUB_T=T/2; % 子图维数 % % 1.调原始图像矩阵load wbarb; % 下载图像f=X; % 原始图像 % % 2.进行二维小波分解l=wfilters('db10','l' % db10(消失矩为 10 低通分解滤波器冲击响应(长度为 20L=T-length(l;l_zeros=l,zeros(1,L; % 矩阵行数与输入图像一致,为 2

2、的整数幂h=wfilters('db10','h' % db10(消失矩为 10 高通分解滤波器冲击响应(长度为 20h_zeros=h,zeros(1,L; % 矩阵行数与输入图像一致,为 2的整数幂for i=1:T; % 列变换row(1:SUB_T,i=dyaddown( ifft( fft(l_zeros.*fft(f(:,i' .' % 圆 周 卷 积 <->FFTrow(SUB_T+1:T,i=dyaddown( ifft( fft(h_zeros.*fft(f(:,i' .' % 圆 周卷积 <-

3、>FFTend;for j=1:T; % 行变换line(j,1:SUB_T=dyaddown( ifft( fft(l_zeros.*fft(row(j,: ; % 圆 周卷积 <->FFTline(j,SUB_T+1:T=dyaddown( ifft( fft(h_zeros.*fft(row(j,: ; % 圆周卷积 <->FFTend;decompose_pic=line; % 分解矩阵% 图像分为四块lt_pic=decompose_pic(1:SUB_T,1:SUB_T; % 在 矩 阵 左 上 方 为 低 频 分 量 -fi(x*fi(yrt_pic

4、=decompose_pic(1:SUB_T,SUB_T+1:T; % 矩阵右上为 -fi(x*psi(y lb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,1:SUB_T; % 矩阵左下为 -psi(x*fi(y rb_pic=decompose_pic(SUB_T+1:T,SUB_T+1:T; % 右 下 方 为 高 频 分 量 -psi(x*psi(y% % % % 3.分解结果显示figure(1;colormap(map;subplot(2,1,1;image(f; % 原始图像title('original pic'subplot(2,1,2;image

5、(abs(decompose_pic; % 分解后图像title('decomposed pic'figure(2;colormap(map;subplot(2,2,1;image(abs(lt_pic; % 左上方为低频分量 -fi(x*fi(ytitle('/Phi(x*/Phi(y'subplot(2,2,2;image(abs(rt_pic; % 矩阵右上为 -fi(x*psi(ytitle('/Phi(x*/Psi(y'subplot(2,2,3;image(abs(lb_pic; % 矩阵左下为 -psi(x*fi(ytitle(&#

6、39;/Psi(x*/Phi(y'subplot(2,2,4;image(abs(rb_pic; % 右下方为高频分量 -psi(x*psi(ytitle('/Psi(x*/Psi(y'% % % % 5.重构源图像及结果显示% construct_pic=decompose_matrix'*decompose_pic*decompose_matrix; % %l_re=l_zeros(end:-1:1; % 重构低通滤波l_r=circshift(l_re',1' % 位置调整h_re=h_zeros(end:-1:1; % 重构高通滤波h_r

7、=circshift(h_re',1' % 位置调整% %top_pic=lt_pic,rt_pic; % 图像上半部分t=0;for i=1:T; % 行插值低频if (mod(i,2=0topll(i,:=top_pic(t,:; % 偶数行保持elset=t+1;topll(i,:=zeros(1,T; % 奇数行为零endend;for i=1:T; % 列变换topcl_re(:,i=ifft( fft(l_r.*fft(topll(:,i' ' % 圆周卷积 <->FFTend;% %bottom_pic=lb_pic,rb_pic; %

8、 图像下半部分t=0;for i=1:T; % 行插值高频if (mod(i,2=0bottomlh(i,:=bottom_pic(t,:; % 偶数行保持elsebottomlh(i,:=zeros(1,T; % 奇数行为零t=t+1;endend;for i=1:T; % 列变换bottomch_re(:,i=ifft( fft(h_r.*fft(bottomlh(:,i' ' % 圆周卷积 <->FFTend;construct1=bottomch_re+topcl_re; % 列变换重构完毕% %left_pic=construct1(:,1:SUB_T;

9、% 图像左半部分t=0;for i=1:T; % 列插值低频if (mod(i,2=0leftll(:,i=left_pic(:,t; % 偶数列保持elset=t+1;leftll(:,i=zeros(T,1; % 奇数列为零endend;for i=1:T; % 行变换leftcl_re(i,:=ifft( fft(l_r.*fft(leftll(i,: ; % 圆周卷积 <->FFTend;% %right_pic=construct1(:,SUB_T+1:T; % 图像右半部分t=0;for i=1:T; % 列插值高频if (mod(i,2=0rightlh(:,i=ri

10、ght_pic(:,t; % 偶数列保持elserightlh(:,i=zeros(T,1; t=t+1; end end; for i=1:T; % 行变换 % 奇数列为零 rightch_re(i,:=ifft( fft(h_r.*fft(rightlh(i,: ; % 圆周卷积<->FFT end; % % construct_pic=rightch_re+leftcl_re; % 重建全部图像 % % % 结果显示 figure(3; colormap(map; subplot(2,1,1; image(f; % 源图像显示 title('original pic' subplot(2,1,2; image(abs(construct_