Miért a wavelet transzformáció a képfeldolgozásban?
Pontszám: 4,2/5 ( 66 szavazat )A Wavelet-transzformációk hasznosak lesznek a képfeldolgozásban , hogy pontosan elemezzék a kép hirtelen változásait, amelyek időben és gyakoriságban lokalizálják az eszközöket . A hullámok véges időtartamra léteznek, és különböző méretűek és formájúak.
Mi a wavelet transzformáció célja?
Wavelet átalakul. A wavelet egy matematikai függvény, amellyel egy adott függvényt vagy folyamatos idejű jelet különböző skálakomponensekre osztanak fel . Általában minden skálakomponenshez hozzá lehet rendelni egy frekvenciatartományt. Ezután minden skálakomponens a skálájának megfelelő felbontással tanulmányozható.
Mi az a wavelet transzformált kép?
A hullámokat gyakran használják kétdimenziós jelek , például képek zajtalanítására. ... A biortogonális hullámokat általában a képfeldolgozásban használják a fehér Gauss-zaj észlelésére és szűrésére, mivel nagy kontrasztjuk van a szomszédos pixelintenzitásértékekkel.
Mi az a wavelet módszer?
A wavelet transzformáció egy matematikai technika, amely egy jelet több alacsonyabb felbontási szintre bonthat egyetlen wavelet függvény (anyahullám) skálázási és eltolási tényezőinek szabályozásával (Foufoula-Georgiou és Kumar, 1995; Lau és Weng, 1995; Torrence és Compo, 1998; Percival és Walden, 2000).
Mit jelent a wavelet transzformáció?
A Wavelet transzformáció az STFT általánosítását kínálja . Jelelméleti szempontból, hasonlóan a DFT-hez és az STFT-hez, a wavelet transzformációt úgy tekinthetjük, mint egy jelnek a waveleteknek nevezett bázisfüggvények halmazába való vetítését. Az ilyen alapfüggvények a frekvenciatartományban kínálnak lokalizációt.
A hullámok megértése, 1. rész: Mik azok a hullámok
Miért használják az Stft-t?
A rövid idejű Fourier-transzformáció (STFT) egy Fourier-alapú transzformáció , amelyet a jel helyi szakaszainak szinuszos frekvenciájának és fázistartalmának meghatározására használnak, amint az idővel változik . ... Ez felfedi a Fourier-spektrumot minden rövidebb szegmensen.
Miért jobb a wavelet transzformáció, mint a Fourier transzformáció?
A Wavelet transzformáció (WT) nagyon erős a Fourier-transzformációhoz (FT) képest, mivel bármilyen típusú jelet képes egyszerre leírni mind időben, mind frekvenciatartományban, míg az FT esetében egy jelet ír le az időtartományról a frekvenciatartományra.
Mi az a DWT a képfeldolgozásban?
Összegzés. A diszkrét hullámtranszformáció (DWT) nagyon sokoldalú jelfeldolgozó eszközzé vált, miután Mallat javasolta a jelek wavelet dekompozíción alapuló többfelbontású ábrázolását.
Hogyan működik a képfeldolgozás?
A képfeldolgozás alapvetően a következő három lépésből áll: A kép importálása képalkotó eszközökkel ; A kép elemzése és manipulálása; Kimenet, amelyben az eredmény módosítható kép vagy képelemzésen alapuló jelentés.
Mik a DWT jellemzői?
A diszkrét wavelet transzformáció (DWT) jelentős információt nyer ki egy idő-frekvencia tartományban , és előnyös jellemző kivonási megközelítés az impulzusszerű válaszokból a nagy impulzusos voltammetriás (LAPV) elektronikus nyelveken (e-tongue).
Mit jelent a DWT rövid magyarázata?
A diszkrét wavelet transzformáció (DWT) egy olyan transzformáció, amely egy adott jelet több halmazra bont , ahol minden halmaz együttható idősora, amely leírja a jel időbeli alakulását a megfelelő frekvenciasávban. Feladó: Orvosbiológiai mérnöki rendszerek vezérlési alkalmazásai, 2020.
Miért jobb a DWT, mint a DCT?
Mindkét technikának megvannak a maga előnyei és hátrányai. A DWT-hez hasonlóan jobb tömörítési arányt biztosít [1,3] anélkül, hogy több információ veszítene a képről, de nagyobb feldolgozási teljesítményt igényel. Míg a DCT-ben alacsony feldolgozási teljesítményre van szükség, de blokkokkal rendelkezik, a műtermékek bizonyos információk elvesztését jelentik.
Mi a különbség az FFT és a Fourier transzformáció között?
A diszkrét Fourier-transzformáció (DFT) a Fourier-transzformációhoz hasonló transzformáció, amelyet digitalizált jelekhez használnak. ... A Fast Fourier Transform (FFT) csak egy algoritmus a DFT gyors és hatékony kiszámításához.
Mi a különbség a wavelet és a Fourier transzformáció között?
Laikus kifejezésekkel: A Fourier-transzformáció (FT) megmondja, hogy milyen frekvenciák vannak jelen a jeledben . A wavelet transzformáció (WT) megmondja, hogy milyen frekvenciák vannak jelen és hol (vagy milyen léptékben). Ha van egy jele, amely időben változik, az FT nem mondja meg, hogy ez mikor (időpont) történt.
Hogyan történik az STFT kiszámítása?
Egy STFT szűrő a következő három lépésből áll [1,4,5,7]: Elemzés: Az x(t) bemeneti jel STFT-jének [7] kiszámítása, F x γ ( t , f ) = ∫ − ∞ ∞ x (t ′ ) γ t , f * (t ′ ) dt ′ , ahol γ t , f (t') = γ(t′− t) e j 2πft ′ , ahol γ(t) egy elemzési ablak (lásd a részt 2.3.
Mi a különbség az STFT és a spektrogram között?
A spektrogram alapvetően kis ablakokban vágja le a jelet , és egy színtartományt jelenít meg, amely az adott frekvencia intenzitását mutatja. Pontosan úgy, mint az STFT. Valójában STFT-t használ.
Az STFT egy spektrogram?
Az STFT a beszédelemzés és -feldolgozás egyik leggyakrabban használt eszköze . ... Ehelyett az STFT-ket általában a log-spektrumuk segítségével jelenítik meg. Az ilyen 2 dimenziós log-spektrumokat ezután spektrogramként ismert hőtérképpel lehet megjeleníteni.
Melyek a gyors Fourier transzformáció alkalmazásai?
A gyors Fourier-transzformációkat széles körben használják mérnöki, zenei, tudományos és matematikai alkalmazásokban. Az alapötleteket 1965-ben népszerűsítették, de néhány algoritmust már 1805-ben levezettek.
Hogyan működik az FFT?
Az FFT úgy működik, hogy egy N pontos időtartomány jelet N időtartományú jelre bont, amelyek mindegyike egyetlen pontból áll . A második lépés az N frekvenciaspektrum kiszámítása ezeknek az N időtartományú jeleknek megfelelően. Végül az N spektrumot egyetlen frekvenciaspektrummá szintetizálják.
Mi a konvolúciós tétel a képfeldolgozásban?
A térbeli tartomány és a frekvenciatartomány közötti kapcsolat konvolúciós tétellel állapítható meg. ... Megállapítható , hogy a konvolúció a térbeli tartományban megegyezik a frekvenciatartománybeli szűréssel és fordítva .
Mi a különbség a DCT és a DWT között?
A fő különbség a DCT és a DWT együtthatók között a felüláteresztő sávokban rejlik. A felüláteresztő DCT sávok nagyobb frekvenciafelbontást, de alacsonyabb térbeli felbontást biztosítanak. ... Másrészt a wavelet alsávok nagyobb térbeli felbontást és alacsonyabb frekvenciafelbontást biztosítanak.
A DCT veszteséges vagy veszteségmentes?
Mint tudom, a DCT általában veszteségmentes .
A DWT veszteségmentes?
A DWT-t a szürkeszintű kép veszteségmentes (jpeg 2000) tömörítésére használják. A DWT diszkrét jelet alakít át. L az aluláteresztő szűrt jelet jelenti. L (alacsony frekvencia) lehetővé teszi az eredeti kép tökéletes rekonstrukcióját.
Hogyan működik a DWT algoritmus?
A wavelet analízis során a diszkrét hullámtranszformáció (DWT) a jelet kölcsönösen ortogonális wavelet bázisfüggvények készletére bontja . Ezek a függvények abban különböznek a szinuszos bázisfüggvényektől, hogy térben lokalizáltak – vagyis a teljes jelhossznak csak egy részének nullától eltérőek.
Mi az a wavelet szint?
A Wavelet a jel frekvenciainformációinak megszerzéséről szól . Egy bizonyos szintű lebontás eléréséhez több szempont is szükséges. ... tehát jobb frekvenciafelbontást kell keresni a közelítés (alacsonyabb frekvencia) és a részletezés (nagyobb frekvencia) együtthatókban.