重光分解 | 套装2(实施)

简介

重光分解是一种将图像分解为多个频率成分的技术，被广泛应用于数字图像处理领域，特别是图像压缩、去噪、增强等方面。该套装实现了重光分解算法，并提供了多种可定制化的参数选项，便于用户根据具体应用场景进行调整。

特点

• 实现了离散小波变换（DWT）和Haar变换两种基础重光分解算法
• 支持多种小波滤波器，如Daubechies、Symlet等，以及自定义小波滤波器
• 可调整的参数包括：分解层数、小波滤波器类型、边界模式、阈值类型、压缩率等
• 具备多种输出格式选项，包括重构图像、各层分解图像、频率分布图等
• 支持多种图像格式输入和输出，如BMP、PNG等

使用示例

以下是一个基本的使用示例：

import pywt
import cv2

# 读取图像文件并转换为灰度图
img = cv2.imread('lena.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 进行重光分解
coeffs = pywt.wavedec2(gray, 'haar', level=2)

# 对各层次分别进行处理
for i in range(1, len(coeffs)):
    # 对各频率分量进行阈值处理
    c = coeffs[i]
    coeffs[i] = pywt.threshold(c, 0.1*max(c))

# 重构图像
reconstructed = pywt.waverec2(coeffs, 'haar')

# 显示结果
cv2.imshow('Original image', gray)
cv2.imshow('Reconstructed image', reconstructed)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上示例中，我们首先使用OpenCV读取了一张彩色图像，并将其转换为灰度图像。然后，我们使用pywt.wavedec2函数对图像进行级数为2的Haar变换，得到了各个频率分量的系数。在对各层次进行处理时，我们使用了简单的减小阈值的方法进行图像压缩。最后，使用pywt.waverec2函数对处理后的系数进行重构，得到了重构图像，并将原始图像和重构图像展示了出来。

返回值

该套装的主要函数包括：

• pywt.wavedec2：进行2D离散小波变换
• pywt.threshold：对小波系数进行阈值处理
• pywt.waverec2：进行2D离散小波反变换

以上函数返回的结果为NumPy数组，可以用于进一步的处理或输出。具体使用方法可以参考官方文档：http://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/。

参考资料

• 重光分解：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%87%8D%E5%85%89%E5%88%86%E8%A7%A3
• PyWavelets官方文档：http://pywavelets.readthedocs.io/en/latest/