Image 将图像分割为不重叠的块，并在每个块上应用2D DWT

我正在创建一个图像拼接检测软件，所以我需要将图像分割成不重叠的blocsk，并在图像的每个块上应用离散Meyer小波变换

我已尝试使用

blockproc

函数执行此操作，但没有得到任何结果：

I = imread('pears.png');

fun = @(block_struct)...
    dwt2(block_struct.data,'dmey');

C = blockproc(I,[64 64],fun);

那么，如何使用上述代码访问

dwt2

的

[cA、cH、cV、cD

]呢？

假设您正在输出实际图像。您不能将其用于多个输出。如果您真的想让它与

blockproc

一起工作，那么不幸的是，您需要调用

blockproc

四次，每次都提取不同方向的系数集。还请注意，2D DWT仅适用于灰度图像，因此您需要在实际执行任何处理之前转换为灰度。您选择的梨图像是彩色/RGB图像

我想参考这篇文章，了解如何在给定输入函数的情况下选择

N

th输出：。您需要将此代码保存到名为

nth\u output.m

的文件中，该文件允许您通过编程从函数中提取所有输出变量，并仅选择一个输出

function value = nth_output(N,fcn,varargin)
  [value{1:N}] = fcn(varargin{:});
  value = value{N};
end

调用函数时，只需省略额外的输出参数，即可获得第一个输出，这就是

blockproc

代码所做的。一旦这样做，就需要创建4个匿名函数来捕获

dwt2

的每个输出，并运行

blockproc

4次。确保为每个匿名函数指定所需的输出，以便

1

最多

4

，并且您只需为要运行的函数提供一个句柄，以及进入该函数的输入参数

因此，请尝试以下方法：

I = rgb2gray(imread('pears.png'));
fun1 = @(block_struct) nth_output(1, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun2 = @(block_struct) nth_output(2, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun3 = @(block_struct) nth_output(3, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
fun4 = @(block_struct) nth_output(4, @dwt2, block_struct.data,'dmey');
I = rgb2gray(I);
cA = blockproc(I,[64 64],fun1);
cH = blockproc(I,[64 64],fun2);
cV = blockproc(I,[64 64],fun3);
cD = blockproc(I,[64 64],fun4);

---

cA

、

cH

、

cV

和

cD

包含每组方向所需的DWT系数。

因此我需要应用两级DWT，我将代码编写为cA2=blockproc（cA[64]，fun1）；cH2=blockproc（cH[64]，fun2）；cV2=blockproc（cV[64]，fun3）；cD2=blockproc（cD[64]，fun4）；如果这是真的，我可以将两个级别的所有8个子带四舍五入到最近的整数并取其绝对值吗value@MohammedKassem是的，对于2级分解，您必须重复该过程。“我不确定你们最后一次评论的绝对值是什么意思。”穆罕默德·卡西姆：我回答你们的问题了吗？