用DWT实现二维小波变换

资 源 简 介

用DWT实现二维小波变换

详 情 说 明

二维小波变换是图像处理中重要的多分辨率分析工具，通过离散小波变换（DWT）可以将图像分解为不同频率的子带。其核心思想是通过低通和高通滤波器对图像进行行列方向的卷积和下采样，最终得到近似分量（LL）和细节分量（LH、HL、HH）。

实现过程首先需对原始图像矩阵进行预处理，通常需要满足2的幂次尺寸。分解阶段依次对图像的行和列执行一维小波变换，产生四个子图：LL保留低频信息，LH捕捉垂直高频，HL提取水平高频，HH包含对角高频。重构阶段则通过逆变换对子带进行上采样和滤波操作，逐步恢复原始图像。

结果显示时需注意各子带的动态范围差异，LL部分可直接显示，而高频分量通常需要归一化处理以增强可视效果。通过控制分解层数可以观察到图像在不同尺度下的特征分布，这在图像压缩和特征提取中具有重要应用价值。