import pySST def nsst_decomposition(image, num_scales=4): # 将图像转换为灰度图像(如果不是灰度图像) if len(image.shape) > 2: image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 执行NSST分解 nsst = pySST.SST() nsst.setScales(num_scales) coeffs = nsst.forward(image) return coeffs def nsst_reconstruction(coeffs): # 执行NSST逆变换 nsst = pySST.SST() reconstructed_image = nsst.inverse(coeffs) return reconstructed_image这里面的pySST模块是什么
时间: 2024-04-28 11:22:10 浏览: 19
根据代码,`pySST`是一个用于执行NSST分解和逆变换的Python模块。NSST是非对称时-频分解(Nonsubsampled Shearlet Transform)的缩写,是一种多尺度变换技术,可以用于图像处理和分析。该模块可能是基于NSST算法实现的,提供了用于执行NSST分解和逆变换的函数。
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import numpy as np import pywt from scipy.fftpack import dct def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 def nsst(image): # 将图像转换为灰度图像 if len(image.shape) == 3: image = np.mean(image, axis=2) # 设置NSST参数 scales = 3 shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales) # 计算图像的NSST分解系数 coeffss = [] for scale in range(scales): for shear in range(shearlet_system.shear_count): shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear] shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape) shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft) image_fft = np.fft.fft2(image) shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft) coeffss.append(shearlet_coeff) # 将NSST分解系数组合成一个张量 coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1) return coeffs coeffs1 = nsst_decomposition(image1, num_scales=4) coeffs2 = nsst_decomposition(image2, num_scales=4)
根据你提供的代码,错误信息提示 'nsst_decomposition' is not defined,说明你的代码中不存在名为 'nsst_decomposition' 的函数。你需要定义这个函数或导入包含这个函数的模块。在你的代码中,应该将函数名 'nsst' 替换为 'nsst_decomposition',以便正确地调用函数。你可以尝试修改代码如下:
```python
import numpy as np
import pywt
from scipy.fftpack import dct
def nsst_decomposition(image):
# 将图像转换为灰度图像
if len(image.shape) == 3:
image = np.mean(image, axis=2)
# 设置NSST参数
scales = 3
shearlet_system = pywt.ShearletSystem2D(image.shape, scales)
# 计算图像的NSST分解系数
coeffss = []
for scale in range(scales):
for shear in range(shearlet_system.shear_count):
shearlet = shearlet_system.shearlets[scale][shear]
shearlet_fft = np.fft.fft2(shearlet, image.shape)
shearlet_fft_conj = np.conj(shearlet_fft)
image_fft = np.fft.fft2(image)
shearlet_coeff = np.fft.ifft2(shearlet_fft_conj * image_fft)
coeffss.append(shearlet_coeff)
# 将NSST分解系数组合成一个张量
coeffs = np.stack(coeffss, axis=-1)
return coeffs
coeffs1 = nsst_decomposition(image1)
coeffs2 = nsst_decomposition(image2)
```
这样应该可以解决该错误。
[y1,shear_f1]=nsst_dec2(a,shear_parameters,pfilt);‘
函数`nsst_dec2`是一个基于非平稳时频分析的算法,用于对信号进行NSST(Non-stationary Shearlet Transform,非平稳剪切波变换)的二维离散小波分解。
输入参数包括信号`a`、剪切参数`shear_parameters`和滤波器`pfilt`。信号`a`是一个二维数组,表示要进行分解的信号。剪切参数`shear_parameters`是一个包含剪切参数的结构体,用于指定剪切的方式和尺度。滤波器`pfilt`是一个滤波器对象,用于对信号进行滤波和分解。
函数返回两个输出参数`y1`和`shear_f1`。`y1`是一个二维数组,表示经过NSST分解后的低频部分。`shear_f1`是一个多维数组,表示经过NSST分解后的高频部分,其中包含了剪切参数所指定的各个尺度和方向的系数。
这个函数的作用是将输入信号进行NSST分解,得到信号的低频部分和高频部分系数。NSST分解可用于非平稳信号的时频分析,可以提取信号的局部特征和时变信息。分解结果可用于信号处理、图像处理、特征提取等领域。
需要注意的是,输入参数的选择和剪切参数的设置会影响到分解结果的质量和准确性,具体参数的选择需要结合实际应用来确定。
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