Обобщенные атомарные вейвлеты в задачах обработки изображений
Читать статью полностью
Обобщенные атомарные вейвлеты в задачах обработки изображений(908,78 KB)Аннотация
Рассмотрены вопросы оценки качества обработки изображений с помощью обобщенных атомарных вейвлетов и показано, что в качестве критерия потери качества целесообразно использовать равномерную метрику, в основу которой положен поперечник А. Н. Колмогорова. Главной особенностью этой метрики является ее чрезвычайно высокая чувствительность к любым локальным изменениям. Анализ свойств вейвлетного базиса позволил провести оценку потери качества изоражений при сжатии изображений. Базисные обобщенные функции вейвлет-преобразования имеют уменьшающееся с маштабом разрешение по времени и увеличивающееся с маштабом разрешение по частоте. Это свойство вейвлет-преобразования дает высокое преимущество при образобтке изображений, т. к. оно одинаково хорошо выявляет и низкочастотные, и высокочастотные характеристики сигналов.
Ключевые слова:
атомарный вейвлет – atomic wavelet; атомарная функция – atomic function; дифференциальное уравнение – differential equation; компактный носитель – compact carrier; сдвиг – shift.
Список литературы
1. Махов, В. Е. Исследование алгоритмов вейвлет-преобразования для определения координат световых меток / В.Е. Махов // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2012. – № 2. – С. 78–89.
2. Дворников, А. С. Предложения по распознаванию сигналов телевидения на основе обработки их фреймовых преобразований / А.С. Дворников // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2015. – № 1. – С. 10–18.
3. Способ сжатия графических файлов методами вейвлет-преобразований / А.А. Умбиталиев, С.В. Дворников, И.Н. Оков, А.А. Устинов // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2015. – № 3. – С. 100–106.
4. Бадалян, Б.Ф. Вейвлет-компрессия и очистка изображений в пакете wavelet toolbox / Б.Ф. Бадалян, О.А. Гомцян, С.Г. Гомцян // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2017. – № 4. – С. 60–66.
5. Гомцян, С. Г. Анализ и сжатие сигналов с использованием вейвлет-функций / С.Г. Гомцян, Б.Ф. Бадалян, О.А. Гомцян // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2018. – № 3. – С. 108–115.
6. Анализ распределения энергии вейвлета Гаусса и синусоиды на длительности их периода / С.С. Дворников, Э. Маноши, А.В. Пшеничников, С.В. Дворников // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2021. – № 2. – C. 76–81.
7. Формирование фазоманипулированных сигнальных конструкций на основе вейвлетов / С.С. Дворников, Э. Маноши, А.Ю. Федосов, С.В. Дворников // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. – 2021. – № 2. – C. 82–89.
8. Алгоритм вейвлет-преобразований типовых изображений / С.С. Дворников, М.А. Гудков, А.А. Устинов, С.В. Дворников // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника
телевидения. – 2023. – № 1. – С. 76–82.
9. Астафьева, Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения / Н.М. Астафьева // Успехи физических наук. – 1996. – Т. 166, № 11. – С. 1145–1170.
10. Still image/video frame lossy compression providing a desired visual quality / A. Zemliachneko, V. Lukin, N. Ponomarenko [et al.] // Multidimensional Systems and Signal Processing. – 2016. – Vol. 27, No. 3. – P. 697-718.
11. A two-step approach to providing a desired quality of lossy compressed images / S. Krivenko, D. Demchenko, I. Dyogtev, V. Lukin // Advances in Intelligent Systems and Computing. – 2020. – Vol. 1113. – P. 482-491.
12. Minguillon, J. JPEG Standard Uniform Quantization Error Modeling with Applications to Sequential and Progressive Operation Modes / J. Minguillon, J. Pujol // Electronic Imaging. – 2001. – Vol. 10, No. 2. – P. 475–485.