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
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 _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 analyze(gradX, gradY, X_H, Y_H):
"""
Принимает градиенты по геометриям
Хаджина и Фрайда. Возращает словари LH, HL, HH с разложением
по уровням.
Минусы и транспонирования добавлены для совместимости с
модулем Pywawelets.
analyze вернет при точных параметрах такое же значение как и
dwt2(array,'haar') из модуля pywt(Pywawelets).
"""
M = int(np.log2(len(gradX)))
LH = dict()
HL = dict()
HH = dict()
HH[M - 1] = _get_HH_right(X_H, Y_H).T
HL[M - 1] = -ut.down_sample(gradX, 2).T
LH[M - 1] = -ut.down_sample(gradY, 2).T
for k in range(M - 1):
LH[k] = -_GetLH(M - k, gradY).T
HL[k] = -_GetHL(M - k, gradX).T
if (k != M - 1):
HH[k] = _GetHH(M - k, gradX)
return LH, HL, HH