Howtosignalprocessing
- ¿Qué es la transformación de wavelet discreta 2D??
- Cómo aplicar DWT en la imagen en Matlab?
- Por qué se utiliza la transformación de wavelet discreta en el procesamiento de imágenes?
- ¿Qué es la descomposición de wavelet en el procesamiento de imágenes??
¿Qué es la transformación de wavelet discreta 2D??
La transformación de wavelet discreta 2D (DWT) es una función importante en muchas aplicaciones multimedia, como los estándares JPEG2000 y MPEG-4, la marca de agua digital y los sistemas de recuperación de información multimedia basados en el contenido. El 2D DWT es computacionalmente intensivo que otras funciones, por ejemplo, en el estándar JPEG2000.
Cómo aplicar DWT en la imagen en Matlab?
Transformación de wavelet discreta 2-D de un solo nivel de una imagen
Obtenga la transformación de wavelet discreta 2-D de un solo nivel de la imagen utilizando el Symlet de Orden 4 y la extensión periódica. [CA, CH, CV, CD] = DWT2 (x, 'Sym4', 'Modo', 'PER'); Muestra los coeficientes de detalles verticales y los coeficientes de aproximación.
Por qué se utiliza la transformación de wavelet discreta en el procesamiento de imágenes?
El DWT descompone una señal digital en diferentes subbandas para que las subbandas de frecuencia más baja tengan una resolución de frecuencia más fina y una resolución de tiempo más gruesa en comparación con las subbandas de mayor frecuencia. DWT es la base del nuevo estándar de compresión de imagen JPEG2000.
¿Qué es la descomposición de wavelet en el procesamiento de imágenes??
Las descomposiciones wavelet son una adición más reciente al arsenal de las técnicas de procesamiento de señales multiescala. A diferencia de las pirámides gaussianas y laplacias, proporcionan una representación de imagen completa y realizan una descomposición de acuerdo con la escala y la orientación.
