Nowy model macierzowy dwukanałowego banku biortogonalnych filtrów

• Autorzy: Yatsymirskyy M.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zaproponowany nowy model macierzowy dwukanałowego banku filtrów biortogonalnych posiada szereg przewag w porównaniu ze znanym modelem macierzowym. Po pierwsze jest on symetryczny z dokładnością do cyklicznego przesunięcia, tzn. macierze etapu analizy i syntezy strukturalnie są identyczny z dokładnością do przesunięcia, co upraszcza implementację transformacji. Po drugie model jest istotnie prostszy, bowiem bazuje na uproszczonym warunku perfekcyjnej rekonstrukcji, który składa się z K - l równań łączących elementy odpowiedzi impulsowej tylko dwóch filtrów analizy, co ułatwia syntezę nowych transformacji falkowych, a w szczególności za pomocą metod sztucznej inteligencji. Po trzecie model ten jest uogólnieniem znanego modelu macierzowego dwukanałowego banku filtrów ortogonalnych z prostą zależnością pomiędzy macierzami etapu analizy i syntezy.

EN

The novel matrix model of synthesis and analysis stages of two-channel bank of biorthogonal filters of wavelet transform is presented. The proposed model is the generalization of the well known model of orthogonal filters. It is characterized by simple relation between the matrices of analysis and synthesis stages and the simplifled condition for perfect reconstruction. The matrices of analysis and synthesis stages for the novel model are structurally identical exact to the cyclic shift which simplifies the implementation of transform.

Słowa kluczowe

PL

biortogonalna transformacja falkowa; rekonstrukcja doskonała; matryca modelu

EN

biorthogonal wavelet transform; perfect reconstruction; matrix model

• Wydawca: Komisja Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Oddział w Gdańsku
• Czasopismo: Metody Informatyki Stosowanej
• Rocznik: 2011
• Tom: nr 1
• Strony: 205--212
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz.

Twórcy

autor

Yatsymirskyy M.

• Politechnika Łódzka, Instytut Informatyki

Bibliografia

• [1] Daubechies I.: Ten lectures on wavelets. Philadelphia, 1992
• [2] Gonzalez R.C.,Woods R.E.: Digital Image Processing, Pearson Education, Inc. Prentice Hali, 2002
• [3] Zieliński T.P.: Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów. WKŁ, Warszawa, 2009
• [4] Białasiewicz J. T.: Falki i aproksymacje, WNT, Warszawa, 2000.
• [5] Hasiewicz Z., Śliwiński P.: Falki ortogonalne o zwartym nośniku. Zastosowanie do nieparametrycznej identyfikacji systemów, Akademicka Oficyna Wydawnictwa Exit, Warszawa, 2005
• [6] Kukharev G., Tujaka A. Metod of clones generation from the digital images, Metody informatyki stosowanej, No 1/2009, p.53-68
• [7] Cooklev T. An ejficient architecture for orthogonal wavelet transforms, IEEE Signal processing letters, No 2/2006, p.77-79
• [8] Olkkonen J.T., Olkkonen H. Discrete lattice wavelet transform, IEEE Transactions on circuits and systems-U: Express briefs, No 1/2007, p. 71-75
• [9] Lipiński P., Yatsymirskyy M. On synthesis of 4-tap and 6-tap reversible wavelet filters. Przegląd Elektrotechniczny, Sigma-Not, No 12/2008, p. 284 - 287
• [10] Yatsymirskyy M. Lattice structures for synthesis and implementation of wavelet transforms, Journal of Applied Computer Science, No 1/2009, p. 133-141
• [11] Stolarek J., Yatsymirskyy M. Fast neural Network for synthesis and implementation of orthogonal wavelet transform. Choras R.S., Zabludowski A.(Eds.) Image processing & communications challenges. - Warsaw : Academy Publishing House EXTT, 2009, p.87-94
• [12] Strang G., Nguyen, T.: Wavelets and filter banks, Wellesley-Cambridge Press, 1996
• [13] Fleet P.J.: Discrete wavelet transformations: An elementary Approach with applications, John Wiley & Sons, Inc, New Jersey, 2008
• [14] Yatsymirskyy M. Algebraic model of biortogonal wavelet discrete transformations (ukrainian). Zbirnyk naukowych prac Lvivskogo Derżawnego Instytutu Nowitnich technologij im. W. Czornowola. Fizyko-matematyczni nauky, No3/2009, s. 3-12