representationer är mycket effektiva för att analysera informationsinnehållet i bilder. Vi studerar egenskaperna hos operatören som approximerar en signal vid en given upplösning. Vi visar att skillnaden i information mellan approximationen av en signal vid resolutionerna 2' +'och 2j kan extraheras genom att denna signal bryts ned på en vågformad ortonormal grund av L*(R). I LL(R ), en wavelet orthonormal bas är en familj av funktioner ( @ w (2'~ - n)), "jEZt, som är byggd genom dilatering och översättning av en unik funktion t + r (xl. Denna nedbrytning definierar en ortogonal multiupplösningsrepresentation som kallas en vågettrepresentation. Det beräknas med en pyramidal algoritm baserad på konvolutioner med quadrature spegel lilters. För bilder skiljer våget representation flera rumsliga orienteringar. Vi studerar tillämpningen av denna representation på datakomprimering i bildkodning, texturdiskriminering och fraktal analys.
Först, S. Mallat REF demonstrerade den flerskaliga våget decomposition som beräknas med en pyramidal algoritm baserad på konvolutioner med kvadreringsspegelfilter.
A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}