Cómo extraer información de frecuencia de imágenes usando Matlab

Código fuente de Matlab para la detección de bordes de imágenes de múltiples escalas basada en la transformada wavelet (ejecutándose en Matlab 7.

borrar todo;

cargar wbarb;

I = ind2gray ( X,mapa);imshow(I);

I1 = imadjust( I,stretchlim(I),);figura;imshow(I1

;

J = 3;

a(1:N,1:M,1,1:J+1) = 0

dx(1:N,1: M ,1,1:J+1) = 0;

dy(1:N,1:M,1,1:J+1) =

d(; 1 :N,1:M,1,1:J+1) = 0;

a(:,:1,1) = conv2(h,h,I,'mismo'); /p>

a(:,:1,1) = conv2(h,h,I,'mismo'

p>

dx(:,:,1,1); ) = conv2(delta,g,I,'mismo');

dy(:,:,1,1) = conv2(g ,delta,I,'mismo');

x = dx(:,:,1,1);

y = dy(:,:,1,1);

d(:,:,1); ,1) = sqrt(x. ^2+y.^2+y.^2);

I1 = imadjust(d(: ,:,1,1),stretchlim(d(:, :,1,1)),[0 1] );figura;imshow(I1);

lh = longitud(h);

lg = longitud(g); /p>

para j = 1：J+1

lhj = 2^j*(lh-1)+1;

lgj = 2^j*(lg -1)+1;

lgj = 2^j*(lg-1)+1;

para n = 1:lh

hj(2^j*(n-1)+1)=h (n

fin

p>

para n = 1:lg

gj(2^j*(n-1)+1)=g(n

end

);

a(：1,j+1) = conv2(hj,hj,a(:,:,1,j),'mismo');

dx(:,:,1, j+1) = conv2(delta,gj,a(:,:,1,j),'mismo'

dy( :,.,1,j+1) = conv2(gj) ,delta,a(:,:,1,j),'mismo');

x = dx(:,:,1, j+1); dy(:,:,1,j+1);

dj(:,:,1,j+1) = sqrt(x .^2 + y.^2); = imadjust(dj(:,:,1,j+1),stretchlim(dj(:,:,1,j+1)),[0 1] );figura;imshow(I1); p>Fin