小波分析实验:二维离散小波变换(Mallat快速算法)
小波分析实验:二维离散小波变换(Mallat快速算法)
小波分析实验:实验2二维离散小波变换(Mallat快速算法)实验目的:在理解离散小波变换原理和Mallat快速算法的基础上,通过编程对图像进行二维离散小波变换,从而加深对二维小波分解和重构的理性和感性认识,并能提高编程能力,为今后的学习和工作奠定基础。
实验工具:计算机,matlab6.5分解算法:重构算法: “"二工必(刃- 2上*[十三g (刃- 2k )d [ *分解算法写成矩阵的形式! (lb g 的长度为4)4[0]如]力⑵ h[3] 0 0 0 '[勺【0】• 记"h[0] h[\]h[2]山⑶ …• ••••・ • •C J=勺【1] • •申[2] h[3] 00 0-.^[0] ^[1]_.勺[乃-1】_>[0] g[l] g ⑵ g[3] 0 • • •e=• 0 •g[0] g[l]g ⑵ • • g[3]■ • •・■ 0• D J =<[i]■•目2] ■g[3]0 0…茎0] 畀]|g[0] g[l] g[2] g[3] 0 0 0 I0 0 g[0] g[l]g[2] S [3] - 0• ••••• • ••・•・・■ • • g[2] g[3] 0 00 ...g[0] g[l]J |_勺4-1[叨]I二・(2»于是Mallat分解公式为矩阵变换?丄Cj- = PC^................. ⑶卩D j = Q D J-L..... .......... ⑷重构算法写成矩阵变换:-C J_I =C$ + Dj------------------------------------ (5) 4M NPPq. 一片『峰值信噪比计算公式:P沁沁逻竺皿E卢H耿V 屈E M {皿,00分别表示原始图像和重建图像,且本实验采取的一些小技乐P (I)分SW法…编程时用如下思想:(h, g 的长度为4)“今[1]勺[刀-1]■ V■■丐⑼£[1] 4刀-1】将数据。
小波变换在一二维空间中去噪应用
小波变换在一二维空间中去噪应用【摘要】本文通过对小波变换理论的深入认识,加深多频率分析和Mallat 分解和重构信号图像理论研究,在matlab环境下仿真,实现小波图像去噪,体现出小波去噪的优势。
【关键词】小波变换;图像去噪;多频率分析;Mallat分解和重构1.引言图像处理是将图像通过计算机技术变为另外一幅修改的图像或者是从中提取图像测量所需测度的过程,现在图像编码、压缩、传输、去噪以及重现等技术都是以获得更清晰更高质量的图片为目的,但是在实际实物转换为图像的过程中,在图像的生成、编码、压缩、传输、重现的过程中,由于设备的非线性噪声,还有设备噪声以及环境兼容性等等,都不可避免的产生噪声。
图像去噪是图像处理的一个非常重要的环节。
去噪的方法有很多种,在空间域内,有偏最小二乘法,均值滤波,自适应滤波器,几何均值滤波器还有维纳滤波等等,在频域内,运用保留低频成分或低尺度的方法减小噪声[1],但是在效果方面小波去噪的效果要好些,因为这些都在去噪的同时,不可避免的丢失许多图像的高频信息。
但是,小波去噪可以克服这些问题。
2.图像去噪图像去噪是一个针对性很强的技术,根据不同应用、不同要求需要采取不同的处理方法。
采用的方法是综合各学科较先进的成果而成的,如数学、物理学、心理学、生物学、医学、计算机科学、通信理论、信号分析学等等;各学科互相补充、互相渗透使得数字图像去噪技术飞速发展。
就目前应用的方法来看,计算机图像去噪处理主要采取两大类方法:一类是空域中的去噪处理,即在图像空间中对图像进行各种去噪处理;另一类是把空域中的图像经过变换,如傅立叶变换、小波变换,变换到频率域,在频率域内进行各种去噪处理,然后再变回图像的空间域,形成去噪处理后的图像。
[2]图像去噪的原理就是利用噪声和信号在频域上的分布不同而完成的。
信号主要集中在低频区,高频部分主要是噪声和低频信号。
图像去噪的目标就是从含噪图像中去估计得到原始像,使得去噪图像是原始图像的最佳估计。
毕业设计(论文)-基于小波图像去噪的方法研究[管理资料]
毕业论文基于小波变换的图像去噪方法的研究学生姓名: 学号:学系 专 指导教师:2011年 5 月基于小波变换的图像去噪方法的研究摘要图像是人类传递信息的主要媒介。
然而,图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。
寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。
小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。
它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。
随着小波变换理论的完善,小波在图像去噪中得到了广泛的应用,与传统的去噪方法相比小波分析有着很大的优势,它能在去噪的同时保留图像细节,得到原图像的最佳恢复。
本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了深入的研究分析,首先详细介绍了几种经典的小波变换去噪方法。
对于小波变换模极大值去噪法,详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法;对小波变换阈值去噪方法的原理和几个关键问题进行了详细讨论。
最后对这些方法进行了分析比较,讨论了它们各自的优缺点和适用条件,并给出了仿真实验结果。
在众多基于小波变换的图像去噪方法中,运用最多的是小波阈值萎缩去噪法。
传统的硬阈值函数和软阈值函数去噪方法在实际中得到了广泛的应用,而且取得了较好的效果。
但是硬阈值函数的不连续性导致重构信号容易出现伪吉布斯现象;而软阈值函数虽然整体连续性好,但估计值与实际值之间总存在恒定的偏差,具有一定的局限性。
鉴于此,本文提出了一种基于小波多分辨率分析和最小均方误差准则的自适应阈值去噪算法。
该方法利用小波阈值去噪基本原理,在基于最小均方误差算法LMS和Stein无偏估计的前提下,引出了一个具有多阶连续导数的阈值函数,利用其对阈值进行迭代运算,得到最优阈值,从而得到更好的图像去噪效果。
离散小波快速解法
(上接第 5 页)
Research Progression in Blasting Theory f or Fracture Rock Mass
HE Xiao - guang1 ; ZHOU Chuan - bo2
(1. Dean’s of f ice , L iaoni ng Instit ute of Science and Technologg , Benxi , L iaoni ng ,117022 ;2. Chi nese U niversity of Geology . )
构成 V 0 的 Riesz 基 。
M RA 与人类的视觉有惊人的相似 。例如人在观察某
一目标时 ,不妨设他所处的尺度为 j (或 2 j ) , 观察目标所获
得的 信 息 为 V j , 当 他 走 近 目 标 , 即 尺 度 增 加 到 j + 1 ( 或 2 j + 1) ,他观察目标所获得的信息 V j + 1 应该比在尺度 j 下获 得的信息更为丰富 ,即 V j < V j + 1 ,尺度越大 ,距离越近 , 信息 越丰富 。
辽宁科技学院学报 INSTITU TE OF SCIENCE
AND
T
ECHNOL
O
GY
Vol. 7 Dec.
No. 4 2005
a ≠0 , ,将参数 a 离散化 ,而 b 不作离散处理 ,便得到了半离 散小波 。
2. 设φ(t) 是一个 R 小波 。如果 (φm ,n φ, l ,k) =δmδl nk ,则称 φ(t) 为正交小波 ;如果 (φm ,n φ, l ,k) = 0 , (m ≠l) ,则称φ(t) 为半 正交小波 ;如果φ(t) 不是半正交小波 ,则称φ(t) 是非正交小 波。 2. 4 多维小波和向量小波 (以二维为例)
一种基于离散傅里叶变换的小波变换的快速算法
图1
基于 M allat 算法的小波分解与重构示意图
4
离散小波变换的快速算法
4. 1 离散小波变换算法结构及其重组
基于上面的分析 , 离散小波变换( DWT ) 及反变换可以用图 2、 图 3 的结构示意图来表示, 通过重复这 个结构可实现不同单元的分解和重构. 图 2 是小波变换的每个单元分解示意图 ( 为了便于分析, 这里用对 应的 z 变换来表达图 1 的变换关系 ) , H ( z ) 是低通滤波器, 它的输出经下采样被送入下一个单元进行进一 步处理. G( z ) 是高通滤波器 , 它的输出经下采样就是小波系数 . 图 3 是小波变换的重构示意图 , 前一个单 元的输出经上采样送入 H ( z ) ; 其结果与输出的结果相加, 以此进行该单元的信号重建, 重建后再进入下 一单元, 进行下一步处理 . 考虑到实际问题的需要 , 下面的分析将局限于实数据信号的 DWT 和等长度实 系数 F IR 滤波器 . 即 : f ( n) 为实信号序列; H , G 为等长度 ( 长度设定为 N ) 实系数滤波器 , 至于非等长情 况, 可通过补零方法来实现. 对于离散小波反变换 ( IDWT ) , 其对应于重构图, 如果是规范正交的情况, 可以对 DWT 流图作厄尔 密特 ( H ermit e) 转置得到; 如果不是 , 则 需要对 DWT 流图作 H ermit e 转置 , 同 时把滤波器系数 h( n) , g( n) , 用 h( n) , g( n) 来代替. 由此可见, IDWT 和 DWT 具有相同的运算复杂度. 在每个分解单元 , 信号经滤波器 G 的输出为小波变换后的细节信号 , 而滤波器 H 的输出作为小波变
1 引言
小波分析近年来在数学界和信号处理领域中日益受到重视, 它继承和发展了窗口傅里叶变换的局部 化思想, 而且克服了窗口大小不随频率变化而改变, 缺乏离散正交基的缺点, 具有良好的时频局部化性 能, 是进行信号处理和分析的有效工具 . 1987 年 M allat 将计算机视觉领域内的多分辨率思想引入到小波 分析中, 提出了多分辨分析理论 , 并给出了完美的数学描述和一种子带滤波器机构的离散小波变换与 重构算法 Mallat 算法. 其本质是不需要知道尺度函数和小波函数的具体结构 , 由系数就可以实现信
二维离散小波变换
小波变换实验一二维离散小波变换(Mallat 快速算法)一、实验目的本实验的目的在于利用matlab 程序实现二维离散小波变换,并对小波系数矩阵进行重构,进而在程序的编辑过程中理解二维离散小波变换和重构的原理和实现。
同时利用不同的小波和边缘沿途哦方法,对小波系数矩阵的能量、均值、方差、信噪比等统计量进行分析比较,更深入的了解小波变换。
二、实验原理、实验编程思路本实验基于matlab 平台,编程实现二维离散小波变换的分解和重构。
已经知道离散小波变换的 1、分解算法:~2、重构算法:基于这样的分解和重构算法公式,可以将二维离散小波变换的分解算法写成矩阵的形式,以h 、g 的长度为4为例:)∑∑---=-=nj n j k n j n jkd k n g d c k n h c 11)2()2(∑∑-+-=-kjk kj k k nd k n g c k n h c )2()2(1~所以此时,mallat 分解公式写成矩阵变换就应该为:同样,重构算法写成矩阵形式应该为:在进行分解计算的过程当中,将数据1 j C 进行几种不同方式的边缘扩展(周期、补零、连续等),再将低通(高通)滤波器进行填零到数据长度,然后进行卷积计算,再2抽样,组合即可得到)(j j D C 。
{对于重构算法,对小波系数矩阵的前一半系数和后一半系数分别进行插零后,利用高通和低通滤波器进行重构,得到的结果组合后就形成重构结果。
在程序中,进行原始数据的边缘拓展的时候,采用Y = WEXTEND(TYPE,MODE,X,L,LOC)函数进行不同类型的扩展。
对扩展的数据进行小波变换分解之后,再对小波系数进行截断处理,得到最终的小波系数矩阵。
;编写的程序架构主要分为一级小波分解和重构函数mdec1和mrec1,多级小波分解和重构函数mallatdec2和mallatrec2,主函数通过对上述几个函数的调用实现二维离散小波变换的分解和重构。
然后通过改变主函数的参数(小波类型),来实现对不同类型小波来计算得到结果的比较;在通过改变Wextend函数的参数实现对采取不同的边缘延拓的方法得到的峰值信噪比的比较。
二维离散小波变换实验报告 - 实验报告
二维离散小波变换实验报告 - 实验报告二维离散小波变换实验报告2008-11-021. 实验题目对图像进行二维离散小波变换, 变换级数大于等于3级,然后统计系数中0的个数(百分比表示) 并进行重构, 最后计算重构图像的峰值信噪比(PSNR).数据:灰度图像lena.bmp或其它图像, 滤波器系数可以调用matlab中的wfilters函数获得, wfilters函数的使用请在matlab中help wfilters.另外,峰值信噪比计算公式:MN'2()ff,,,ijij255255,ij,,11PSNRMSE,,10lg,MSEMN,'{},{}ff1,1,,,,iMjNijij其中,分别表示原始图像和重建图像, 且. 注:实验中,边缘延拓的方法和具体的小波滤波器可以自己根据实验结果进行选择。
2. 实验步骤1) 生成原始灰度图像作为标准以便对比。
在matlab中导入LENA.bmp, 使用下列命令生成,结果如图1所示。
imagesc(LENA.cdata, [0,255]); colormap(gray);图1 原始灰度图像2) 用matlab小波工具包作出分解合成图,如图2。
第 - 1 - 页图2 直接使用matlab小波工具箱进行分析3) 写代码实现DWT正反变换,见附件MyDwt2D.dsw。
我在代码中构建了一个CDwt类,输入为:@ const char* lpInputImage : 输入图像文件名@ int nAnalysisLevel : 分析级数,本题要求大于等于3@ int nThreshold = 0 : 阈值,默认值为0(即不进行阈值化)公用方法有四个为:void ForwadDwt(); /* 实现DWT变换 */void InverseDwt(); /* 实现DWT逆变换 */void StatisticThenOutput(const char* lpStatisticFile); /* 先统计,然后输出统计信息 */void OutputInversedImage(const char* lpInversedImageName); /* 输出重构图像数据 */方法调用顺序为首先调用ForwadDwt,然后调用InverseDwt,最后是类的两个输出。
二维离散小波变换.
二维离散小波变换
实验题目
题目: 对图像进行二维离散小波变换, 变换 级数大于等于3级,然后统计系数中0的个数 (百分比表示) 并进行重构, 最后计算重构 图像的峰值信噪比(PSNR).
数据: 灰度图像lena.bmp或其它图像, 滤 波器系数可以调用matlab中的wfilters函数 获得, wfilters函数的使用请在matlab中 help wfilters.
自己根据实验结果进行选择。
实验原理
一维 matllat 算法的分解算法是将采样信号分别通过高 通滤波器(Hi_D)和低通滤波器(Lo_D),并经过下采样, 得到信号的差值(高通)分量和平滑(低通)分量,具体实 现框图如图
实验原理
二维情况与一维情况类似,在可分离的情况下,mallat 算法 分两步进行。首先沿 x 方向对二维矩阵用 Lo_D 和 Hi_D 做分 解,得到平滑分量和差值分量这两部分,然后对这两部分沿 y 方向再分别用 Lo_D 和 Hi_D 分解,这样得到四路输出。
实验原理
一幅图像进行一级分解后变成四小幅,LL 为平滑分 量,其余三幅为细节分量,LH 为垂直分量,HL 为水平分 量,HH 为对角分量。
实验原理
重建过程是分解过程的逆过程。12表示沿 x 方向做二 插值,21表示沿 y 方向做插值。
注意事项
边缘效应的解决方法: 周期延拓 补零延拓
PSNR的计算: 阈值化后 重建后
实验题目
MN
另外,峰值信噪比计算公式:
PSNR
10 lg
255 255 , MSE MSE
( fij
i1 j1
M N
fij'
)2ห้องสมุดไป่ตู้
小波变换课件ch4 Mallat算法及二维小波47页PPT
Hale Waihona Puke 46、我们若已接受最坏的,就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会,使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首,不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功,谁就会和我一样成功。——莫扎特
小波变换课件ch4 Mallat算法及二维 小波
1、纪律是管理关系的形式。——阿法 纳西耶 夫 2、改革如果不讲纪律,就难以成功。
3、道德行为训练,不是通过语言影响 ,而是 让儿童 练习良 好道德 行为, 克服懒 惰、轻 率、不 守纪律 、颓废 等不良 行为。 4、学校没有纪律便如磨房里没有水。 ——夸 美纽斯
小波mallat算法
⼩波mallat算法算法要求:输⼊序列是⼤于滤波器长度的偶数列确实可以通过编程的⼿段使算法适合所有的情况,但本⽂章的⽬的是展⽰mallat算法的过程,所以就⼀切从简了// Mallat.cpp : Defines the entry point for the console application.//#include "stdafx.h"#include "stdio.h"/*mallat算法分解* dSIn 输⼊的序列s,dH0尺度函数展开系数,dH1⼩波函数展开系数,dSOut输出低频部分,dDOut输出⾼频部分,* nSIn_Len 输⼊序列的长度,nH_Len 滤波器的长度。
*/int DwtFun(double *pdSIn,double *pdH0,double *pdH1,double *pdSOut,double *pdDOut,int nSIn_Len,int nH_Len) {int i,j,k;//延拓后的Len是⼀个本体长度加⼀个滤波器长度int nLen=nSIn_Len+2*nH_Len;//建⽴滤波前的序列pdSArray,滤波后的序列pdSAOut低频部分,pdDAOut⾼频部分double *pdSArray=new double[nLen];double *pdSAOut=new double[nLen];double *pdDAOut=new double[nLen];//对称延拓for(i=0;i<nLen;i++){if(i<nH_Len){pdSArray[i]=pdSIn[nH_Len-i-1];}else if(i>=nH_Len+nSIn_Len){pdSArray[i]=pdSIn[nH_Len+2*nSIn_Len-1-i];}else{pdSArray[i]=pdSIn[i-nH_Len];}}//求输出序列低频部分dSOut,⾼频部分dDOut.i->nLen,k->nH_Lendouble dSTemp,dDTemp;for(i=0;i<nLen;i++){dSTemp=0.0;dDTemp=0.0;for(k=0;k<nH_Len;k++){if((i-k)<0)continue;else{//低频部分dSTemp+=pdH0[nH_Len-k-1]*pdSArray[i-k];//⾼频部分dDTemp+=pdH1[nH_Len-k-1]*pdSArray[i-k];}}pdSAOut[i]=dSTemp;pdDAOut[i]=dDTemp;}//⼆抽取.先将pdSAOut前nH_Len长的⼀段舍弃,抽取偶数列for(i=nH_Len,j=0;i<nLen;i+=2,j++){pdSOut[j]=pdSAOut[i+1];pdDOut[j]=pdDAOut[i+1];}//返回输出序列的长度return j;delete pdSArray;pdSArray=NULL;delete pdSAOut;pdSAOut=NULL;delete pdDAOut;pdDAOut=NULL;}/*mallat 算法重构* psSIn 输⼊的低频序列,pdDIn输⼊的⾼频序列,g0,g1重构滤波器,pdOut输出序列,nSInLen输⼊序列的长度* nG_Len 滤波器长度*/int IDwtFun(double *pdSIn,double *pdDIn,double *pdG0,double *pdG1,double *pdOut,int nSInLen,int nG_Len) {int i,j,k;//建⽴⼀个数列存放插⼊后的数列int nTemp=2*nSInLen;double *pdInSertS=new double[nTemp];double *pdInSertD=new double[nTemp];//⼆插⼊j=0;for(i=0;i<nTemp;i++){if(i%2==0){pdInSertS[i]=0;pdInSertD[i]=0;}else{pdInSertS[i]=pdSIn[j];pdInSertD[i]=pdDIn[j];j++;}}//对称拓延//创建⼀个nTemp+nG_Len长的数列int nLen=nTemp+2*nG_Len;double *pdSAIn=new double[nLen];double *pdDAIn=new double[nLen];for(i=0;i<nLen;i++){if(i<nG_Len){pdSAIn[i]=pdInSertS[nG_Len-i-1];pdDAIn[i]=pdInSertD[nG_Len-i-1];}else if(i==nTemp+nG_Len){pdSAIn[i]=0.0;pdDAIn[i]=0.0;}else if(i>nTemp+nG_Len){pdSAIn[i]=pdInSertS[nG_Len+2*nTemp-i-1];pdDAIn[i]=pdInSertD[nG_Len+2*nTemp-i-1];}else{pdSAIn[i]=pdInSertS[i-nG_Len];pdDAIn[i]=pdInSertD[i-nG_Len];}}//⽤滤波器G0和G1对数列进⾏滤波double *pdSAOut=new double[nLen];double *pdDAOut=new double[nLen];double dSTemp,dDTemp;for(i=0;i<nLen;i++){dSTemp=0.0;dDTemp=0.0;for(k=0;k<nG_Len;k++){if((i-k)<0)continue;else{//低频部分dSTemp+=pdG0[nG_Len-k-1]*pdSAIn[i-k];//⾼频部分dDTemp+=pdG1[nG_Len-k-1]*pdDAIn[i-k];}}pdSAOut[i]=dSTemp;pdDAOut[i]=dDTemp;}//合并低频,⾼频for(i=2*nG_Len-1,j=0;i<nLen;i++,j++){pdOut[j]=pdSAOut[i]+pdDAOut[i];}return j;delete pdInSertS;pdInSertS=NULL;delete pdInSertD;pdInSertD=NULL;delete pdSAIn;pdSAIn=NULL;delete pdDAIn;pdDAIn=NULL;delete pdSAOut;pdSAOut=NULL;delete pdDAOut;pdDAOut=NULL;}int main(int argc, char* argv[]){int i;//db4⼩波,已经取反 h0,h1是分解滤波器,g0,g1是重构滤波器double dDb4h0[] = { 0.2303778133088964, 0.7148465705529154,0.6308807679398587, -0.0279837694168599,-0.1870348117190931, 0.0308413818355607,0.0328830116668852, -0.0105974017850690 };double dDb4h1[] = { -0.0105974017850690 , -0.0328830116668852, 0.0308413818355607 , 0.1870348117190931,-0.0279837694168599 , -0.6308807679398587,0.7148465705529154 , -0.2303778133088964};double dDb4g0[] = { -0.0105974017850690 , 0.0328830116668852,0.0308413818355607 , -0.1870348117190931,-0.0279837694168599 , 0.6308807679398587,0.7148465705529154 , 0.2303778133088964};double dDb4g1[] = { -0.2303778133088964 , 0.7148465705529154,-0.6308807679398587 , -0.0279837694168599,0.1870348117190931 , 0.0308413818355607,-0.0328830116668852 , -0.0105974017850690};//⽣成⼀个数列,本算法要求输⼊的数列是⽐滤波器长的偶数列double a[]={1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0,10.0,11.0,12.0,13.0,14.0,15.0,16.0}; //double a[]={1.0,4.0,5.5,8.2,2.7,5.2,2.0,2.0,2.0,3.0,3.0,4.0,4.0,14.0,17.0,11.0};//输出double *pdS=new double[100];double *pdD=new double[100];double *pdOut=new double[100];int l=DwtFun(a,dDb4h0,dDb4h1,pdS,pdD,16,8);for(i=0;i<l-1;i++){printf("%f\t",pdS[i]);printf("\n");}printf("*********************\n");for(i=0;i<l-1;i++){printf("%f\t",pdD[i]);printf("\n");}printf("*********************\n");int v=IDwtFun(pdS,pdD,dDb4g0,dDb4g1,pdOut,11,8);//i<v-nG_Len+1for(i=0;i<v-7;i++){printf("%f\t",pdOut[i]);printf("\n");}delete []pdS;pdS=NULL;delete []pdD;pdD=NULL;delete []pdOut;pdOut=NULL;return 0;}。
第7章小波变换2
n
(7.4)
j ,k hn 2 k j 1,n
c j ,k f , j ,k
j ,k g n 2 k c j 1,n
n
n
f , hn j 1,2 k n hn f , j 1,2 k n
证明如下:
g n j 1,2 k n n
n
x 2 g n 2 x n (7.3) n
n
x 2 hn 2 x n
(7.4)
j ,k 2 j / 2(2 j x k )
n
k k
VJ span{ Jk } Ck Jk
k
Mallat算法
一维多分辨分析Mallat算法
目标:
求出 (7.2)式中的 d j ,k ; c jk 寻找一种快速算法而不是内积
思路: 用上一级的c j1,k ,d j 1,k 求下一级的c j,k , d j,k
f x
J M j J 1
d
kZ
j ,k
j ,k cJ M ,k J M ,k
kZ
( 7.2)
将双尺度方程 x an 2 x n 和小波方程
x 1 an1 2x n 写成如下形式:
n n
n
x 2 g n 2 x n n
n
x 2 hn 2 x n
(7.3)
an 与 hn、gn 的关系为 其中,
hn an 2
g n 1
n
a n 1 2
没必要记
小波变换快速算法及应用小结
离散小波变换的快速算法Mallat算法[经典算法]在小波理论中,多分辨率分析是一个重要的组成部分。
多分辨率分析是一种对信号的空间分解方法,分解的最终目的是力求构造一个在频率上高度逼近L2(R)空间的正交小波基,这些频率分辨率不同的正交小波基相当于带宽各异的带通滤波器。
因此,对于一个能量有限信号,可以通过多分辨率分析的方法把其中的逼近信号和细节信号分离开,然后再根据需要逐一研究。
多分辨率分析的概念是在构造正交小波基的时候提出的,并同时给出了著名的Mallat算法。
Mallat算法在小波分析中的地位相当于快速傅立叶变换在经典傅立叶变换中的地位,为小波分析的应用和发展起到了极大的推动作用。
MALLAT算法的原理在对信号进行分解时,该算法采用二分树结构对原始输入信号x(n)进行滤波和二抽取,得到第一级的离散平滑逼近和离散细节逼近,再采用同样的结构对进行滤波和二抽取得到第二级的离散平滑逼近和离散细节逼近,再依次进行下去从而得到各级的离散细节逼近对,…,即各级的小波系数。
重构信号时,只要将分解算法中的步骤反过来进行即可,但要注意,此时的滤波器与分解算法中的滤波器不一定是同一滤波器,并且要将二抽取装置换成二插入装置才行。
多孔算法[小波变换快速算法及其硬件实现的研究毛建华]多孔算法是由于1992年提出的一种利用Mallat算法结构计算小波变换的快速算法,因在低通滤波器和高通滤波器中插入适当数目的零点而得名。
它适用于的二分树结构,与Mallat算法的电路实现结构相似。
先将Mallat算法的电路实现的基本支路作一下变形。
令的z变换为与,下两条支路完全等价,只不过是将插值和二抽取的顺序调换一下罢了。
图中其它的上下两条支路也为等效支路,可仿照上面的方法证明。
这样,我们便可由Mallat算法的二分树电路结构得出多孔算法的电路级联图,原Mallat算法中的电路支路由相应的等效支路所取代,所以整个电路形式与Mallat算法非常相似。
一种基于二维离散小波变换的边缘检测方法
Image & Multimedia Technology •图像与多媒体技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 55●基金项目:国家自然科学基金资助项目(NO.11261061,NO.61362039,NO.10661010);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(NO.200721104);新疆师范大学数学教学资源开发重点实验室招标课题(NO.XJNUSY082017B03)。
<<下转56页【关键词】小波变换 直方图均衡化 边缘检测1 引言图像边缘指的是信号的高频部分,一般对图像进行边缘检测其实检测信号的高频部分,它是灰度在图像上的突变。
图像的这些突变点一般在图像的边界上,边缘检测就是找出这些突变点。
边缘检测是数字图像处理和计算机视觉中的重要研究内容之一,它的目的是辨别图像中亮度变化明显的点。
目前,比较常用的传统图像边缘检测算法有:Sobel 算子,Priwit 算子,比较成熟的Canny 算子和LOG 算子等。
虽然这些算子实时性良好,但对噪声很敏感,去除噪声能力也不理想,很多时候把噪声误取为边缘。
Canny 算子相对于其它传统的边缘检测算子,检查的边缘较准确,定位和效果比较好。
但如果选取的阈值不当,通常噪声淹没边缘信息。
一般图像的边缘带着一些噪声,需要我们对这些噪声进行处理,但往往进行这个过程中,会发现,一些真正有用的边缘也跟着噪声丢失,检测出来的边缘信息不太完整。
为了更好的检测出图像的细节部分,可以利用图像增强算法来增强图像。
目前图像增强的方法较多,其中直方图均衡化是被研究者广泛使用。
直方图均衡操作是指对图像直方图进行处理,使得处理后的图像直方图为平坦形状。
这方法在一定程度上降低了噪声对边缘提取和突出图像细节的影响,而且通过小波分解有效的去掉噪声,最终保留有用的,比较清晰的边缘信息,效果比传统的检测方法更好。
二维离散小波分解的C语言实现 论文
高等教育自学考试毕业论文(设计)题目:二维离散小波分解的C语言实现摘要小波变换用于图像处理是小波变换应用效果比较突出的领域之一。
由于图像是二维信号,因此首先需要把小波变换由一维推广到二维。
本文在一维离散Mallat算法的基础上,用C语言实现了二维图像的离散小波变换。
这种二维变换是行列可分离的变换方式,即二维分解可以通过行和列依次作一维分解实现。
对图像作二维离散小波分解后得到一个低频子带和一系列高频子带,分别反映图像的基本信息和细节信息。
用这些子带也可以实现图像的重构。
目录第一章绪论 (1)1. 1小波理论与应用技术的发展概况 (1)1. 2图像技术的发展历程及面临的问题 (2)1. 3小波的特点及其在图像处理中的应用 (2)第二章Mallat算法由一维到二维的推广 (4)2. 1小波级数 (4)2. 2 Mallat算法 (5)2. 3二维离散小波变换 (7)2. 4二维离散小波变换后的系数分布 (8)第三章二维Mallat算法的C语言实现 (10)3. 1基本模块 (10)3.2 单层分解与重构 (10)3.3金字塔结构的多层分解和重构 (11)3.4小波系数的数据结构 (14)3.5 结果与分析 (14)参考文献 (19)致谢 (20)第一章绪论1. 1小波理论与应用技术的发展概况小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。
小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起的。
现在,它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。
电子信息技术是六大高新技术中重要的一个领域,它的重要方面是图像和信号处理。
现今,信号处理已经成为当代科学技术工作的重要部分,信号处理的目的就是:准确的分析、诊断、编码压缩和量化、快速传递或存储、精确地重构(或恢复)。
从数学地角度来看,信号与图象处理可以统一看作是信号处理(图像可以看作是二维信号),在小波分析地许多分析的许多应用中,都可以归结为信号处理问题。
基于小波变换的图像去噪方法研究报告附MATLAB程序
2.小波变换概述
2.1 小波变化去噪技术研究现状
上个世纪八十年代 Mallet 提出了 MRA(Multi_Resolution Analysis),并首先把 小波理论运用于信号和图像的分解与重构,利用小波变换模极大值原理进行信号 的奇异性检测,提出了交替投影算法用于信号重构,为小波变换用于图像处理奠 定了基础[1]。后来,人们根据信号与噪声在小波变换下模极大值在各尺度上的不 同传播特性,提出了基于模极大值去噪的基本思想。1992 年,Donoho 和 Johnstone 提出了“小波收缩”,它较传统的去噪方法效率更高。“小波收缩”被 Donoho 和 Johnstone 证明是在极小化极大风险中最优的去噪方法,但在这种方法中最重要 的就是确定阈值。1995 年,Stanford 大学的学者 D.L.Donoho 和 I.M.Johnstone 提 出了通过对小波系数进行非线性阈值处理来降低信号中的噪声[2]。从这之后的小 波去噪方法也就转移到从阈值函数的选择或最优小波基的选择出发来提高去噪 的 效 果 。 影 响 比 较 大 的 方 法 有 以 下 这 么 几 种 : Eero P.Semoncelli 和 Edward H.Adelson 提出的基于最大后验概率的贝叶斯估计准则确定小波阈值的方法[3]; Elwood T.Olsen 等在处理断层图像时提出了三种基于小波相位的去噪方法:边缘 跟踪法、局部相位方差阈值法以及尺度相位变动阈值法;学者 Kozaitis 结合小波 变换 和高阶 统计量 的特点 提出了 基于高 阶统计 量的小 波阈值 去噪方 法[4]; G.P.Nason 等 利 用 原 图 像 和 小 波 变 换 域 中 图 像 的 相 关 性 用 GCV(general crossvalidation)法对图像进行去噪;Hang.X 和 Woolsey 等人提出结合维纳滤波器和小 波阈值的方法对信号进行去噪处理[5],Vasily Strela 等人将一类新的特性良好的小 波(约束对)应用于图像去噪的方法[6];同时,在 19 世纪 60 年代发展的隐马尔科 夫模型(Hidden Markov Model),是通过对小波系数建立模型以得到不同的系数处 理方法;后又有人提出了双变量模型方法[7],它是利用观察相邻尺度间父系数与 子系数的统计联合分布来选择一种与之匹配的二维概率密度函数。这些方法均取 得了较好的效果,对小波去噪的理论和应用奠定了一定的基础。
傅里叶变换、离散余弦变换与小波变换
二维离散傅里叶、余弦、小波变换专业班级:10 信息安全学生姓名:***学生学号:_ ************** _指导教师:***完成时间:2022年4月28日数字图像处理实验三:二维离散傅里叶、余弦、小波变换一、实验目的1. 了解图像正变换和逆变换的原理。
2. 了解图像变换系数的特点。
3. 掌握常用图像变换的实现过程。
4. 掌握图像的频谱分析方法。
5. 了解图像变换在图像数据压缩等方面的应用。
二、实验主要仪器设备1. 微型计算机:Intel Pentium 及更高。
2. MATLAB 软件。
三、实验原理二维离散傅里叶变换、余弦变换、小波变换的正逆变换公式,MATLAB 中的上述变换的实现函数以及讨论正交变换的应用。
1. 二维离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform ,DFT )对于二维傅立叶变换,其离散形式如式(1)所示;逆变换公式如式(2)所示:∑∑-=-=+-=101)//(2),(1),(M x N y N vy M ux j e y x f MN v u F π (1) ∑∑-=-=+=1010)//(2),(),(M u N v N vy M ux j e v u F y x f π (2)频谱公式如式(3)所示:),(),(|),(|),(),(|),(|),(22),(v u I v u R v u F v u jI v u R e v u F v u F v u j +=+==ϕ (3) 由可傅立叶变换的分离性可知,一个二维傅立叶变换可分解为两步进行, 其中每一步都是一个一维傅立叶变换。
先对f(x, y)按列进行傅立叶变换得到F(x, v),再对F(x, v)按行进行傅立叶变换,便可得到f(x, y)的傅立叶变换结果。
显然对f(x, y)先按行进行离散傅立叶变换, 再按列进行离散傅立叶变换也是可行的,这里不再一一赘述。
此外,在实际工程应用中分析幅度谱较多,习惯上也常把幅度谱称为频谱。
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小波分析实验:实验2二维离散小波变换(Mallat快速算法)实验目的:在理解离散小波变换原理和Mallat快速算法的基础上,通过编程对图像进行二维离散小波变换,从而加深对二维小波分解和重构的理性和感性认识,并能提高编程能力,为今后的学习和工作奠定基础。
实验工具:计算机,matlab6.5分解算法:重构算法: “"二工必(刃- 2上*[十三g (刃- 2k )d [ *分解算法写成矩阵的形式! (lb g 的长度为4)4[0]如]力⑵ h[3] 0 0 0 '[勺【0】• 记"h[0] h[\]h[2]山⑶ …• ••••・ • •C J=勺【1] • •申[2] h[3] 00 0-.^[0] ^[1]_.勺[乃-1】_>[0] g[l] g ⑵ g[3] 0 • • •e=• 0 •g[0] g[l]g ⑵ • • g[3]■ • •・■ 0• D J =<[i]■•目2] ■g[3]0 0…茎0] 畀]|g[0] g[l] g[2] g[3] 0 0 0 I0 0 g[0] g[l]g[2] S [3] - 0• ••••• • ••・•・・■ • • g[2] g[3] 0 00 ...g[0] g[l]J |_勺4-1[叨]I二・(2»于是Mallat分解公式为矩阵变换?丄Cj- = PC^................. ⑶卩D j = Q D J-L..... .......... ⑷重构算法写成矩阵变换:-C J_I =C$ + Dj------------------------------------ (5) 4M NPPq. 一片『峰值信噪比计算公式:P沁沁逻竺皿E卢H耿V 屈E M {皿,00分别表示原始图像和重建图像,且本实验采取的一些小技乐P (I)分SW法…编程时用如下思想:(h, g 的长度为4)“今[1]勺[刀-1]■ V■■丐⑼£[1] 4刀-1】将数据。
』和低通〔高通)滤波器进行添零到数据长度诳,再2抽祥,相加得到(2) 科瞎小波 系数丄后一半 系数门高通.重构滤波 器卩重构结果加0] 方[1] 农] 舛3] 00 • •0 o T=纽0] 列1] 風2]疏3]■町] ■列2] ■扯3]• •D 0•…0'smg[l] 列2] 或习0• • • 00 11 =0 烈0] 畀] 02]烈 3] 0:.°■-g[l]■g[2] ■g[3]• • 0 0■ 0•••0 g[0]J[%[1]勺4-1]怕】编程吋用如下思想:2ii[0]山1]爪)]川]/〔0]0 000 00••••••••0 00•托3] 42]0・・托3]• •• •• •0 ••/(!]0 0 00…灶3] 夙0] 0 00 0•••鼻••♦• • •0 0 00 0■心[0]「心[1]■•十'咕[0「吆[1]•弓4-1]_/j-Jn-l]5・1[0] 5 di]川]■••炷1]址0]勺[1]曲]「77+1实验结果:“多尺度分堺E3像SC1)三级小波分解图Q50100150200250原始图條逅构图像50 15C 200 250 50 100 130 200 250EC2 )原始凰慷和重构图像峰值信噪比(psm—252.8923db^附录:(1)二维小波分解函数%二维小波分解函数fun cti on Y=mallatdec2(X,w name,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,按最高分解次数分解)% wname 小波名字wavelet name%输岀:丫多极小波分解后的小波系数矩阵[h,g]=wfilters(wname,'d'); %h,g分别为低通和高通滤波器X=double(X);t=1;hh=size(X,2);while t<=level%先进行行小波变换for row=1:hhY(row,1:hh)=mdec1(X(row,1:hh),h,g);end%再进行列小波变换for col=1:hhtemp=mdec1( Y(1:hh,col)',h,g);Y(1:hh,col)=temp';endt=t+1;hh=hh/2;X=Y;end实现%内部子函数,对一行(row)矢量进行一次小波变换,利用fftfun cti on y=mdec1(x,h,g)%输入:x行数组% h为低通滤波器% g为高通滤波器%输岀:y进行一级小波分解后的系数len x=size(x,2);len h=size(h,2);rh=h(e nd:-1:1);rrh=[zeros(1,(le nx-le nh)),rh];rrh=circshift(rrh',1)';rg=g(e nd:-1:1);rrg=[zeros(1,(le nx-le nh)),rg];rrg=circshift(rrg',1)';r1=dyaddow n( ifft(fft(x).*fft(rrh,le nx)),1); %use para 1r2=dyaddow n(ifft(fft(x).*fft(rrg,le nx)),1);y=[r1,r2];(2)二维小波重构函数%二维小波重构函数fun cti on Y=mallatrec2(X,w name,level)%输入:X 载入的小波系数矩阵;,按最高分解次% 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数分解)% wname 小波名字wavelet name%输岀:Y 重构图像矩阵[h,g]=wfilters(wname,'d'); %h,g分别为重构低通滤波器和重构高通滤波器hz=size(X,2);h1=hz/(2A(level-1));while h1<=hz%对列变换for col=1:h1temp=mrec1(X(1:h1,col)',h,g)';X(1:h1,col)=temp;end%再对行变换for row=1:h1temp=mrec1(X(row,1:h1),h,g);X(row,1:h1)=temp;endh1=h1*2;endY=X;%内部子函数,对一行小波系数进行重构fun cti on y=mrec1(x,h,g)%输入:x行数组% h为低通滤波器% g为高通滤波器%输岀:y进行一级小波重构后值len x=size(x,2);r4=dyadup(x(1,(le nx*0.5+1):le nx),O); %use para 0 y=ifft(fft(r3,le nx).*fft(h,le nx))+ ifft(fft(r4,le nx).*fft(g,le nx));(3)测试函数(主函数)%测试函数(主函数)r3=dyadup(x(1,1:le nx*0.5),0); %内插零use para 0clc;clear;X=imread('E:\Libin 的文档实验2 要求\exp2\LENA.bmp');% 路径X=double(X);A = mallatdec2(X,'sym2',3);image(abs(A));colormap(gray(255));ti tle(' 多尺度分解图像’);Y= mallatrec2(A,'sym2',3);Y=real(Y);figure(2);subplot(1,2,1);image(X);colormap(gray(255));title(' 原始图像');subplot(1,2,2);image(Y);colormap(gray(255));title(' 重构图像');csize=size(X);sr=csize(1);sc=csize(2);mse=sum(sum( (Y-X).A2,1))/(sr*sc);psn r=10*log(255*255/mse)/log(10)小波分析实验:实验1连续小波变换实验目的:在理解连续小波变换原理的基础上,通过编程实现对一维信号进行连续小波变换,(实验中采用的是墨西哥帽小波),从而对连续小波变换增加了理性和感性的认识,并能提高编程能力,为今后的学习和工作奠定基础。
实验工具:计算机,matlab6.5ZL实验原理:•维连续小波变换公式:°";(心)二IG2J/(O x y y(:—)处-co1 Qt 7=\^ \2J /⑺*(一^)刃—8 "编程时先离散化,在通过求和代替积分。
卩3+1)心咲Jk 炮A /V /(□)%严'") 根据衫 〒Cf一丄£ — b"Sr)当小波函第/(Ox 1^1 V(本实验采取的一些小技巧:卩(1)因为实验中的数据通过lo网mta.ma广)(先将数据拷到work文件下)命令后,数据存在了dM矩阵中,所以兀财就是datik)•由于数挺样间隔4为0.03 (常量),所以可以把这个系数忽略,实际上本程序冲-1 ]c-b用的是WAa.b)=\a\2匸产(切;w{^L)J T ay.JrQ)本实验中墨西哥帽函数为:^x/2(x) = ((1~x2)g /|x|-8…0. otherwise〔3)如果按照(◎式计算小波系数矩阵,则算法时间复杂度为。
(沪),3 通的电脑上要运行5分钟左右才能出正确结果。
通过研究(*♦),可以後对于同一尺度—屮d)与必匕二I)有如下关系:0(上匕)从 a a a二项开始与0(匕)相同,只是第一项不同,(在程序中有说明),所以a把算法时间复杂度降为。
(泌),程序执行时间在5秒钟内• q(4)程序的正确性可由c\vt来验证。
亠(5)本实验还编了个te前程序来说明存在哪些分量,即对正弦波函鐵ZL 样后进行连续小波变换,分析图象结果。
卍实验结果:a(1)实验数据图像和小波系数图像"50 100 150 200 250 300 350400(2) te前数据图像和小波系数图像〜orignal dat5程序附录:(1)墨西哥帽小波函数,按照(***)式编程5fun cti on Y=mexh(x)if abs(x)<=8Y=exp(-x*x/2)*(1-x A 2); elseY=0;End(2) 实验程序,按照(**)式编程,详细过程请参考“本实验采取的一些小技巧” %clc;clear;load('data.mat'); len=len gth(dat);In a=70;a=zeros(1. In a); wfab=zeros(l na,le n); mexhab=zeros(1,le% (尺度a)的长度%小波系数矩阵%离散化小波系数矩阵for s=1: Ina %s表示尺度for k=1:le nmexhab(k)=mexh(k/s);endfor t=1:len % t表示位移wfab(s,t)=(sum(mexhab.*dat))/sqrt(s); 替mexhab=[mexh(-1*t/s),mexhab(1:le n-1)];项并右移%将积分用求和代%mexhab(修改endfigure(1);plot(dat);title(' 原始数据图');figure(2); %小波系数谱image(wfab);colorm ap(pi nk(128));title(' 小波系数图');%surf(wfab);%title('小波系数谱网格图');%pwfab=wfab.*wfab; %%瞬态功率谱%figure(3);%subplot(1,2,1);%surf(pwfab);%title('瞬态功率谱网格图');%subplot(1,2,2);%con tour(pwfab);%title('瞬态功率谱等值线');(3)test 函数。