function [w]=idwt(W,M,N) a=mat2cell(W,[M/2 M/2],[N/2 N/2]);%矩阵分割 IA2=a{1,1}; IH2=a{1,2}; IV2=a{2,1}; ID2=a{2,2}; w=idwt2(IA2, IH2, IV2, ID2,'haar'); end
时间: 2024-02-09 11:07:16 浏览: 26
这段代码是实现二维离散小波逆变换的函数。输入参数 `W` 是一个包含了低频、水平、垂直和对角方向的小波系数的矩阵,`M` 和 `N` 分别是原始图像的高度和宽度。首先,使用 `mat2cell` 函数将矩阵 `W` 分割成四个小矩阵,分别表示低频、水平、垂直和对角方向的小波系数。然后,将这些小矩阵以及Haar小波变换作为参数传递给 `idwt2` 函数,进行二维离散小波逆变换,得到恢复后的图像,并将其赋值给 `w`,作为输出结果。
相关问题
cax1=idwt2(dd,cH2,cV2,cD2,'haar');
这是一段 MATLAB 代码,其中使用了 Haar 小波变换的离散小波变换(DWT)和逆离散小波变换(IDWT),用于对图像进行压缩和恢复。具体来说,它将输入数据 dd 通过 DWT 分解为四个子带 cH2、cV2、cD2 和 cA2(近似系数),然后将这些子带通过 IDWT 合成为压缩后的图像 cax1。Haar 小波变换是一种简单而有效的小波变换方法,通常用于图像和音频压缩。
W = handles.W; I = handles.I; Wr = handles.Wr; Wg = handles.Wg; Wb = handles.Wb; W1=rgb2gray(W); %原始图转灰度图 Wr=R_dwt(W); %原始图红色分量小波变换 Wg=G_dwt(W); %原始图绿色分量小波变换 Wb=B_dwt(W); %原始图蓝色分量小波变换 I=imresize(I,size(W1)); %水印图尺寸变换 Ir=R_sy_dct(I); %水印红色分量dct变换 Ig=G_sy_dct(I); %水印绿色分量dct变换 Ib=B_sy_dct(I); %水印蓝色分量dct变换 [WR,WG,WB]=qianru(Wr,Wg,Wb,Ir,Ig,Ib);%嵌入水印 [M,N]=size(W1); WR2=idwt(WR,M,N); %红色分量逆小波变换 WG2=idwt(WG,M,N); %绿色分量逆小波变换 WB2=idwt(WB,M,N); %蓝色分量逆小波变换 W2=cat(3,WR2,WG2,WB2)/255; %图像通道结合,并对橡树值做归一化处理 Wr2=R_dwt(W2); %加入水印图红色分量小波变换 Wg2=G_dwt(W2); %加入水印图绿色分量小波变换 Wb2=B_dwt(W2); %加入水印图蓝色分量小波变换 [Ir1,Ig1,Ib1,Wr3,Wg3,Wb3]=tiqu(Wr2,Wg2,Wb2,Wr,Wg,Wb);%提取水印 [Ir2]=jieya(Ir1); %水印红色分量逆dct变换 [Ib2]=jieya(Ib1); %水印绿色分量逆dct变换 [Ig2]=jieya(Ig1); %水印蓝色分量逆dct变换 I2=cat(3,Ir2,Ig2,Ib2); %恢复图像 WR3=idwt(Wr3,M,N); %红色分量逆小波变换 WG3=idwt(Wg3,M,N); %绿色分量逆小波变换 WB3=idwt(Wb3,M,N); %蓝色分量逆小波变换 W3=cat(3,WR3,WG3,WB3)/255;
这段代码是一个用于数字图像水印嵌入和提取的函数。首先,它从一个图像 `W` 中提取出红色、绿色和蓝色三个通道,并对其进行小波变换。然后,通过调整大小将要嵌入的水印图像 `I` 的尺寸与原始图像 `W` 的灰度图像匹配,并对其红色、绿色和蓝色通道进行DCT变换。接下来,使用前嵌入算法将水印嵌入到原始图像的三个通道中。然后,将三个通道的小波系数进行逆小波变换,并按颜色通道再次组合起来,并对像素值进行归一化。接着,将加入水印的图像分别进行小波变换,并使用后提取算法从中提取出水印。最后,将提取出的水印的红色、绿色和蓝色通道进行逆DCT变换,并将其组合为一个图像进行输出。
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