Введение в вейвлет-анализ. Юдин М.Н - 76 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГГРУ | Москва

Составители: 

Рубрика: 

76
вейвлет- преобразование (с уменьшением числа отсчетов), т.е.
двумерный алгоритм Малла. В результате чего образуются четыре
блока вейвлет-коэффициентов. Один блок (I
0
) получается после
применения масштабирующей функции, а три других I
1
, I
2
, I
3
) - при
прохождении фильтрами, соответствующими трем всплескам (см.
главу 5, часть 2)). Задается порог отсечения вейвлет-коэффициентов
в области изображений, и все те участки коэффициентов I
1
, I
2
, I
3
,
которые меньше этого порога, зануляются. После чего сохраняются
только оставшиеся ненулевые
детали и I
0
. За счет этого зануления и
происходит сжатие. При восстановлении первоначального
изображения применяется обратное DWT.
Отметим, что DWT можно применить далее, увеличив глубину
сжатия. Это позволит еще более уменьшить размер первоначального
изображения.
Ниже представлено изображение, сжатое с помощью
вейвлетов. Приведены характеристики применявшегося базисного
всплеска и уровня сжатия.
Рис. 6.2. Изображение “Barton” (Matlab 4.0).
Слева – оригинал (256 Кб),
справа – реконструкция (16-20 Кб).
Для сжатия применялся базис Добеши №20, уровень сжатия
2
Заключение
Авторами разработан пакет программ “Wavelet12D”, который
ориентирован, главным образом, для обучения студентов основам
одномерного и двумерного вейвлет-преобразования. Кроме того,
программы находят применение при решении различных
практических задач. 
вейвлет- преобразование (с уменьшением числа отсчетов), т.е.
двумерный алгоритм Малла. В результате чего образуются четыре
блока вейвлет-коэффициентов. Один блок (I0) получается после
применения масштабирующей функции, а три других I1, I2, I3) - при
прохождении фильтрами, соответствующими трем всплескам (см.
главу 5, часть 2)). Задается порог отсечения вейвлет-коэффициентов
в области изображений, и все те участки коэффициентов I1, I2, I3,
которые меньше этого порога, зануляются. После чего сохраняются
только оставшиеся ненулевые детали и I0. За счет этого зануления и
происходит сжатие. При восстановлении первоначального
изображения применяется обратное DWT.
      Отметим, что DWT можно применить далее, увеличив глубину
сжатия. Это позволит еще более уменьшить размер первоначального
изображения.
      Ниже представлено изображение, сжатое с помощью
вейвлетов. Приведены характеристики применявшегося базисного
всплеска и уровня сжатия.




            Рис. 6.2. Изображение “Barton” (Matlab 4.0).
                      Слева – оригинал (256 Кб),
                 справа – реконструкция (16-20 Кб).
      Для сжатия применялся базис Добеши №20, уровень сжатия
                               2

                          Заключение

     Авторами разработан пакет программ “Wavelet12D”, который
ориентирован, главным образом, для обучения студентов основам
одномерного и двумерного вейвлет-преобразования. Кроме того,
программы находят применение при решении различных
практических задач.



                                                                76

Страницы