基于opencv的小波变换代码.doc

基于opencv的小波变换 提供函数DWT()和IDWT()，前者完成任意层次的小波变换，后者完成任意层次的小波逆变换。输入图像要求必须是单通道浮点图像，对图像大小也有要求（1层变换：w,h必须是2的倍数；2层变换：w,h必须是4的倍数；3层变换：w,h必须是8的倍数......），变换后的结果直接保存在输入图像中。1、函数参数简单，图像指针pImage和变换层数nLayer。2、一个函数直接完成多层次二维小波变换，尽量减少下标运算，避免不必要的函数调用，以提高执行效率。3、变换过程中，使用了一个指针数组pData用于保存每行数据的起始位置，pRow和pColumn用于保存一行和一列临时数据，用于奇偶分离或合并，内存消耗较少。 代码:全选 // 二维离散小波变换（单通道浮点图像）void DWT(IplImage *pImage, int nLayer){? ?// 执行条件? ?if (pImage)? ?{? ?? ?if (pImage-nChannels == 1 ? ?? ?? ?pImage-depth == IPL_DEPTH_32F ? ?? ?? ?((pImage-width nLayer) nLayer) == pImage-width ? ?? ?? ?((pImage-height nLayer) nLayer) == pImage-height)? ?? ?{? ?? ?? ?int? ? ?i, x, y, n;? ?? ?? ?float? ?fValue? ?= 0;? ?? ?? ?float? ?fRadius? = sqrt(2.0f);? ?? ?? ?int? ? ?nWidth? ?= pImage-width;? ?? ?? ?int? ? ?nHeight? = pImage-height;? ?? ?? ?int? ? ?nHalfW? ?= nWidth / 2;? ?? ?? ?int? ? ?nHalfH? ?= nHeight / 2;? ?? ?? ?float **pData? ? = new float*[pImage-height];? ?? ?? ?float? *pRow? ? ?= new float[pImage-width];? ?? ?? ?float? *pColumn? = new float[pImage-height];? ?? ?? ?for (i = 0; i pImage-height; i++)? ?? ?? ?{? ?? ?? ?? ?pData[i] = (float*) (pImage-imageData + pImage-widthStep * i);? ?? ?? ?}? ?? ?? ?// 多层小波变换? ?? ?? ?for (n = 0; n nLayer; n++, nWidth /= 2, nHeight /= 2, nHalfW /= 2, nHalfH /= 2)? ?? ?? ?{? ?? ?? ?? ?// 水平变换? ?? ?? ?? ?for (y = 0; y nHeight; y++)? ?? ?? ?? ?{? ?? ?? ?? ?? ?// 奇偶分离? ?? ?? ?? ?? ?memcpy(pRow, pData[y], sizeof(float) * nWidth);? ?? ?? ?? ?? ?for (i = 0; i nHalfW; i++)? ?? ?? ?? ?? ?{? ?? ?? ?? ?? ?? ?x = i * 2;? ?? ?? ?? ?? ?? ?pData[y][i] = pRow[x];? ?? ?? ?? ?? ?? ?pData[y][nHalfW + i] = pRow[x + 1];? ?? ?? ?? ?? ?}? ?? ?? ?? ?? ?// 提升小波变换? ?? ?? ?? ?? ?for (i = 0; i nHalfW - 1; i++)? ?? ?? ?? ?? ?{? ?? ?? ?? ?? ?? ?fValue = (pData[y][i] + pData[y][i + 1]) / 2;? ?? ?? ?? ?? ?? ?pData[y][nHalfW + i] -= fValue;? ?? ?? ?? ?? ?}? ?? ?? ?? ?? ?fValue = (pData[y][nHalfW - 1] + pData[y][nHalfW - 2]) / 2;? ?? ?? ?? ?? ?pData[y][nWidth -