Howtosignalprocessing
- Wie wird DWT in der Bildverarbeitung verwendet??
- Was ist DWT in der Bildkomprimierung?
- So wenden Sie DWT auf das Bild in MATLAB an?
- Was ist diskrete Wavelet -Transformation, für die verwendet wird?
Wie wird DWT in der Bildverarbeitung verwendet??
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 DWT in der Bildkomprimierung?
Discrete Wavelet Transform (DWT) ist eine kürzlich entwickelte Komprimierungstechnik bei der Bildkomprimierung. Die DWT -Bildkomprimierung umfasst Zersetzung (Transformation von Bild), Detailkoeffizientenschwellenwert und Entropie -Codierung. Dieses Papier beschreibt hauptsächlich die Transformation eines Bildes unter Verwendung von DWT- und Schwellenwerttechniken.
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.
Was ist diskrete Wavelet -Transformation, für die verwendet wird?
Die diskrete Wavelet -Transformation hat eine große Anzahl von Anwendungen in Wissenschaft, Ingenieurwesen, Mathematik und Informatik. Vor allem wird es zur Signalcodierung verwendet, um ein diskretes Signal in einer redundanteren Form darzustellen, häufig als Vorkonditionierung für die Datenkomprimierung.
