def _get_HH_right(X_H, Y_H):
"""
Принимает X_H, Y_H - градиенты по геометрии Хаджина.
Возращает HH - квадрант на 1-ом уровне.
"""
coef = np.sqrt(2) * 0.25
tmp1 = ut.convolve_2d(X_H, ut.GetH_h(1), 'vertical')
tmp2 = ut.convolve_2d(Y_H, ut.GetH_h(1), 'horizontal')
return ut.down_sample(tmp1 + tmp2, 2) * coef
def Hudgin_gradien_model(image):
"""
Возврщает градиент по геометрии Хаджина. Находится с помощью
сверток с фильтрами пробразования Хаара.
Keyword arguments:
image - исходный массив из которого будут получать градиенты.
"""
X = np.sqrt(2) * ut.convolve_2d(image, ut.GetH_h(1), mode='horizontal')
Y = np.sqrt(2) * ut.convolve_2d(image, ut.GetH_h(1), mode='vertical')
return X, Y
def fried_model_gradient(image):
"""
Возврщает градиент по геометрии Фрайда. Hаходится с помощью
сверток с фильтрами пробразования Хаара.
Keyword arguments:
image - исходный массив из которого будут получать градиенты.
"""
tmp = ut.convolve_2d(image, ut.GetH_h(1), mode='horizontal')
X = ut.convolve_2d(tmp, ut.GetH_l(1), mode='vertical')
tmp = ut.convolve_2d(image, ut.GetH_l(1), mode='horizontal')
Y = ut.convolve_2d(tmp, ut.GetH_h(1), mode='vertical')
return X, Y
def _GetHL(m, X):
"""
Принимает X - градиент по геометрии Фрайда.
Возращает LH - квадрант составляющую на m-ом уровне. m >=1
"""
coef = np.power(np.sqrt(2), (m - 1))
tmp = X
for i in range(m - 1):
tmp = ut.convolve_2d(tmp, ut.GetH_l(2**i), 'horizontal')
tmp = ut.convolve_2d(tmp, ut.GetH_l(2**i), 'horizontal')
for i in range(1, m):
tmp = ut.convolve_2d(tmp, ut.GetH_l(2**i), 'vertical')
return coef * ut.down_sample(tmp, 2**m)
def _GetHH(m, X):
"""
Принимает X - градиент по геометрии Фрайда.
Возращает HH - квадрант составляющую на m-ом уровне. m>=2
"""
coef = np.sqrt(2**(m - 1))
buf = ut.convolve_2d(X, ut.GetH_l(2**0), 'horizontal')
buf = ut.convolve_2d(buf, ut.GetH_l(2**0), 'horizontal')
buf = ut.convolve_2d(buf, ut.GetH_h(2**(m - 1)), 'vertical')
if (m == 2):
return ut.down_sample(buf, 4).T * coef
for k in range(1, m - 1):
buf = ut.convolve_2d(buf, ut.GetH_l(2**k), 'horizontal')
buf = ut.convolve_2d(buf, ut.GetH_l(2**k), 'horizontal')
buf = ut.convolve_2d(buf, ut.GetH_l(2**k), 'vertical')
return ut.down_sample(buf, 2**m).T * coef