python idwt图像小波逆变换示例

在Python中，使用pywt库（Python Wavelet Transform）可以进行小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）和其逆变换（Inverse Discrete Wavelet Transform, IDWT）。以下是一个简单的IDWT图像反变换示例，我们将使用Haar小波分析：

from pywt import wavedec2, idwt

# 假设我们有一个名为image的二维数组表示图像数据
image = ... (实际图像数据)

# 使用Haar小波进行分解，level参数指定级数，这里通常选择2或3
coeffs = wavedec2(image, 'haar', level=2)

# 进行逆小波变换，还原图像
reconstructed_image = idwt(coeffs, 'haar')

# 显示原始图像和重构后的图像
import matplotlib.pyplot as plt
plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(reconstructed_image, cmap='gray')
plt.title('Reconstructed Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在这个例子中，`wavedec2()`函数对图像进行了小波分解，而`idwt()`函数则将系数集合重构回原图像。请注意，实际操作中需要替换`...`处的实际图像数据。