|
неоднородность текстуры высока, то лучше уменьшить размер носителя ценой уменьшения числа нулевых моментов. При этом гладкость ортогональных вейвлетов связана с числом нулевых моментов, но именно число нулевых моментов влияет на амплитуду вейвлет-коэффициентов при высоких уровнях вейвлет-декомпозиции изображения. Иногда для выбора базиса используется функционал информационной ценности [4, 41, 91]. После его минимизации отбирается оптимальный базис. В частности, для веивлет-пакетного разложения рассматривается энтропийный критерий вероятностного распределения вейвлет-коэффициентов [4, 41, 91, 129]. Энтропия функции f по отношению к вейвлет-базису отражает число существенных членов в разложении (1.14). Энтропия определяется в виде: ехр w/к 2 log и ,*2 . Если имеется набор ортонормальных базисов, то для анализа / функции f выбирается тот, который приводит к наименьшей энтропии. Для построения базиса также используют сплайны, которые приводят к вейвлетам с некомпактным носителем, но с экспоненциальным спадом на бесконечности и с некоторым (ограниченным) числом непрерывных производных [41, 82]. Как было сказано выше, для одновременного обеспечения полной симметрии и точного восстановления сигнала применяют биортогональные вейвлеты. При этом используется два дуальных вейвлет-базиса, v и v / *, связанных с двумя/ к разными многомасштабными шкалами. Их свойства регулярности могут заметно отличаться друг от друга. Функция f может быть записана в двух видах, абсолютно эквивалентных до тех пор, пока не производится компрессия: / = £(/>,* А7,*> !к f = , /к игде вейвлет биортогональности дуальный ему вейвлет у к удовлетворяют требованию .к1 д , ,, . В отличие от вейвлетов Добеши, у которых/к / ,К 28 |
получить максимальное число малых по амплитуде вейвлет-коэффициентов. Если неоднородность текстуры высока, то лучше уменьшить размер носителя ценой уменьшения числа нулевых моментов. При этом гладкость ортогональных вейвлетов связана с числом нулевых моментов, но именно число нулевых моментов влияет на амплитуду вейвлет-коэффициентов при высоких уровнях вейвлет-декомпозиции изображения. Иногда для выбора базиса используется функционал информационной ценности /4, 58, 134/. После его минимизации отбирается оптимальный базис. В -31 частности, для веивлет-пакетного разложения рассматривается энтропийный критерий вероятностного распределения вейвлет-коэффициентов /4, 58, 134, 4 182/. Энтропия функции / по отношению к вейвлет-базису отражает число существенных членов в разложении (1.1.20). Энтропия определяется в виде: ехр wj,k j,k V J’k J logw .. . Если имеется набор ортонормальных базисов, то для анализа функции/ выбирается тот, который приводит к наименьшей энтропии. Для построения базиса также используют сплайны, которые приводят к вейвлетам с некомпактным носителем, но с экспоненциальным спадом на бесконечности и с некоторым (ограниченным) числом непрерывных производных/58,123/. Как было сказано выше, для одновременного обеспечения полной симметрии и точного восстановления сигнала применяют биортогональные вейвлеты. При этом используется два дуальных вейвлет-базиса, v/yA и у jtk, связанных с двумя разными многомасштабными шкалами. Их свойства регулярности могут заметно отличаться друг от друга. Функция / может быть записана в двух видах, абсолютно эквивалентных до тех пор, пока не производится компрессия: jjt л* |