小波分解数据恢复

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用于对小波分解后的数据进行恢复。输入为小波的类型,与小波分解的层数。输出为小波分解前的数据矩阵。
waverec.zip
  • func_InvDWT.m
    1.8KB
  • func_Mywaverec2.m
    908B
内容介绍
function [im_rec,C1] = func_InvDWT(I_W, S, Lo_R, Hi_R, level); % Matlab implementation of SPIHT (without Arithmatic coding stage) % % Inverse wavelet decomposition % % input: I_W : decomposed image vector % S : corresponding bookkeeping matrix % Lo_D : low-pass decomposition filter % Hi_D : high-pass decomposition filter % level : wavelet decomposition level % % output: im_rec : reconstruted image L = length(S); m = I_W; C1 = zeros(1,S(1,3)+3*sum(S(2:L-1,3))); % approx part C1(1:S(1,3)) = reshape( m( 1:S(1,1) , 1:S(1,2) ), 1 , S(1,3) ); %S(1,3) for k = 2:L-1 rows = [sum(S(1:k-1,1))+1:sum(S(1:k,1))]; columns = [sum(S(1:k-1,2))+1:sum(S(1:k,2))]; % horizontal part c_start = S(1,3) + 3*sum(S(2:k-1,3)) + 1; c_stop = S(1,3) + 3*sum(S(2:k-1,3)) + S(k,3); C1(c_start:c_stop) = reshape( m( 1:S(k,1) , columns ) , 1, c_stop-c_start+1); % vertical part c_start = S(1,3) + 3*sum(S(2:k-1,3)) + S(k,3) + 1; c_stop = S(1,3) + 3*sum(S(2:k-1,3)) + 2*S(k,3); C1(c_start:c_stop) = reshape( m( rows , 1:S(k,2) ) , 1 , c_stop-c_start+1 ); % diagonal part c_start = S(1,3) + 3*sum(S(2:k-1,3)) + 2*S(k,3) + 1; c_stop = S(1,3) + 3*sum(S(2:k,3)); C1(c_start:c_stop) = reshape( m( rows , columns ) , 1 , c_stop-c_start+1); end if (( L - 2) > level) %set those coef. in higher scale to 0 temp = zeros(1, length(C1) - (S(1,3)+3*sum(S(2:(level+1),3)))); C1(S((level+2),3)+1 : length(C1)) = temp; end S(:,3) = []; im_rec = func_Mywaverec2(C1,S, Lo_R, Hi_R); %------------make image data in[0 255] by swf000117 -------------------- [nRow,nColumn]=size(im_rec);%%%%%%%%%%%??????????????/ for i=1:nRow for j=1:nColumn if(im_rec(i,j)>255) im_rec(i,j)=255; elseif (im_rec(i,j)<0) im_rec(i,j)=0; end end end
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