Procesamiento de imágenes basado en la transformación de wavelet en Python [cerrado]

1. Cómo se usa la transformación de wavelet en el procesamiento de imágenes?
2. ¿Cuál es la desventaja de la transformación wavelet??
3. Por qué se utiliza la transformación de wavelet discreta en el procesamiento de imágenes?

Cómo se usa la transformación de wavelet en el procesamiento de imágenes?

Usando la transformación de wavelet, la imagen se puede descomponer en diferentes niveles de resolución, ya que la descomposición de wavelet tiene un tamaño de ventana variable y también se puede procesar de baja resolución a alta resolución a medida que la transformación wavelet se localiza tanto en los dominios de tiempo como en los dominios de frecuencia.

¿Cuál es la desventaja de la transformación wavelet??

Aunque la transformación de wavelet discreta (DWT) es una herramienta poderosa para el procesamiento de señales e imágenes, tiene tres desventajas serias: sensibilidad de cambio, mala direccionalidad y falta de información de fase.

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.