Extracción/reducción de características utilizando DWT

1. Por qué se utiliza DWT en la extracción de funciones?
2. ¿Cómo se usa DWT en el procesamiento de imágenes??
3. ¿Es la transformación de wavelet una extracción de características??
4. ¿Qué es la extracción de características basadas en wavelet??

Por qué se utiliza DWT en la extracción de funciones?

12], se propone un método de extracción de características basado en transformación de wavelet discreta (DWT). Los coeficientes de aproximación de DWT junto con algunas características útiles de los coeficientes de alta frecuencia seleccionados por el método de módulo máximo se utilizan como características. Una nueva forma de pensar en los datos de microarrays es como un conjunto de señales.

¿Cómo se usa DWT 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.

¿Es la transformación de wavelet una extracción de características??

La transformación de wavelet discreta se usa ampliamente en el paso de extracción de características porque funciona de manera eficiente en este campo, como lo confirma los resultados de estudios anteriores. El paso de selección de características se utiliza para minimizar la dimensionalidad excluyendo características irrelevantes. Este paso se realiza utilizando evolución diferencial.

¿Qué es la extracción de características basadas en wavelet??

Estos coeficientes wavelet se utilizan para extraer características de datos hiperespectrales. La transformación wavelet se usa para diseccionar la señal o el vector de píxeles de un datos hiperespectrales en diferentes componentes de frecuencia y luego dependiendo de los componentes de frecuencia que se utilizan en el procesamiento posterior.