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文檔簡介
基于多小波的圖像分解和重構(gòu)摘要與單小波相比較,多小波同時具備諸如緊支性,正交性,對稱性等諸多在信號處理中非常重要的良好性質(zhì)。這決定了多小波是一種優(yōu)于單小波的信號處理技術(shù)。在應(yīng)用中,對于單小波可以直接利用分解與重構(gòu)公式對信號進(jìn)行濾波。但是多小波是用矢量濾波器組對信號進(jìn)行分解、重構(gòu).濾波對象必須是滿足一定要求的矢量信號。因此,在進(jìn)行多小波分解前必須通過前置濾波器對原始離散信號進(jìn)行預(yù)處理得到初始矢量,然后才能進(jìn)行多小波變換。同樣,對重構(gòu)后的數(shù)據(jù)也要進(jìn)行后處理才能得到需要的結(jié)果。本文以GHM多小波為例,實現(xiàn)了對圖像的預(yù)處理、分解和變換后的重構(gòu)、后處理過程,并將解壓縮后的結(jié)果與單小波相比較,獲得較好的結(jié)果。關(guān)鍵詞多小波;多尺度函數(shù);多小波變換概述多小波是標(biāo)量小波向矢量空間的一種很自然的拓展。是傳統(tǒng)小波理論中正在興起的一個分支,它具備一些比標(biāo)量小波更好的性質(zhì),如同時具有正交性和對稱性、緊支性等諸多在信號處理中非常重要的良好性質(zhì)。這決定了多小波是一種優(yōu)于單小波的信號處理技術(shù)。這決定了多小波是一種優(yōu)于單小波的信號處理技術(shù)。這就意味著多小波不但可以對信號提供一種更新的分析手段,而且對信號的逼近性質(zhì)更好,重構(gòu)信號在邊界位置的性能也將更完善。多小波的研究最早開始于1993年,隨后其理論與應(yīng)用方面的研究得到了迅猛的發(fā)展。在圖像處理的實際應(yīng)用中,正交性能保持能量;而對稱性(線性相位)既適合于人眼的視覺系統(tǒng),又使信號在邊界易于處理,所以,分析工具同時擁有這兩種性質(zhì)是十分重要的。可是,實數(shù)域中,緊支、對稱、正交的非平凡單小波是不存在的。多小波開創(chuàng)性的將單小波中由單個尺度函數(shù)生成的多尺度分析空間,擴(kuò)展為由多個尺度函數(shù)生成,以此來獲得更大的自由度。它既保持了單小波所具有的良好的時域與頻域的局部化特性,又克服了單小波的缺陷,將實際應(yīng)用中十分重要的光滑型、緊支性、對稱性、正交性完美地結(jié)合在一起。從而在圖像分解、壓縮方面具有比單小波更優(yōu)良的性能,這決定了其在這方面將越來越廣泛的研究和應(yīng)用。多小波變換理論多小波的基本思想是將單小波中由單個尺度函數(shù)生成的多分辨分析空間,擴(kuò)展為由多個尺度函數(shù)生成的空間,以此來獲得更大的自由度。因此,與單小波不同的是多小波基由多個小波母函數(shù)經(jīng)過伸縮平移生成,對應(yīng)有多個尺度函數(shù),而在單小波中僅有一個。具體地講,多小波由如下多分辨分(MRA)生成。設(shè)函數(shù)(1)若由定義的空間序列滿足下列條件:當(dāng)r=1時,即是傳統(tǒng)的(標(biāo)量)MRA并稱為r重多尺度函數(shù)。若是的一個正交基,則稱是一個正交MAR。對一個正交MRA,定義的正交補(bǔ)。若存在使得其整數(shù)平移構(gòu)成的一個正交基,則是一個r重正交多小波。在正交的MRA分析中,若是一個緊支撐的r重多尺度函數(shù),是與其對應(yīng)的r重正交多小波,則滿足下列兩尺度方程(2)其中有限支撐實系數(shù)矩陣序列分別為低通,高通濾波器序列。定義矢量的變換為對每個分量作變換,則兩矩陣尺度方程(2)的頻域表示分別為:(3)其中分別為矩陣頻率響應(yīng),是矩陣低通濾波器和矩陣高通濾波器。圖1離散多小波變換的運算流程圖圖像數(shù)據(jù)的多小波分解矩陣多小波分解:圖像的多小波變換單小波變換類似,不同的是在多小波變換前必須先進(jìn)行前濾波,之后還要進(jìn)行相應(yīng)的后濾波,而且,多小波采用的是矩陣運算,非數(shù)量運算。我們對圖像先進(jìn)行行的前處理及小波分解,再對其列進(jìn)行前處理和小波分解.方法如下:設(shè)用NxN矩陣表示圖像數(shù)據(jù),則分解過程如下:圖2多小波圖像象分解(L=3,R=2)(1)對中的每一行作預(yù)處理得,中的每一行的前一半數(shù)據(jù)為與第一個尺度函數(shù)對應(yīng)的系數(shù),后一半數(shù)據(jù)為與第二個尺度函數(shù)對應(yīng)的系數(shù)。(2)對中的每一列進(jìn)行預(yù)處理得,每一列的前一半數(shù)據(jù)為與第一個尺度函數(shù)對應(yīng)的系數(shù),后一半數(shù)據(jù)為與第二個尺度函數(shù)對應(yīng)的系數(shù)。(3)對中的每一行進(jìn)行一維的多小波變換得到。(4)對中的每一列進(jìn)行一維多小波變換得到。以上4步完成了一級二維多小波分解.具體過程如圖所示:圖3圖像的離散多小波分解對于一幅圖像進(jìn)行一次多小波分解得到16幅子圖。若前處理較適當(dāng),則大部分能量集中于某一幅子圖,而子圖的大小僅為原圖的十六分之一,這相當(dāng)與單小波分解兩次得到的。同時由分解一次,兩次后完全重構(gòu)的PSNR可知多小波優(yōu)于單小波,這不只由于多小波的對稱性,而且還和多小波變換中邊界誤差的迭加次數(shù)有關(guān)。這在圖像壓縮方面是非常有利的。當(dāng)然,多小波變換的缺點也是明顯的,即較高的運算代價,這一缺點可以通過對濾波器長度及對稱性的限制加以解決。從上面的分析可以看出,多小波變換只適用于向量信號,對于圖像信號而言,要對圖像信號進(jìn)行多小波變換,必須先對圖像的行和列進(jìn)行前置預(yù)濾波,然后將經(jīng)過前置預(yù)濾波的圖像的行和列,按照一定的規(guī)則組成向量信號,再進(jìn)行多小波變換。設(shè)(1)是一幅的圖像,其中,表示象素值,,那么對圖像A進(jìn)行多小波變換的步驟如下:(1)行前置預(yù)濾波首先A的每一行按照下面的方式組成行向量信號(2)然后對進(jìn)行前置預(yù)濾波(3)其中,是2x2的矩陣,表示前置預(yù)濾波器的沖激響應(yīng)。前置預(yù)濾波器由所使用的多小波確定不同的多小波,需要不同的前置預(yù)濾波器。經(jīng)過前置濾波有:(4)(2)列前置預(yù)濾波首先將B的每一列按照下面的方式組成列向量信號(5)然后對進(jìn)行前置預(yù)濾波(6)其中,是的矩陣,表示前置預(yù)濾波器的沖激響應(yīng)。前置預(yù)濾波器由所使用的多小波確定。不同的多小波,需要不同的前置預(yù)濾波器。于是,經(jīng)過列前置濾波有:(7)經(jīng)過上面兩個步驟之后,圖像的預(yù)處理就算完成了,接下來可以對圖像進(jìn)行多小波變換。(3)行方向的多小波變換將C的每一行,按照下面的方式組成向量信號(8)然后對進(jìn)行多小波變換(9)(10)其中,表示的是向量信號經(jīng)過多小波變換后的低頻部分,它仍是向量信號,表示的是向量信號經(jīng)過多小波變換的高頻部分,它也還是向量信號。于是,經(jīng)過行方向的多小波變換,有:(11)(4)列方向的多小波變換與行變換類似,將C的每一列按照下面的方式組成向量信號(12)分別對也進(jìn)行多小波變換,結(jié)果為(13)(14)(15)(16)于是,經(jīng)過列方向的多小波變換,最后得到圖像A的多小波變換為:(17)其中若要對圖像進(jìn)行多次的多小波變換,這時只需要對前次多小波變換后的LL子圖像再次進(jìn)行多小波變換即可。以GHM多小波為例對標(biāo)準(zhǔn)圖像的分解和重構(gòu)著名的GHM多小波是由Geronimo,Hardin及Massopust等人采用復(fù)雜的分形插值(FractralInterpolation)方法得到的,是比較典型的正交多小波,它同時還具有正交性,對稱性,緊支撐性和2階的逼近階。圖像的GHM分解過程同圖2.我們采用GHM平衡多重小波對圖像進(jìn)行分解,若進(jìn)行多級多小波分解,只需將按上述方式繼續(xù)進(jìn)行分解即可。壓縮以后,圖像的重構(gòu),我們采用GHM平衡多重小波進(jìn)行,過程與單小波很類似,其具體過程相當(dāng)于圖像多小波分解的逆過程,具體如下:上圖中表示的是原圖A的分解圖,表示的是由經(jīng)過重構(gòu)后的圖像,它與原來的圖像A是有一定差別的。多小波圖像分解重構(gòu)實驗結(jié)果本文以GHM多小波為例,實現(xiàn)了對圖像的預(yù)處理、分解和變換后的重構(gòu)、后處理過程,并將解壓縮后的結(jié)果與單小波相比較,獲得較好的結(jié)果。圖4原始圖像圖5多小波分解后的圖像圖6分解并重構(gòu)后的圖像參考文獻(xiàn):[1]ShapiroJM.Emeddedimagecodingusingzerotreesifwaveletcoefficients.IEEETransSP,1993,41(12):3445-3462.[2]秦前清,楊宗凱.實用小波分析[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,1994.[3]馮阿芳,張新,鄧彩霞,緊支撐對稱正交多小波的構(gòu)造,哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報,2009-06.[4]楊玉花,多小波的理論研究,HYPERLINK"/kns/Navi/ScdbBridge.aspx?DBCode=CMFD&BaseID=AAAM&UnitCode=GSXFU&NaviLink=%C9%C2%CE%F7%CA%A6%B7%B6%B4%F3%D1%A7
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