Mahotas – 从变换后的 Daubechies 小波图像重建图像

Mahotas 是一个 Python 语言编写的计算机视觉和图像处理库，它可以处理大量的数字图像数据。它包含了许多图像处理算法和功能，其中之一就是可以从 Daubechies 小波图像重建图像。本文将介绍 Mahotas 库如何使用 Daubechies 小波变换来对图像进行处理和重建。

Daubechies 小波变换

Daubechies 小波变换是一种数学算法，它可以将一幅图像分解成多个不同的频率子带，并对每个子带进行变换。这种变换后的图像可以提供更多的信息，并且可以在图像处理和分析中起到重要的作用。Mahotas 库支持 Daubechies 小波变换，可以对图像进行分解和重建。

安装 Mahotas

要使用 Mahotas 库，首先需要在计算机上安装它。可以使用 pip 包管理器来安装 Mahotas 库。打开终端，运行以下命令：

pip install mahotas

图像重建

在 Mahotas 库中，使用 daub_cwt 函数对图像进行 Daubechies 小波变换。这个函数接收两个参数：image 和 scales。image 表示要进行变换的图像，scales 表示要分解的小波滤波器数量。将这些值传递给函数，可以获得变换后的图像。

import numpy as np
import mahotas as mh
from matplotlib import pyplot as plt

image = mh.demos.load('luispedro')
cwtmatr = mh.daub_cwt(image, np.arange(1, 4))
plt.imshow(cwtmatr.real, cmap='gray', origin='lower')
plt.show()

以上代码将加载 Luis Pedro 拍摄的图像，然后将其传递给 daub_cwt 函数，使用 1 到 3 个小波滤波器进行变换，并使用 Matplotlib 库显示变换后的图像。

可以看到，变换后的图像显示了有规律的模式和纹理，这些信息难以在原始图像中识别。

接下来，使用 idaub_cwt 函数来对变换后的图像执行反变换，以重建原始图像。idaub_cwt 函数接收两个参数：cwtmatr 和 scales。cwtmatr 表示进行 Daubechies 变换得到的图像，而 scales 表示用于 Daubechies 变换的小波滤波器的数量。

image_recon = mh.iaub_cwt(cwtmatr, np.arange(1, 4))
plt.imshow(image_recon, cmap='gray', origin='lower')
plt.show()

以上代码将使用反变换函数重建原始图像，并将其显示在屏幕上，如下所示：

总结

Mahotas 库是一个功能强大的图像处理工具，提供了许多图像处理和计算机视觉算法。在本文中，我们演示了如何使用 Mahotas 库和 Daubechies 小波变换来对图像进行分解和重建，以提取更多的图像信息。这对于某些应用程序，如医学图像、遥感和卫星图像等，将非常有用。