Лучшие тарифы

выгодный
3.5 руб/мин
безлимит
160 рублей
Безлимит на свои операторы
120 руб
Безлимит
299 руб
Замечательный тариф
99 руб

Реклама

Для вейвлетных коэффициентов предложены различные методы векторного квантования.

Для вейвлетных коэффициентов предложены различные методы векторного квантования.

ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ - М. Актер

В модуле вейвлетного преобразования произво­дят вейвлетное разложение похожее по форме на хорошо известное разложение в ряд Фурье, но зада­ваемое двухпараметрическим семейством функций

f(t) = ЕЕ ajkVd t), (1)

k j

ajk = J f (t )j t) dt,                 (2)

где j и k - целые числа, а ^j-k(t) - функции вейвлет­ного разложения. Коэффициенты ajk называют коэффициентами дискретного вейвлетного пре­образования (DWT) функции f(t) или просто вей- влетными коэффициентами.

При векторном квантовании вместо отдель­ных пикселей используются группы коэффици­ентов. Для вейвлетных коэффициентов предло­жены различные методы векторного квантова­ния. Во всех этих методах формирование вектора происходит двумя способами: внутри диапазона и между диапазонами. Во-первых, внутри диапазона группируют пиксели, относящиеся к одному и то­му же уровню и одинаково расположенные внут­ри поддиапазона. Во-вторых, между диапазонами группируют пиксели, относящиеся к различным уровням, но расположенные одинаково, или пик­сели, относящиеся к одному уровню, но располо­женные по-разному. Известен еще один способ формирования вектора, который называется век­торным вейвлетным преобразованием [20]. При этом преобразовании генерируют векторные, а не скалярные коэффициенты. Благодаря этому естественным образом реализуется кодирование с векторным нуль деревом.

В VSPIHT элементарными единицами кодиро­вания являются векторы размером HV, получае­мые группированием вейвлетных коэффициен­тов в окнах размером H х V в каждом поддиапазо­не. Затем пространство с размерностью HV, натянутое на вейвлетные векторы, сегментируют на несколько классов с использованием предуста­новленных порогов, масштаб которых постепен­но уменьшают. Для классификации реальных вейвлетных векторов изображения в множе­ственных проходах на основе области в HV-мер- ном пространстве, где они находятся, используют метод сегментирования множества [21]. Каждый новой проход дает векторы из нового класса, ле­жащие в той же области, ассоциированной с про­ходом. Векторы, которые признаны существен­ными при проходе, квантуют в том же проходе, а затем последовательно уточняют при последую­щих проходах с использованием векторного ре­шеточного квантования Вороного (Voronoi Lattice Vector Quantization, VLQV).