基于Cl多小波的图像分解

代码运行环境为MATLAB r2018a，由单一尺度函数构造的单小波函数存在一些局限性，比如无法兼具对称、正交、短支撑、高阶消失矩等特性，因此考虑将单小波由一维扩展到多维，使构造出的小波函数同时具有上述性质，由此便衍生出了多小波。

多小波的多分辨率分析与单小波的有着共同的原理，只是在生成一个多分辨分析分析时，由单小波中的一个尺度函数扩充到了多个尺度函数。

因此多小波可同时满足对称性或反对称性、正交性、紧支撑性、高阶消失矩等优良特性。

类似于单小波，多小波的分解与重构也是通过利用滤波器组的方式来实现。

但与单小波相比，具备两大不同之处：第一是单小波的Mallat算法处理的是一维序列，而多小波处理的是r维向量；第二，在进行多小波分解前，必须把原始的一维离散序列转换为r维离散序列，即预处理过程。

同样，在多小波重构后也需要一个相反的过程来恢复出原始维度的数据，即后处理过程

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