Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия

В статье предлагается алгоритм для генерации многомасштабного представления изображения на основе пакетного вейвлет-преобразования. Приводятся результаты работы алгоритма, подтверждающие возможность использования алгоритма для решения поставленной задачи. У статті наводиться алгори...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Datum:	2008
Hauptverfasser:	Гай, В.Е., Жизняков, А.Л.
Format:	Artikel
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2008
Schlagworte:	Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7489
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия / В.Е. Гай, А.Л. Жизняков // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 317-319. — Бібліогр.: 1 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1860218744352014336
author	Гай, В.Е. Жизняков, А.Л.
author_facet	Гай, В.Е. Жизняков, А.Л.
citation_txt	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия / В.Е. Гай, А.Л. Жизняков // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 317-319. — Бібліогр.: 1 назв. — рос.
collection	DSpace DC
description	В статье предлагается алгоритм для генерации многомасштабного представления изображения на основе пакетного вейвлет-преобразования. Приводятся результаты работы алгоритма, подтверждающие возможность использования алгоритма для решения поставленной задачи. У статті наводиться алгоритм для генерації багатомасштабного виявлення зображень на основі пакетного вейвлет-перетворення. Наводяться результати роботи алгоритму, які підтверджують можливість використання алгоритму для розв’язання поставленої задачі.
first_indexed	2025-12-07T18:17:16Z
format	Article
fulltext	«Штучний інтелект» 4’2008 317 4Г УДК 004.932.2 В.Е. Гай, А.Л. Жизняков Муромский институт (филиал) Владимирского государственного университета, г. Муром, Россия iamuser@inbox.ru Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия В статье предлагается алгоритм для генерации многомасштабного представления изображения на основе пакетного вейвлет-преобразования. Приводятся результаты работы алгоритма, подтверждающие возможность использования алгоритма для решения поставленной задачи. Введение Часто решение различных задач обработки изображений основано на использо- вании многомасштабного представления изображений. Обычно многомасштабное представление генерируется с коэффициентом сжатия 2. Однако часто стоит задача генерации многомасштабного представления с коэффициентом сжатия не кратным 2. Для этого существуют различные методы, которые часто оказываются сложны для реализации и вычислительно не эффективны. Одним из возможных способов генерации многомасштабного преобразования изображения является пакетное вейвлет-преобразование [1]. Цель работы Разработка алгоритма формирования многомасштабного представления изо- бражения с произвольным коэффициентом сжатия на основе пакетного вейвлет- преобразования. Предлагаемый алгоритм Допустим, необходимо сформировать многомасштабное представление с коэффициентом сжатия vk по вертикали и hk по горизонтали, 10  hk , 10  vk . Для решения задачи предлагается следующий алгоритм. 1. Сформировать N -уровневое пакетное вейвлет-разложение исходного изоб- ражения f :  ijW w , где ijw – вейвлет-пакет с координатами  ji, ,  wdi ;1 ,  htj ;1 , Nwdht 4 , N – число уровней разложения. Многомасштабное представление изображения W также можно представить в виде четырёх элементов:  321 ,,, HHHLW  , причём каждому из элементов соответствует определённая часть пакетов разложения W и, соответственно, некоторая часть спектра изображения f , причём (рис. 2): а)  ijwL  , где  / 4 1;3 / 4i wd wd   ,  / 4 1;3 / 4j ht ht   ; б)  ijwH 1 , где  / 4 1;3 / 4i wd wd   ,    1; / 4 3 / 4 1;j ht ht ht      ; Гай В.Е., Жизняков А.Л. «Искусственный интеллект» 4’2008 318 3Г в)  ijwH 2 , где    1; / 4 3 / 4 1;i wd wd wd      ,  / 4 1;3 / 4j ht ht   ; г)  ijwH 3 , где    1; / 4 3 / 4 1;i wd wd wd      ,    1; / 4 3 / 4 1;j ht ht ht      . а) б) в) Рисунок 1 – Соответствие между спектром Фурье изображения: а) – вейвлет-пакетами; б) – элементами 321 ,,, HHHL ; в) – элементами 321 ,,, HHHL при 5,0hk , 5,0vk 2. Выбрать коэффициенты сжатия a hk и a vk , которые являются ближайшими к коэффициентам hk и vk : v a hKk a h kkk a h   min , v a vKk a v kkk a v   min ,           N N NN K 4 24,..., 4 4, 4 2 , где K – множество коэффициентов сжатия, которые могут быть использованы при построении нового многомасштабного представления. 3. Сформировать элементы NL , NH1 , NH 2 , NH3 с требуемыми коэффициентами сжатия (рис. 3):  LK N WTL 1 ,  N HK N WTH 1 1 1  ,  N HK N WTH 2 1 2  ,  N HK N WTH 3 1 2  , где  1 KT – оператор обратного многомасштабного преобразования, где                              иначе. kwdkwdjkhtkht,iw W a h a h a v a v ij L ,0 , 2 1 ; 2 21 , 2 1 ; 2 21                                     .,0 ,; 2 21 2 1 ;1, 2 1 ; 2 21 , 1 иначе wdkwdkwdjkhtkhtiw W a h a h a v a v ijN H         2 1 1 2 1 2 1 , 1; ; , ; , 2 2 2 2 0, . a a a a v v h h ijN H ht k ht k wd k wd k w i ht j W иначе                                           3 1 1 2 1 1 2 , 1; ; , 1; ; . 2 2 2 2 0, . a a a a v v h h ijN H ht k ht k wd k wd k w i ht j wd W иначе                                            4. Выполнить прореживание сгенерированных элементов NL , NH1 , NH 2 , NH3 в соответствии с выбранными коэффициентами сжатия. Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия «Штучний інтелект» 4’2008 319 4Г а) б) в) Рисунок 2 – Соответствие между спектром Фурье изображения: а) – вейвлет-пакетами; б) – элементами 321 ,,, HHHL ; в) – элементами 321 ,,, HHHL при 75,0hk , 25,0vk При описании алгоритма рассматриваются не коэффициенты сжатия, а вели- чины им обратные. Смысл алгоритма от этого не меняется, зато значительно упрощаются некоторые математические записи. На рис. 3 показаны элементы многомасштабного представления, сформированные с использованием коэф- фициентов сжатия 5,0hk , 5,0vk (рис. 3а) и 75,0hk , 25,0vk (рис. 3б). а) б) Рисунок 3 – Элементы 321 ,,, HHHL , сформированные с использованием коэффициентов сжатия: а) – 5,0hk , 5,0vk ; б) – 75,0hk , 25,0vk Заключение В настоящее время существуют различные подходы к генерации многомас- штабного представления изображения с коэффициентом сжатия не кратным 2. Однако, в ряде случаев, такие подходы трудны для практической реализации. В настоящей работе предлагается подход к генерации многомасштабного представления с произвольным коэффициентом сжатия на основе пакетного вейвлет-преобразования. Многомасштабное представление, сгенерированное на основе предлагаемого подхода, может быть исполь- зовано при решении тех задач обработки изображений, в которых не требуется выполнения восстановления изображения из его многомасштабного представления. Например, при сегментации изображений. Литература 1. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов: Пер. с англ. С. Малла. – М.: Мир, 2005. – 671 с. В.Є. Гай, А.Л. Жизняков Пакетне вейвлет-перетворення з довільним коефіцієнтом стиску У статті наводиться алгоритм для генерації багатомасштабного виявлення зображень на основі пакетного вейвлет-перетворення. Наводяться результати роботи алгоритму, які підтверджують можливість використання алгоритму для розв’язання поставленої задачі. Статья поступила в редакцию 10.07.2008.
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-7489
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1561-5359
language	Russian
last_indexed	2025-12-07T18:17:16Z
publishDate	2008
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
record_format	dspace
spelling	Гай, В.Е. Жизняков, А.Л. 2010-03-31T15:43:31Z 2010-03-31T15:43:31Z 2008 Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия / В.Е. Гай, А.Л. Жизняков // Штучний інтелект. — 2008. — № 4. — С. 317-319. — Бібліогр.: 1 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7489 004.932.2 В статье предлагается алгоритм для генерации многомасштабного представления изображения на основе пакетного вейвлет-преобразования. Приводятся результаты работы алгоритма, подтверждающие возможность использования алгоритма для решения поставленной задачи. У статті наводиться алгоритм для генерації багатомасштабного виявлення зображень на основі пакетного вейвлет-перетворення. Наводяться результати роботи алгоритму, які підтверджують можливість використання алгоритму для розв’язання поставленої задачі. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия Пакетне вейвлет-перетворення з довільним коефіцієнтом стиску Article published earlier
spellingShingle	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия Гай, В.Е. Жизняков, А.Л. Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений
title	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
title_alt	Пакетне вейвлет-перетворення з довільним коефіцієнтом стиску
title_full	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
title_fullStr	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
title_full_unstemmed	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
title_short	Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
title_sort	пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия
topic	Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений
topic_facet	Распознавание образов. Системы цифровой обработки сигналов и изображений
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7489
work_keys_str_mv	AT gaive paketnoeveivletpreobrazovaniesproizvolʹnymkoéfficientomsžatiâ AT žiznâkoval paketnoeveivletpreobrazovaniesproizvolʹnymkoéfficientomsžatiâ AT gaive paketneveivletperetvorennâzdovílʹnimkoefícíêntomstisku AT žiznâkoval paketneveivletperetvorennâzdovílʹnimkoefícíêntomstisku

Пакетное вейвлет-преобразование с произвольным коэффициентом сжатия

Institution

Ähnliche Einträge