一维的Haar小波变换
来源:互联网 发布:js点击缓慢移动 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 15:04
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小波变换的基本思想是用一组小波函数或者基函数表示一个函数或者信号,例如图像信号。为了理解什么是小波变换,下面用一个具体的例子来说明小波变换的过程。
1. 求有限信号的均值和差值
计算步骤如下:
步骤2:求差值(differencing)。很明显,用2个像素表示这幅图像时,图像的信息已经部分丢失。为了能够从由2个像素组成的图像重构出由4个像素组成的原始图像,就需要存储一些图像的细节系数(detail coefficient),以便在重构时找回丢失的信息。方法是把像素对的第一个像素值减去这个像素对的平均值,或者使用这个像素对的差值除以2。在这个例子中,第一个细节系数是(9-8)=1,因为计算得到的平均值是8,它比9小1而比7大1,存储这个细节系数就可以恢复原始图像的前两个像素值。使用同样的方法,第二个细节系数是(3-4)=-1,存储这个细节系数就可以恢复后2个像素值。因此,原始图像就可以用下面的两个平均值和两个细节系数表示,
步骤3:重复第1,2步,把由第一步分解得到的图像进一步分解成分辨率更低的图像和细节系数。在这个例子中,分解到最后,就用一个像素的平均值6和三个细节系数2,1和-1表示整幅图像。
这个分解过程如表8-1所示。
表8-1
分辨率
平均值
细节系数
4
[9
2
[8
[1
1
[6]
[2]
图1 是Haar 小波对二维图像的一级及三级分解子带图, 在右图中最低频a3 子带图像与原始图像极其相似, 只是尺寸变小, 它包含了原图的绝大部分能量,对恢复图像质量影响较大, 其余高频子带的小波系数大多非常小。在同一层, 由于v 及h 子图表示的边缘子图像的小波系数和方差比d 子图要大, 因此d 子图在重构图像时不是很重要[4 ]。
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