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压缩感知——沃尔什-哈达玛(WHT)变换与逆变换的Matlab代码实现 ...

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

沃尔什-哈达玛变换（Walsh-Hadmard Transform,WHT），是一种典型的非正弦函数变换，采用正交直角函数作为基函数，具有与傅里叶函数类似的性质，图像数据越是均匀分布，经过沃尔什-哈达玛变换后的数据越是集中于矩阵的边角上，因此沃尔什变换具有能量集中的性质，可以用于压缩图像信息。

Matlab中的Hadamard函数：

格式：H=hadamard( n ) ，返回一个 n * n的hadamard矩阵。
















下面对lena图像进行沃尔什-哈达玛变换与逆变换的Matlab实现：

[plain] view plain copy
  1. clc;  
  2. clear all;  
  3. im_l=imread('C:\Users\DELL\Desktop\lena.jpg');  
  4. im_l1=im2double(im_l);  
  5. im_l2=rgb2gray(im_l1);  
  6.   
  7. %对图像进行哈达玛变换  
  8. H=hadamard(512);%产生512X512的Hadamard矩阵  
  9. haImg=H*im_l2*H;  
  10. haImg2=haImg/512;  
  11.   
  12. %对图像进行哈达玛逆变换  
  13. hhaImg=H'*haImg2*H';  
  14. hhaImg2=hhaImg/512;  
  15.   
  16. haImg1=im2uint8(haImg);  
  17. hhaImg1=im2uint8(hhaImg2);  
  18.   
  19. subplot(2,2,1);  
  20. imshow(im_l);  
  21. title('原图');  
  22.   
  23. subplot(2,2,2);  
  24. imshow(im_l2);  
  25. title('灰度图');  
  26.   
  27. subplot(2,2,3);  
  28. imshow(haImg2);  
  29. title('图像的二维离散Hadamard变换');  
  30.   
  31. subplot(2,2,4);  
  32. imshow(hhaImg1);  
  33. title('图像的二维离散Hadamard逆变换');  

转自https://blog.csdn.net/geekmanong/article/details/50038611

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