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WvltTrans.cpp
资源名称：imagefusionwavelettransform.rar　[点击查看]
上传用户：aqingfeng
上传日期：2014-03-25
资源大小：1839k
文件大小：22k
源码类别：

波变换

开发平台：

Visual C++

WvltTrans.cpp：源码内容
  1. // WvltTrans.cpp: implementation of the CWvltTrans class.
  2. //
  3. //////////////////////////////////////////////////////////////////////
  5. #include "stdafx.h"
  6. #include "小波变换.h"
  7. #include "WvltTrans.h"
  8. #include <math.h>
  10. #ifdef _DEBUG
  11. #undef THIS_FILE
  12. static char THIS_FILE[]=__FILE__;
  13. #define new DEBUG_NEW
  14. #endif
  16. //////////////////////////////////////////////////////////////////////
  17. // Construction/Destruction
  18. //////////////////////////////////////////////////////////////////////
  20. CWvltTrans::CWvltTrans()
  21. {
  23. }
  25. CWvltTrans::~CWvltTrans()
  26. {
  28. }
  29. /********************************************************************************
  30. *函数描述：Hori_Transform完成一次图像水平方向的小波变换 *
  31. *函数参数：short **spOriginData：二维指针，指向原始的图像数据 *
  32. *   short **spTransData0：小波变换系数，存放一次水平变换后的小波系数 *
  33. *   int   nHeight   ：图像属性参数，数值为原始图像的高 *
  34. *   int nWidth_H   ：图像属性参数，数值为原始图像宽度值的一半 *
  35. *   float fRadius   ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1 *
  36. ********************************************************************************/
  38. void CWvltTrans::Hori_Transform(short** spOriginData, short** spTransData0, int nHeight, int nWidth_H, float fRadius)
  39. {
  40.     int Trans_W, //图像扫描线控制：横坐标
  41. Trans_H, //图像扫描线控制：纵坐标
  42. Trans_M, //图像矩阵的横坐标
  43. Trans_N; //图像矩阵的纵坐标
  44.   int iWidth = nWidth_H * 2; //原始图像的宽度值
  45. short Trans_Coeff0; //小波变换系数
  46.     signed short Trans_Coeff1;
  47. //本模块完成变换系数的赋值采样
  48.     for(Trans_H = 0; Trans_H < nHeight; Trans_H ++)            
  49. {
  50. for(Trans_N = 0; Trans_N < nWidth_H; Trans_N ++)           
  51. {
  52. Trans_W = Trans_N << 1;
  53.             if (fRadius == 2)
  54. {
  55. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]);
  56.                     spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W+1]);
  57. }
  58.             else
  59. {
  60.                     spTransData0[Trans_H][Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]-128); //even
  61.                     spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W+1]-128); //odd
  62. }
  63.     }
  64. }
  65. //通过图像的差分，完成小波变换
  66. for(Trans_H=0; Trans_H<nHeight; Trans_H++)
  67. {
  68. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H-1; Trans_N++)
  69. {
  70. //奇偶数值和的一半
  71. Trans_Coeff1 = ((spTransData0[Trans_H][Trans_N]+spTransData0[Trans_H][Trans_N+1])>>1);
  72. //逻辑非操作后数值加1
  73. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  74. //系数预测
  75. spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff1;
  76. }
  77. //完成一个偶系数的边界处理
  78. Trans_Coeff1 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H-1]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H-2])>>1);
  79. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  80. spTransData0[Trans_H][iWidth-1] = spTransData0[Trans_H][iWidth-1]+Trans_Coeff1;
  81. //完成一个奇系数的边界处理
  82. Trans_Coeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+1])>>2);
  83. spTransData0[Trans_H][0] = spTransData0[Trans_H][0]+Trans_Coeff0;
  84. //提升，整数到整数的变换
  85. for(Trans_N=1; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  86. {
  87. Trans_Coeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N-1])>>2);
  88. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = spTransData0[Trans_H][Trans_N]+Trans_Coeff0;
  89. }
  91. }
  92. }
  94. /********************************************************************************
  95. *函数描述： Vert_Transform完成一次图像竖直方向的小波变换 *
  96. *函数参数： short **spOriginData：二维指针，指向原始的图像数据 *
  97. * short **spTransData1：小波变换系数，存放一次竖直变换后的小波系数 *
  98. * int   nHeight_H ：图像属性参数，数值为原始图像高度值的一半 *
  99. * int   nWidth ：图像属性参数，数值为原始图像宽度 *
  100. * float fRadius ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1 *
  101. ********************************************************************************/
  102. void CWvltTrans::Vert_Transform(short** spOriginData, short** spTransData1, int nHeight_H, int nWidth, float fRadius)
  103. {
  104. int Trans_W, //图像扫描线控制：横坐标
  105. Trans_H, //图像扫描线控制：纵坐标
  106. Trans_M, //图像矩阵的横坐标
  107. Trans_N; //图像矩阵的纵坐标
  108.   int iHeight = nHeight_H * 2;//原始图像的宽度值
  109. short Trans_Coeff0; //小波变换系数
  110.     signed short Trans_Coeff1;
  111. //本模块完成变换系数的赋值采样
  112. for(Trans_W = 0; Trans_W < nWidth; Trans_W ++)            
  113. {
  114. for(Trans_M = 0; Trans_M < nHeight_H; Trans_M ++)           
  115. {
  116. Trans_H = Trans_M << 1;
  117.             if (fRadius == 2)
  118. {
  119. spTransData1[Trans_M][Trans_W] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]);
  120.                     spTransData1[nHeight_H + Trans_M][Trans_W] = (spOriginData[Trans_H+1][Trans_W]);
  121. }
  122.             else
  123. {
  124.                     spTransData1[Trans_M][Trans_W] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]-128); //even
  125.                     spTransData1[nHeight_H + Trans_M][Trans_W] = (spOriginData[Trans_H+1][Trans_W]-128); //odd
  126. }
  127.     }
  128. }
  129. //通过图像的差分，完成小波变换
  130. for(Trans_W=0; Trans_W<nWidth; Trans_W++)
  131. {
  132. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H-1; Trans_M++)
  133. {
  134. //奇偶数值和的一半
  135. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[Trans_M][Trans_W]+spTransData1[Trans_M+1][Trans_W])>>1);
  136. //逻辑非操作后数值加1
  137. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  138. //系数预测
  139. spTransData1[nHeight_H + Trans_M][Trans_W] = spTransData1[nHeight_H + Trans_M][Trans_W]+Trans_Coeff1;
  140. }
  141. //完成一个偶系数的边界处理
  142. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[nHeight_H-1][Trans_W]+spTransData1[nHeight_H-2][Trans_W])>>1);
  143. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  144. spTransData1[iHeight-1][Trans_W] = spTransData1[iHeight-1][Trans_W]+Trans_Coeff1;
  145. //完成一个奇系数的边界处理
  146. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H][Trans_W]+spTransData1[nHeight_H+1][Trans_W])>>2);
  147. spTransData1[0][Trans_W] = spTransData1[0][Trans_W]+Trans_Coeff0;
  148. //提升，整数到整数的变换
  149. for(Trans_M=1; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  150. {
  151. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H + Trans_M][Trans_W]+spTransData1[nHeight_H + Trans_M -1][Trans_W])>>2);
  152. spTransData1[Trans_M][Trans_W] = spTransData1[Trans_M][Trans_W]+Trans_Coeff0;
  153. }
  155. }
  156. }
  158. /********************************************************************************
  159. *函数描述： DWT_Once完成一次图像的小波变换 *
  160. *函数参数： short **spOriginData：二维指针，指向原始的图像数据 *
  161. * short **spTransData0：小波变换系数，存放一次水平变换后的小波系数 *
  162. * short **spTransData1：小波变换系数，存放一次数值变换后的小波系数 *
  163. * int   nHeight ：图像属性参数，数值为原始图像的高度值 *
  164. * int   nHeight_H ：图像属性参数，数值为原始图像高度值的一半 *
  165. * int   nWidth ：图像属性参数，数值为原始图像的宽度值 *
  166. * int   nWidth_H ：图像属性参数，数值为原始图像宽度值的一半 *
  167. * int   layer ：小波变换的层数，数值为1层 *
  168. * float fRadius ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1.414 *
  169. ********************************************************************************/
  171. void CWvltTrans::DWT_Once(short** spOriginData, short** spTransData0, short** spTransData1, int nHeight, int nHeight_H, int nWidth, int nWidth_H, int layer, float fRadius)
  172. {
  173. int Trans_W, //图像扫描线控制：横坐标
  174. Trans_H, //图像扫描线控制：纵坐标
  175. Trans_M, //图像矩阵的横坐标
  176. Trans_N; //图像矩阵的纵坐标
  177. short Trans_Coeff0; //小波变换系数
  178.     signed short Trans_Coeff1;
  179. fRadius=1.414; //变换滤波系数
  180. //本模块完成变换系数的赋值采样
  181. //行变换,第一次（layer=1时）时nHeight即为原始图像的高度值
  182.     for(Trans_H=0; Trans_H<nHeight; Trans_H++)            
  183. {
  184. if(layer == 1)
  185.  //layer=1时，nWidth_H为原始图像宽度值的一半
  186. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)          
  187. {
  188. Trans_W=Trans_N<<1;
  189.             if (fRadius==2)
  190. {
  191. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]);
  192.                     spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W+1]);
  193. }
  194.             else
  195. {
  196.                     spTransData0[Trans_H][Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W]-128);
  197.                     spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = (spOriginData[Trans_H][Trans_W+1]-128);
  198. }
  199.     }
  200. //若变换层数大于1,则仅采样低频的小波系数
  201. if(layer > 1)
  202. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  203. {
  204. Trans_W=Trans_N<<1;
  205. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = spTransData1[Trans_H][Trans_W];
  206.             spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[Trans_H][Trans_W+1];
  207. }
  208. }
  209. for(Trans_H=0; Trans_H<nHeight; Trans_H++)
  210. {
  211. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H-1; Trans_N++)
  212. {
  213. //奇偶数值和的一半
  214. Trans_Coeff1 = ((spTransData0[Trans_H][Trans_N]+spTransData0[Trans_H][Trans_N+1])>>1);
  215. //逻辑非操作后数值加1
  216. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  217. //系数预测
  218. spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff1;
  219. }
  220. //完成一个偶系数的边界处理
  221. Trans_Coeff1 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H-1]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H-2])>>1);
  222. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  223. spTransData0[Trans_H][nWidth-1] = spTransData0[Trans_H][nWidth-1]+Trans_Coeff1;
  224. //完成一个奇系数的边界处理
  225. Trans_Coeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+1])>>2);
  226. spTransData0[Trans_H][0] = spTransData0[Trans_H][0]+Trans_Coeff0;
  227. //提升，整数到整数的变换
  228. for(Trans_N=1; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  229. {
  230. Trans_Coeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N-1])>>2);
  231. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = spTransData0[Trans_H][Trans_N]+Trans_Coeff0;
  232. }
  234. }//水平方向的变换结束
  235. //竖直方向的变换开始，数据源未水平变换后的小波系数
  236. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight; Trans_M++)
  237. {
  238. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  239. {
  240. spTransData0[Trans_M][Trans_N]*=fRadius;
  241. spTransData0[Trans_M][Trans_N+nWidth_H]/=fRadius;
  242. }
  243. }
  244. //行提升后的数据在spTransData0中，spTransData0中的数据自然奇偶有序
  245. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  246. {
  247. //列变换
  248. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  249. {
  250. Trans_H =Trans_M<<1;
  251. //频带LL部分
  252. spTransData1[Trans_M][Trans_N] = spTransData0[Trans_H][Trans_N];
  253. //频带HL部分
  254. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N] = spTransData0[Trans_H+1][Trans_N];
  255. //频带LH部分
  256. spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N];
  257. //频带HH部分
  258. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData0[Trans_H+1][nWidth_H+Trans_N];
  259. }
  260. //第一次提升奇数坐标系数
  261. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H-1; Trans_M++)
  262. {
  263. //竖直方向的变换 
  264. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[Trans_M][Trans_N]+spTransData1[Trans_M+1][Trans_N])>>1);
  265. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  266. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N] = spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N]+Trans_Coeff1;
  267. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[Trans_M+1][nWidth_H+Trans_N])>>1);
  268. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  269. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff1;
  270. }
  271. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[nHeight_H-1][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H-2][Trans_N])>>1);
  272. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  273. spTransData1[nHeight-1][Trans_N] = spTransData1[nHeight-1][Trans_N]+Trans_Coeff1;
  274. Trans_Coeff1 = ((spTransData1[nHeight_H-1][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H-2][nWidth_H+Trans_N])>>1);
  275. Trans_Coeff1=~Trans_Coeff1+1;
  276. //边界处理
  277. spTransData1[nHeight-1][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[nHeight-1][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff1;
  279. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+1][Trans_N])>>2);
  280. spTransData1[0][Trans_N] = spTransData1[0][Trans_N]+Trans_Coeff0;
  281. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+1][nWidth_H+Trans_N])>>2);
  282. //边界处理
  283. spTransData1[0][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[0][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff0;
  284. //第一次提升偶数坐标系数
  285. for(Trans_M=1; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  286. {
  287. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+Trans_M-1][Trans_N])>>2);
  288. spTransData1[Trans_M][Trans_N] = spTransData1[Trans_M][Trans_N]+Trans_Coeff0;
  289. Trans_Coeff0 = ((spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+Trans_M-1][nWidth_H+Trans_N])>>2);
  290. spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+Trans_Coeff0;
  291. }
  292. }
  293. //存放小波系数，LL频带的系数进行幅值增强处理，其它高频频带的系数则削弱其幅值
  294. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth; Trans_N++)
  295. {
  296. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  297. {
  298. spTransData1[Trans_M][Trans_N]*=fRadius;
  299. spTransData1[Trans_M+nHeight_H][Trans_N]/=fRadius;
  300. }
  301. }
  302. }
  304. /********************************************************************************
  305. *函数描述： DWT_TwoLayers完成两次图像的小波变换 *
  306. *函数参数： short **spOriginData：二维指针，指向原始的图像数据 *
  307. * short **spTransData0：小波变换系数，存放一次水平变换后的小波系数 *
  308. * short **spTransData1：小波变换系数，存放一次数值变换后的小波系数 *
  309. * int   nHeight ：图像属性参数，数值为原始图像的高度值 *
  310. * int   nHeight_H ：图像属性参数，数值为原始图像高度值的一半 *
  311. * int   nWidth ：图像属性参数，数值为原始图像的宽度值 *
  312. * int   nWidth_H ：图像属性参数，数值为原始图像宽度值的一半 *
  313. * int   layer ：小波变换的层数，数值为2层 *
  314. * float fRadius ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1.414 *
  315. ********************************************************************************/
  317. void CWvltTrans::DWT_TwoLayers(short** spOriginData, short** spTransData0, short** spTransData1, int nHeight, int nHeight_H, int nWidth, int nWidth_H, int layer, float fRadius)
  318. {
  319. int i;
  320. short **pData, **pTran0, **pTran1;
  321. //图像的属性参数
  322. int iWidth, iHeight, iWidth_H, iHeight_H;
  323. float fr = fRadius;
  324. //获得数据空间的指针
  325. pData = spOriginData;
  326. pTran0 = spTransData0;
  327. pTran1 = spTransData1;
  328. //图像属性参数赋值
  329. iWidth = nWidth; iWidth_H = nWidth_H;
  330. iHeight = nHeight; iHeight_H = nHeight_H;
  331. //利用循环完成两次小波变换
  332. for(i=1; i<=layer; i++)
  333. {
  334. DWT_Once(pData,pTran0,pTran1,iHeight,iHeight_H,iWidth,iWidth_H,i,fr);
  335. iHeight=iHeight>>1; iWidth=iWidth>>1;
  336. iHeight_H=iHeight/2; iWidth_H=iWidth/2;
  337. }
  339. }
  341. /********************************************************************************
  342. *函数描述： DWT_TriLayers完成三次图像的小波变换 *
  343. *函数参数： short **spOriginData：二维指针，指向原始的图像数据 *
  344. * short **spTransData0：小波变换系数，存放一次水平变换后的小波系数 *
  345. * short **spTransData1：小波变换系数，存放一次数值变换后的小波系数 *
  346. * int   nHeight ：图像属性参数，数值为原始图像的高度值 *
  347. * int   nHeight_H ：图像属性参数，数值为原始图像高度值的一半 *
  348. * int   nWidth ：图像属性参数，数值为原始图像的宽度值 *
  349. * int   nWidth_H ：图像属性参数，数值为原始图像宽度值的一半 *
  350. * int   layer ：小波变换的层数,数值为3层 *
  351. * float fRadius ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1.414 *
  352. ********************************************************************************/
  354. void CWvltTrans::DWT_TriLayers(short** spOriginData, short** spTransData0, short** spTransData1, int nHeight, int nHeight_H, int nWidth, int nWidth_H, int layer, float fRadius)
  355. {
  356. int i;
  357. short **pData, **pTran0, **pTran1;
  358. //图像的属性参数
  359. int iWidth, iHeight, iWidth_H, iHeight_H;
  360. float fr = fRadius;
  361. //获得数据空间的指针
  362. pData = spOriginData;
  363. pTran0 = spTransData0;
  364. pTran1 = spTransData1;
  365. //图像属性参数赋值
  366. iWidth = nWidth; iWidth_H = nWidth_H;
  367. iHeight = nHeight; iHeight_H = nHeight_H;
  368. //利用循环完成两次小波变换
  369. for(i=1; i<=layer; i++)
  370. {
  371. DWT_Once(pData,pTran0,pTran1,iHeight,iHeight_H,iWidth,iWidth_H,i,fr);
  372. iHeight=iHeight>>1; iWidth=iWidth>>1;
  373. iHeight_H=iHeight/2; iWidth_H=iWidth/2;
  374. }
  375. }
  377. /********************************************************************************
  378. *函数描述： DWTi_Once完成一次图像小波变换的逆变换 *
  379. *函数参数： short **spData ：二维指针，其数据空间存放小波逆变换后的图像数据*
  380. * short **spTransData0：小波变换系数，存放一次水平变换后的小波系数 *
  381. * short **spTransData1：小波变换系数，存放一次数值变换后的小波系数 *
  382. * int   nHeight ：图像属性参数，数值为原始图像的高度值 *
  383. * int   nHeight_H ：图像属性参数，数值为原始图像高度值的一半 *
  384. * int   nWidth ：图像属性参数，数值为原始图像的宽度值 *
  385. * int   nWidth_H ：图像属性参数，数值为原始图像宽度值的一半 *
  386. * int   layer ：小波变换的层数,数值为3层 *
  387. * float fRadius ：小波变换因子，在调用时候已指定数值为1.414 *
  388. ********************************************************************************/
  390. void CWvltTrans::DWTi_Once(short **spData, short **spTransData0, short **spTransData1, int nHeight, int nHeight_H, int nWidth, int nWidth_H, int layer, float fRadius)
  391. {
  393. int Trans_W, //图像扫描线控制：横坐标
  394. Trans_H, //图像扫描线控制：纵坐标
  395. Trans_M, //图像矩阵的横坐标
  396. Trans_N; //图像矩阵的纵坐标
  397. short WvltCoeff0; //小波变换系数
  398.     signed short WvltCoeff1;
  400. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth; Trans_N++)
  401. {
  402. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  403. {
  404. spTransData1[Trans_M][Trans_N]/=fRadius;
  405. spTransData1[Trans_M+nHeight_H][Trans_N]*=fRadius;
  406. }
  407. }
  408. //逆变换是一个逆过程，所以现从竖直方向开始
  409. //竖直方向的逆变换（此时自然奇偶有序排列），Trans_N为图像矩阵的纵坐标
  410. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  411. {
  412. //偶数坐标的小波系数逆变换时的边界处理
  413. WvltCoeff0 = ((spTransData1[nHeight_H][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+1][Trans_N])>>2);
  414. spTransData1[0][Trans_N] = spTransData1[0][Trans_N]-WvltCoeff0;
  415. WvltCoeff0 = ((spTransData1[nHeight_H][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+1][nWidth_H+Trans_N])>>2);
  416. spTransData1[0][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[0][nWidth_H+Trans_N]-WvltCoeff0;
  417. //竖直方向逆变换的第二次偶数坐标小波系数的逆变换
  418. for(Trans_M=1; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  419. {
  420. WvltCoeff0 = ((spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+Trans_M-1][Trans_N])>>2);
  421. spTransData1[Trans_M][Trans_N] = spTransData1[Trans_M][Trans_N]-WvltCoeff0;
  422. WvltCoeff0 = ((spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H+Trans_M-1][nWidth_H+Trans_N])>>2);
  423. spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N]-WvltCoeff0;
  424. }
  425. //第二次奇数坐标小波系数的逆变换
  426. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H-1; Trans_M++)
  427. {
  428. WvltCoeff1 = ((spTransData1[Trans_M][Trans_N]+spTransData1[Trans_M+1][Trans_N])>>1);
  429. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  430. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N] = spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N]-WvltCoeff1;
  431. WvltCoeff1 = ((spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[Trans_M+1][nWidth_H+Trans_N])>>1);
  432. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  433. spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N]-WvltCoeff1;
  434. }
  435. //奇数坐标小波系数逆变换时的边界处理
  436. WvltCoeff1 = ((spTransData1[nHeight_H-1][Trans_N]+spTransData1[nHeight_H-2][Trans_N])>>1);
  437. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  438. spTransData1[nHeight-1][Trans_N] = spTransData1[nHeight-1][Trans_N]-WvltCoeff1;
  439. WvltCoeff1 = ((spTransData1[nHeight_H-1][nWidth_H+Trans_N]+spTransData1[nHeight_H-2][nWidth_H+Trans_N])>>1);
  440. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  441. spTransData1[nHeight-1][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[nHeight-1][nWidth_H+Trans_N]-WvltCoeff1;
  442. //本模块完成变换系数的赋值采样的逆操作
  443. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight_H; Trans_M++)
  444. {
  445. Trans_H =Trans_M<<1;
  446. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = spTransData1[Trans_M][Trans_N];
  447. spTransData0[Trans_H+1][Trans_N] = spTransData1[nHeight_H+Trans_M][Trans_N];
  448. spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = spTransData1[Trans_M][nWidth_H+Trans_N];
  449. spTransData0[Trans_H+1][nWidth_H+Trans_N]= spTransData1[nHeight_H+Trans_M][nWidth_H+Trans_N];
  450. }
  451. }
  453. //去除小波变换中频带系数的滤波影像
  454. for(Trans_M=0; Trans_M<nHeight; Trans_M++)
  455. {
  456. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  457. {
  458. spTransData0[Trans_M][Trans_N]/=fRadius;
  459. spTransData0[Trans_M][Trans_N+nWidth_H]*=fRadius;
  460. }
  461. }
  462. //下面进行水平方向的逆变换
  463. //水平方向的逆变换
  464. for(Trans_H=0; Trans_H<nHeight; Trans_H++)
  465. {
  466. //偶数坐标小波系数逆变换时的边界处理
  467. WvltCoeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+1])>>2);
  468. spTransData0[Trans_H][0] = spTransData0[Trans_H][0]-WvltCoeff0;
  469. //第二次偶数坐标小波系数的逆变换
  470. for(Trans_N=1; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  471. {
  472. WvltCoeff0 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N-1])>>2);
  473. spTransData0[Trans_H][Trans_N] = spTransData0[Trans_H][Trans_N]-WvltCoeff0;
  474. }
  475. //第二次奇数坐标小波系数的逆变换
  476. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H-1; Trans_N++)
  477. {
  478. WvltCoeff1 = ((spTransData0[Trans_H][Trans_N]+spTransData0[Trans_H][Trans_N+1])>>1);
  479. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  480. spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N] = spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]-WvltCoeff1;
  481. }
  482. //奇数坐标小波系数逆变换时的边界处理
  483. WvltCoeff1 = ((spTransData0[Trans_H][nWidth_H-1]+spTransData0[Trans_H][nWidth_H-2])>>1);
  484. WvltCoeff1=~WvltCoeff1+1;
  485. spTransData0[Trans_H][nWidth-1] = spTransData0[Trans_H][nWidth-1]-WvltCoeff1;
  487. if(layer > 1)
  488. {
  489. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  490. {
  491. Trans_W =Trans_N<<1;
  492. spTransData1[Trans_H][Trans_W] = spTransData0[Trans_H][Trans_N];
  493. spTransData1[Trans_H][Trans_W+1] = spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N];
  494. }
  495. }
  496. if(layer == 1)
  497. {
  498. for(Trans_N=0; Trans_N<nWidth_H; Trans_N++)
  499. {
  500. Trans_W =Trans_N<<1;
  501. if(fRadius!=2)
  502. {
  503. spTransData0[Trans_H][Trans_N]=spTransData0[Trans_H][Trans_N]+128;
  504. spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]=spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]+128;
  505. }
  506. if(spTransData0[Trans_H][Trans_N]>255) spTransData0[Trans_H][Trans_N]=255;
  507. if(spTransData0[Trans_H][Trans_N]<0)   spTransData0[Trans_H][Trans_N]=0;
  508. if(spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]>255) spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]=255;
  509. if(spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]<0)   spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N]=0;
  510. //   spData[Trans_H][Trans_W] = (unsigned char)spTransData0[Trans_H][Trans_N];
  511. spData[Trans_H][Trans_W] = spTransData0[Trans_H][Trans_N];
  512. //    spData[Trans_H][Trans_W+1] = (unsigned char)spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N];
  513. spData[Trans_H][Trans_W+1] =spTransData0[Trans_H][nWidth_H+Trans_N];
  514. }
  515. }
  517. }
  519. }