Последние новости
Лучшие тарифы
Реклама
Для вейвлетных коэффициентов предложены различные методы векторного квантования.
Для вейвлетных коэффициентов предложены различные методы векторного квантования.
ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ - М. Актер
22 
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).