非抽样小波变换 matlab,基于Matlab和Python的非采样离散小波变换

大致基于上图：

我需要做一个这样的数组：array = [(image),(1,ll),(1,lh),(1,hl),(2,ll),(2,lh),(2,hl)]

在这里，图像是一个二维数组，其余的数组项是通过非抽取离散小波变换得到的分量，这些分量也是二维数组。在

例如

^{pr2}$

在Python2.7中，这相当简单。在udwt = np.asarray(pywt.swt2(image, 'haar',2))

array = [image,

udwt[0][0] , #1,ll

udwt[0][1][0], #1,lh

udwt[0][1][1], #1,hl

udwt[1][0] , #2,ll

udwt[1][1][0], #2,lh

udwt[1][1][1]] #2,hl

然而，我无法在Matlab中做到这一点。在udwt = ndwt2(image,2,'haar');

组件将位于udwt.dec(udwt结构的dec字段)中，来自1 to 7。在

从Python代码创建并行：Python Matlab

udwt[0][0] My question

udwt[0][1][0] udwt.dec{5}

udwt[0][1][1] udwt.dec{6}

udwt[1][0] udwt.dec{1}

udwt[1][1][0] udwt.dec{2}

udwt[1][1][1] udwt.dec{3}

(Python's function gives components from level 1 to level n.

Matlab's function gives components from level n to level 1.(reverse order))

问题是，我在Matlab(1，ll)中没有得到第一级的低-低分量(近似分量)。在

在使用ndwt2进行2层分解时，它只给出了一个近似值和每个层(lh、hl、hh)的3个细节。在

而在Python的pywt.swt2()中，我得到了每个级别的近似值，以及每个级别的3个细节(lh、hl、hh)。在

那么我在Matlab中哪里可以找到这个1，ll呢？在

我认为udwt.dec{1}是2，ll(根据答案here，第二级的低-低，而不是第一级。在dec{ 1 } approximation level n

我应该使用其他函数而不是ndwt2？在

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