pytorch张量小波变换

实现在 PyTorch 中对张量进行小波变换
为了在 PyTorch 中实现张量的小波变换，可以利用 pytorch_wavelets 这一专门用于小波变换的库[^1]。该库提供了多种小波基的支持以及多维数据处理的能力。
安装依赖库
首先需要安装 pytorch_wavelets 库：
pip install pytorch-wavelets
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使用 DWT 和 IDWT 对张量执行变换
下面是一个简单的例子来展示如何使用此库来进行二维离散小波变换 (DWT) 及逆变换 (IDWT)，这对于图像处理特别有用：
import torch
from pytorch_wavelets import DWTForward, DWTInverse # 导入前向和反向前端类

# 创建一个随机输入张量作为示例
input_tensor = torch.randn(1, 3, 256, 256)

# 初始化前向（分解）对象，默认采用 db1 小波基也就是 Haar 小波
dwt_forward = DWTForward(J=1, wave='db1', mode='zero')

# 执行前向变换得到低频子带 LL 和三个高频子带 LH, HL, HH
LL, Hs = dwt_forward(input_tensor)

print(f"Low frequency subband shape: {LL.shape}")
for i, h in enumerate(Hs):
print(f"High frequency subbands[{i}] shape: {h[0].shape}")

# 初始化逆变换对象同样默认为 db1 基底
dwt_inverse = DWTInverse(wave='db1', mode='zero')

# 合并高低频部分恢复原始尺寸近似图象
reconstructed_image = dwt_inverse((LL, Hs))

# 输出重构后的张量形状应接近于初始输入
print(f"Reconstructed image tensor shape: {reconstructed_image.shape}")
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上述代码展示了怎样通过调用 DWTForward 类完成一次完整的二维离散小波变换操作，并且还演示了如何借助 DWTInverse 来重建图片。这里需要注意的是，当涉及到彩色图像时，通常会针对每个颜色通道单独应用这些转换方法。
对于非标准大小或者奇数维度的数据集，建议按照文献中的指导调整输入尺寸以确保能够顺利完成变换过程[^3]。