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こんにちは、この論文A Direct Image Contrast Enhancement Algorithm in the Wavelet Domain for Screening Mammograms に基づいてウェーブレット ドメインでマンモグラム画像強調を行おうとしています。「db16」ウェーブレットを使用した 4 レベルの分解が使用されている場所。主な拡張アルゴリズムは、この画像でより簡単かつ迅速に読むことができます: image .そして、ここに私のコード実装があります:

元の画像の作業: original-image解像度は 1024x1024 で、最大値は 242、最小値は 0です。強化
された画像の結果は次のとおりです。黒いと思われる部分に歪みがあり、胸の部分が強調されていると思います。これの原因についての私の仮説は、結果の計算の最大値が 1e+16 以上のように非常に大きいため、これらのウェーブレット係数で行った計算によるものです。しかし、これを原因として指摘することが正しいかどうかはわかりません。計算のゼロ除算については、最初の行で処理しましたが、それが正しいことであるかどうかもわかりません（ゼロ除算の結果を0に設定することにより）。

compute()
ウェーブレット係数の操作/計算の例は多くなく、係数自体の値は私にとっては任意なので、私はこれを求めています。

この拡張技術の実装を誰かが手伝ってくれることを願っています。
ありがとう、そして私の下手な英語でごめんなさい。

分析したい磁気検出器からの信号があります。wavedec() を使用して信号分解を行いました。

そして、次のように分解係数を受け取りました。

これらは、さまざまな長さの ndarrays オブジェクトです。cD1 は (1519、) cD2 は (774、など) です。配列の長さが異なることが私の主な障害です。 係数

私の質問：

DWT スケレグラムを作成する必要があり、最善を尽くしたのにできなかったと強調してもしきれません。

最善のアプローチは何ですか？次のようにmatpllotlib のimshow()を使用します。

私にエラーを与える

TypeError: dtype オブジェクトの画像データを float に変換できません

私はPythonの専門家ではないので、グーグルで検索しようとしました.ndarraysをfloatに変更しようとしました。

scaleogram、matshow、pcolormeshをプロットするのに最適なものは何ですか? ;D