2D -DWT -Bildproblem

1. Was ist 2D Discrete Wavelet -Transformation?
2. So wenden Sie DWT auf das Bild in MATLAB an?
3. Warum diskrete Wavelet -Transformation in der Bildverarbeitung verwendet wird?
4. Was ist eine Wavelet -Zersetzung in der Bildverarbeitung?

Was ist 2D Discrete Wavelet -Transformation?

Die 2D Discrete Wavelet Transform (DWT) ist eine wichtige Funktion in vielen Multimedia-Anwendungen wie JPEG2000- und MPEG-4. Die 2D -DWT ist rechenintensiv als andere Funktionen, zum Beispiel im JPEG2000 -Standard.

So wenden Sie DWT auf das Bild in MATLAB an?

Einstufige 2-D-Wavelet-Transformation eines Bildes eines Bildes

Erhalten Sie die einstufige 2-D-Wavelet-Transformation des Bildes mit dem Symlet 4 und der periodischen Erweiterung des Orders 4. [CA, CH, CV, CD] = DWT2 (x, 'sym4', 'modus', 'pro'); Zeigen Sie die vertikalen Detailkoeffizienten und die Annäherungskoeffizienten an.

Warum diskrete Wavelet -Transformation in der Bildverarbeitung verwendet wird?

Das DWT zersetzt ein digitales Signal in verschiedene Subbänder, so dass die Subbänder mit niedrigerer Frequenz im Vergleich zu den höheren Frequenz -Subbändern eine feinere Frequenzauflösung und eine grobe Zeitauflösung aufweisen. DWT ist die Grundlage des neuen JPEG2000 -Bildkomprimierungsstandards.

Was ist eine Wavelet -Zersetzung in der Bildverarbeitung?

Wavelet -Zersetzungen sind neuerer Ergänzungen zum Arsenal der Mehrkish -Signalverarbeitungstechniken. Im Gegensatz zur Gaußschen und Laplace -Pyramiden liefern sie eine vollständige Bilddarstellung und führen die Zersetzung sowohl nach Skala als auch nach Orientierung durch.