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1、第六章 二维小波变 换与图像处理二维信号也称图像信号。为了避免引进第 二维之后问题的复杂性，我们可以把图像 信号分解成沿行和列的一维问题来处理。本章内容结构二维小波变换二维多分辨率分析及小波子空 间分析图像的多分辨率分解和合成6.1 二维小波变换图像的自身的特点决定了我们在将小波变 换应用到图像处理中时，必须把小波变换 从一维推广到二维。二维连续小波定义令 表示一个二维信号，x1、 x2分别是其横坐标和纵坐标。 表示二 维基本小波，二维连续小波定义：二维连续小波定义则二维连续小波变换为：式中因子 是为了保证小波伸缩前后其能 量不变而引入的归一因子。二维连续小波的反演小波变换二维连续小波的一般表
2、示形式二维连续小波可以更一般的表示为二维小波变换的特点特点（1）二维小波变换具有旋转能力，不但有 放大的能力，而且有“极化”性质。（2）变换后有了4个变量。因此信息必定有 冗余。二维连续小波变换的离散化首先先把旋转尺度因子A改为：式中 aij都取整数，所以有二维连续小波变换的离散化把A和 都离散化。6.2 二维多分辨率分析及小波子 空间分析首先，回顾一位多分辨率分析的概念和相 关知识。然后推广到二维中去。假设二维空间 是可分离的，即它可 以分解成两个一维空间 的张量 乘积，可得在一维多分辨率中各子空间的基函数表现 形式可知 的正交归一基为 ：同样可以得到：所以，在用这种张量表示的情况下，也可以
3、相应地分解为 中的分量和 中的三个部分分量，具体表示为：二维空间的子空间分解关系同样，在二维多分辨率分析中，子空间的 分解关系同于一维情形，即：只有给定 是正交尺度函数时， 中的基函数， 中三个部分表示的基 函数才是关于平移和尺度正交的。在这种正交基的情况下，我们把系数表示 为：6.3 图像的多分辨率分解和合成上节分析结果说明，在可分离的情况下，二 维多分辨率可分两步进行。首先沿x1方向分别用 和 做分析，把 分解成平滑逼近和细节这两部分。然后对这两部分再沿x2方向分别用 和 做类似分析。四路中，经 处理所得得一路是 的第一级平滑逼近 ，其余三路为细节 函数。可分离情况下的多分辨率分解当做一级
4、分析时（j=1）有可分离分解滤波器组结构当做j级分析时有可分离分解滤波器组结构一级分解各分量示意图图像可分离二维多分辨率的三级 分解可分离重建滤波器组结构二维离散小波函数介绍v分解函数dw2单尺度二维离散小波 变换wavedec2多尺度二维小波分解 （二维多分辨率分析 函数） wmaxlev允许的最大尺度分解合成重构工具idwt2单尺度逆二维离 散小波变换waverec2多尺度二维小波 重构wrcoef2对二维小波系数 进行单支重构upcoef2对二维小波分解 的直接重构分解结构工具detcoef2提取二维小波分 解高频系数appcoef2提取二维小波分 解低频系数upwlev2二维小波分解的 单尺度重构二维离散平稳小波变换swt2二维离散平稳小波变换iswt2二维离散平稳小波逆变 换
