wpdec2

2 次元ウェーブレット パケット分解

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    構文

    T = wpdec2(X,N,wname)
    T = wpdec2(X,N,wname,E,P)

    説明

    T = wpdec2(X,N,wname) は、指定されたウェーブレット wname で Shannon エントロピーを使用して、レベル N での行列 X のウェーブレット パケット分解に対応するウェーブレット パケット ツリー T を返します。

    メモ

    T = wpdec2(X,N,wname) は T = wpdec2(X,N,wname,"shannon") と等価です。

    例

    T = wpdec2(X,N,wname,E,P) は、E で指定されたエントロピー タイプを使用します。P は、E の値に依存するオプションのパラメーターです。詳細については、wpdec を参照してください。

    例

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    ライブ スクリプトを開く

    イメージを読み込みます。

    load tire
image(X)
colormap(map)

    Figure contains an axes object. The axes object contains an object of type image.

    イメージの 2 レベル ウェーブレット パケット分解を取得します。Haar ウェーブレットを使用します。既定のエントロピーは shannon です。

    t = wpdec2(X,2,"haar");

    ウェーブレット パケット ツリーをプロットします。

    plot(t)

    Figure contains 2 axes objects and other objects of type uimenu. Axes object 1 with title Tree Decomposition contains 41 objects of type line, text. Axes object 2 with title data for node: 0 or (0,0). contains an object of type image.

    入力引数

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    入力データ。行列として指定します。

    データ型: double

    分解レベル。正の整数として指定します。

    データ型: double

    ウェーブレット パケット分解で使用するウェーブレット。文字ベクトルまたは string スカラーとして指定します。ウェーブレットは、次のいずれかのウェーブレット ファミリから指定します。最適局在化 Daubechies、Beylkin、Coiflet、Daubechies、Fejér-Korovkin、Haar、Han 線形位相モーメント、Morris 最小帯域幅、Symlet、Vaidyanathan、Discrete Meyer、双直交、および逆双直交。各ファミリの利用可能なウェーブレットについては、wfilters を参照してください。

    エントロピー タイプ。次のいずれかとして指定します。

    エントロピー タイプ (T)

    しきい値パラメーター (P)

    コメント

    "shannon" 

    P は使用されません。

    "log energy" 

    P は使用されません。

    "threshold"0 ≤ P

    P はしきい値です。

    "sure"0 ≤ P

    P はしきい値です。

    "norm"1 ≤ P

    P はべき乗です。

    "user"string

    P には、単一の入力 X をもつ独自のエントロピー関数のファイル名が格納されます。

    "FunName"P の制約なし

    FunName は、リストされている前述のエントロピー タイプ以外の任意の string です。

    FunName には独自のエントロピー関数のファイル名が格納され、X が入力、P がエントロピー関数の追加パラメーターとして使用されます。

    T としきい値パラメーター P の双方によって、エントロピー基準が定義されます。詳細については、wpdec を参照してください。

    メモ

    "user" は過去のオプションです。互換性のために保持されていますが、上記の表で説明されている最後のオプションによって旧式となっています。FunName オプションは、"user" オプションと同様に機能することに加え、独自のエントロピー関数にパラメーターを渡すことができるようになっています。

    しきい値パラメーター。実数または string で指定します。P とエントロピー タイプ E の双方により、エントロピー基準が定義されます。

    詳細

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    ヒント

    • X がインデックス付きイメージを表す場合、X は m 行 n 列の行列になります。X がトゥルーカラー イメージを表す場合は、m 行 n 列の各行列が 3 番目の次元に沿って連結される赤、緑、青の色平面を表す m×n×3 の配列になります。

      イメージ形式の詳細については、image と imfinfo を参照してください。

    アルゴリズム

    ウェーブレット パケット分解に使用されるアルゴリズムは、ウェーブレット分解プロセスとほぼ同じです (詳細については、dwt2 および wavedec2 を参照)。

    参照

    [1] Coifman, R.R., and M.V. Wickerhauser. “Entropy-Based Algorithms for Best Basis Selection.” IEEE Transactions on Information Theory 38, no. 2 (March 1992): 713–18. https://doi.org/10.1109/18.119732.

    [2] Jaffard, Stéphane, Yves Meyer, and Robert Dean Ryan. Wavelets: Tools for Science & Technology. Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2001.

    [3] Wickerhauser, Mladen Victor. “INRIA lectures on wavelet packet algorithms,” Proceedings ondelettes et paquets d'ondes, 17–21 June 1991, Rocquencourt, France, pp. 31–99.

    [4] Wickerhauser, Mladen Victor. Adapted Wavelet Analysis from Theory to Software. Wellesley, MA: A.K. Peters, 1994.

    バージョン履歴

    R2006a より前に導入

    参考

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    トピック