首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在Python中使用DWT的HH,HL,LH和LL波段重建图像?

在Python中使用DWT(离散小波变换)的HH、HL、LH和LL波段重建图像,可以通过以下步骤实现:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
复制
import pywt
import numpy as np
import cv2
  1. 加载原始图像:
代码语言:txt
复制
image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 以灰度模式加载图像
  1. 进行离散小波变换(DWT):
代码语言:txt
复制
coeffs = pywt.dwt2(image, 'haar')  # 使用Haar小波进行二维离散小波变换
cA, (cH, cV, cD) = coeffs  # 分解得到近似系数cA和细节系数cH、cV、cD
  1. 重建图像的HH、HL、LH和LL波段:
代码语言:txt
复制
reconstructed_image = pywt.idwt2((cA, (None, None, None)), 'haar')  # 仅使用近似系数cA进行逆变换
HH_image = pywt.idwt2((None, (cH, None, None)), 'haar')  # 仅使用水平细节系数cH进行逆变换
HL_image = pywt.idwt2((None, (None, cV, None)), 'haar')  # 仅使用垂直细节系数cV进行逆变换
LH_image = pywt.idwt2((None, (None, None, cD)), 'haar')  # 仅使用对角细节系数cD进行逆变换
  1. 显示重建的图像:
代码语言:txt
复制
cv2.imshow('Reconstructed Image', reconstructed_image.astype(np.uint8))
cv2.imshow('HH Image', HH_image.astype(np.uint8))
cv2.imshow('HL Image', HL_image.astype(np.uint8))
cv2.imshow('LH Image', LH_image.astype(np.uint8))
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样,你就可以在Python中使用DWT的HH、HL、LH和LL波段重建图像了。

注意:以上代码使用了PyWavelets库(pywt)来实现离散小波变换和逆变换。你可以使用pip命令安装该库:pip install PyWavelets

关于离散小波变换和相关概念的详细信息,你可以参考腾讯云的《小波变换》文档:小波变换 - 腾讯云

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

医学图像处理案例(十四)——基于小波变换图像融合

LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...4、基于小波变换图像融合代码实现 我将分享matlabpython版本代码来融合红外可见光图像,融合策略是低频图像采用平均值法,高频图像采用最大值法。...python版本需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

7.5K42

医学图像处理案例(二十三)——基于cuda小波变换3d图像融合

因而,DWT同时具有时域频域分析能力,与一般金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息同时,还可获得了水平、垂直对角三个方向高频信息; 2)通过合理选择母小波...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用到ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

52310
  • 医学图像处理案例(二十二)——基于cuda小波变换图像融合

    因而,DWT同时具有时域频域分析能力,与一般金字塔分解相比,DWT图像分解具有以下优势: 1)具有方向性,在提取图像低频信息同时,还可获得了水平、垂直对角三个方向高频信息; 2)通过合理选择母小波...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    20510

    python图像多层小波分解_Python图像小波分解与重构以及灰度图加噪

    Python图像小波分解与重构以及灰度图加噪 Python图像小波分解与重构以及灰度图加噪 最近需要做小波分解相关东西,博客这里做一个简单记录 灰度图小波分解与重构: from PIL import...coeffs = pywt.dwt2(img, ‘bior1.3’) LL, (LH, HL, HH) = coeffs # 查看分解结果 plt.subplot(221), plt.imshow(LL..., ‘gray’), plt.title(“LL”) plt.subplot(222), plt.imshow(LH, ‘gray’), plt.title(“LH”) plt.subplot(223)..., plt.imshow(HL, ‘gray’), plt.title(“HL”) plt.subplot(224), plt.imshow(HH, ‘gray’), plt.title(“HH”) plt.show...,这是半径为25结果: Python图像小波分解与重构以及灰度图加噪相关教程 用python给你带来你桃花运,详细解析画一棵表白树!

    1.3K50

    医学图像处理案例(二十四)——基于cuda小波变换cuda脉冲耦合神经网络图像融合

    今天将介绍使用cuda小波变换cuda脉冲耦合神经网络来对多景深图像进行融合。...3.1、小波分解原理简介 LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用ptwt库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    27520

    哈工大&鹏程lab&武大提出对比学习+超分模型,实现了新SOTA

    为此可以使用一些信息丰富正样本来为重建结果引入更多高频细节。 SR是一个不适定问题,LRHR图像映射是“一对多”。除了给定HR之外,还有许多可能HR样本。...具体来说,首先从HR生成轻微模糊图像作为硬负样本集,因为它们接近GT,从而使重建SR图像更接近HR。负样本集生成如下: 其中默认使用。Blur采用高斯核模糊函数。...值得注意是,为了增强高频分量学习,我们将图像分离为低频高频分量,只使用频率分量来训练嵌入网络。 本文使用Haar小波变换提取信息高频分量:LLLHHLHH。...然后将三个高频相关分量(LHHLHH)叠加作为输入,并将其输入到鉴别器。采用对比度鉴别器丢失来训练而不是二元分类。...这是一种使用softmax交叉熵公式单-批分类,计算如下: 其中是提取叠加LHHLHH操作。 对比损失 为了充分利用这些正负样本,本文通过嵌入网络对多中间特征进行对比损失。

    59340

    医学图像处理案例(十六)——基于小波变换脉冲耦合神经网络图像融合

    今天将介绍使用小波变换脉冲耦合神经网络来对多模态图像进行融合。...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装。

    87310

    医学图像处理案例(十七)——基于小波变换自适应脉冲耦合神经网络图像融合

    今天将介绍使用小波变换自适应脉冲耦合神经网络来对多模态图像进行融合。...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装。

    1.2K30

    医学图像处理案例(十五)——基于小波变换医学图像融合

    今天将介绍使用小波变换来对多模态医学图像进行融合。...LL:水平低频,垂直低频 LH:水平低频,垂直高频 HL:水平高频,垂直低频 HH:水平高频,垂直高频 其中,L表示低频,H表示高频,下标1、2表示一级或二级分解。...在每一分解层上,图像均被分解为LLLHHHHL四个频带,下一层分解仅对低频分量LL进行分解。...这四个子图像每一个都是由原图与一个小波基函数内积后,再经过在xy方向都进行2倍间隔采样而生成,这是正变换,也就是图像分解;逆变换,也就是图像重建,是通过图像增频采样卷积来实现。...python版本需要用到PyWavelets库,可以使用下面命令来安装,具体可以见原文链接。

    2.4K20

    LiftPool:双向池化操作,细节拉满,再也不怕丢特征了 | ICLR 2021

    如图1所示,LiftDownPool产生四个次频带,其中LL次频带是去掉细节输入近似,LHHLHH则分别包含水平、垂直对角方向细节信息。...随后对这两部分分别执行垂直方向LiftDownPool-1D,$s$被进一步分解成LL(垂直水平方向低频)LH(垂直方向低频水平方向高频),而$d$则被进一步分解成HL(垂直方向高频水平方向低频...)HH(垂直水平方向高频)。...图3为VGG13首个LiftDownPool层几个特征输出,LL特征更平滑,细节较少,LHHLHH则分别捕捉了水平方向、垂直方向对角方向细节。...undefined LiftDownPool将特征图分解成次频带LLLHHLHH,其中LL为输入近似,其它为不同方向细节信息。

    13610

    机器学习:基于网格聚类算法

    聚类算法很多,包括基于划分聚类算法(:kmeans),基于层次聚类算法(:BIRCH),基于密度聚类算法(:DBScan),基于网格聚类算法等等。...CLIQUE识别候选搜索空间主要策略是使用稠密单元关于维度单调性。这基于频繁模式关联规则挖掘使用先验性质。...示例: [1497413065978_5722_1497413066076.jpg] • 第一步,对原始图像每一行进行一次dwt,得到新特征图像; • 第二步,对第一步得到特征图像每一列进行一次...dwt,得到结果 [1497413078928_1544_1497413079152.jpg] • LL: 接近原始图像(缩小了一倍); • LH: 图像水平边界信息(horizontal...edges); • HL: 图像垂直边界信息(vertical edges); • HH: corners WaveCluster聚类算法 WaveCluster算法核心思想是将数据空间划分为网格后

    14.1K60

    【学习】健康大数据分析方法:关联规则算法

    表7-2 A、B事件并发组合情况 2.1对不同并发模式兴趣 不同支持度置信度并发组合模式分为如下几种: HH模式:高支持度高置信度 HL模式:高支持度低置信度 LH模式:...低支持度高置信度 LL模式:低支持度低置信度 第一种HH模式是很常见应用,前面谈过很多了,这里我们不再讨论了。...1.HL模式 在合并症研究,关联规则模型支持度高时,说明该合并症病例基数很大,置信度虽然可能不高,但因为病例基数大,事件A(合并症A)伴随事件B(合并症B)出现情况也是一个常见情况。...2.LH模式 这是一种低支持度高置信度模式。因为这种模式置信度高,所以伴随现象从前件推知后件正确概率很高。这样模式见于一些少见疾病特殊伴随现象。...3.LL模式 低支持度低置信度模式看似无用,但是在医学这种特殊行业(当然其他行业也可能有类似情况),会有一些很少见伴随现象,却具有极高危险性,某症状A引发急性心肌梗塞这样情况。

    1.1K70

    GEE数据集——全球ERA5-HEAT(人类热舒适度)逐日数据集

    简介 ERA5-HEAT数据集 该数据集提供了一组代表室外条件下人类热应力不适指数完整历史重建。该数据集也被称为ERA5-HEAT(人类热舒适度),代表了当前生物气候学数据记录制作最先进水平。...代码 // 读取图像集合并获取第一幅图像 var era5_heat_ic = ee.ImageCollection('projects/climate-engine-pro/assets/ce-era5...-heat') var era5_heat_i = era5_heat_ic.first() // 打印第一幅图像,查看波段 print(era5_heat_i) // 可视化第一幅图像选定波段...- 其他波段存在于图像集合 var temp_palette = ["#b2182b", "#ef8a62", "#fddbc7", "#f7f7f7", "#d1e5f0", "#67a9cf",...awesome-gee-catalog-examples:/weather-climate/ERA5-HEAT 结果 引用 Di Napoli C., Barnard C., Prudhomme C., Cloke HL

    26710
    领券