Составители:
Рубрика:
44
()
()()
'
1
2
1''
с
1
2
,,,
N
L
N
n
kn L kn h n n
−
−
=−
=−
ν
∑
()
()()
'
1
2
2''
с
1
2
,,,
N
H
N
n
kn L kn h n n
−
−
=−
=−
ν
∑
где N – протяженность импульсной функции. Восстановление исходно-
го изображения из компонент, на которые оно было разложено, осуще-
ствляется в обратном порядке: вначале в каждой из компонент разложе-
ния восстанавливаются удаленные отсчеты путем интерполяции, а затем
все компоненты суммируются.
В рассмотренных выше примерах был использован простейший слу-
чай – вейвлеты Хаара, при этом
()
11;
L
h
−=
()
01;
L
h
=
()
11;
L
h
=
()
11;
H
h
−=
()
01;
H
h
=
()
11
H
h
=−
. Однако в настоящее время в алго-
ритмах сжатия изображений, в силу присущих этим вейвлетам ряда не-
достатков, они не применяются. Вместо них используют другие вейв-
леты, в частности, в архиваторе JPEG 2000 –
()
L
hk
и
()
,
H
hk
значения
которых приведены в табл. 2.
3.6. Сжатие изображений на основе вейвлет-преобразования
Обратимся теперь к рассмотрению метода сжатия данных на основе
вейвлет-преобразований применительно к случаю сжатия черно-белого
Таблица 2
k h
L
(k) h
H
(k)
0 1,115087052456994 0,6029490182363579
±1 0,5912717631142470 – 0,2668641184428723
±2 – 0,05754352622849957 – 0,07822326652898785
±3 – 0,09127176311424948 0,01686411844287495
±4 0 0,02674875741080976
±5 0 0
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 42
- 43
- 44
- 45
- 46
- …
- следующая ›
- последняя »
