Falki i ich zastosowanie w przetwarzaniu obrazów

• Autorzy: Momot A.

Warianty tytułu

EN

Wavelets with application to the image processing

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia podstawowe informacje związane z teorią falek. W artykule wprowadzono pojęcie falki i związanej z nią analizy wielorozdzielczej. Przedstawiony został algorytm wyznaczania dyskretnej transformaty falkowej w przypadku jednowymiarowym i dwuwymiarowym. Praca zawiera również przykłady zastosowań dyskretnej transformaty falkowej w dziedzinie przetwarzania obrazów.

EN

This paper presents the basie information about the wavelets theory. t idea of wavelet based on multiresolution analysis was introduced. The algorithm Fcalculating the Discrete Wavelet Transform in single-dimensional as well as two-sional cases was presented. The paper contains also the examples of applica-(!bf Discrete Wavelet Transform in the area of image processing. vords: wavelet, multiresolution analysis, image processing

Słowa kluczowe

PL

falka; analiza wielorozdzielcza; przetwarzanie obrazów

EN

wavelet; multiresolution analysis; image processing

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2003
• Tom: Vol. 24, nr 4
• Strony: 39--54
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys.

Twórcy

autor

Momot A.

• Politechnika Śląska, Instytut Informatyki, ul. Akademicka 16, 44-101 Gliwice, polska,

Bibliografia

• 1. Białasiewicz J. T.: Falki i aproksymacje. PWN, Warszawa 2000.
• 2. Bradley J., Brislawn C., Hopper T.: The FBI Wavelets/Scalar Quantization Standard for Gray-scale Fingerprint Image Compression. Tech Report LA-UR-93-1659, Los Alamos Natl Lab, Los Alamos, N. M. 1993.
• 3. Graps A.: An Introduction to Wavelets. IEEE Computional Scence and Engineering, 1995 Vol. 2, No 2, ss. 50-61.
• 4. Gripenberg G.: A necessary and sufficient condition for existence of a father wavelet. Stud. Math., 1995, Vol. 114, No 3, ss. 207-226.
• 5. Mallat S.: A Theory for Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Representation. IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Inteligence, 1989, Vol. 11, No 7, ss. 674-693.
• 6. Mallat S.: Multiresolution approximation and wavelet orthonormal bases of L2( R ). Trans. Am. Math. Soc., 1989, Vol. 315, No 1, ss. 69-87.
• 7. Musielak J.: Wstęp do analizy funkcjonalnej. PWN, Warszawa 1976.
• 8. Nason G. P., Silverman B. W.: The Discrete Wavelet Transform in S. Journal of Computational and Graphical Statistics, 1994, Vol. 3, ss. 163-191.
• 9. Przelaskowski A.: Falkowe metody kompresji danych obrazowych. Oficyna Wydawniczna PW, Warszawa 2002.
• 10. Rakowski W.: Metoda falkowa. Multimedia - algorytmy i standardy kompresji (pod red. W. Skarbka). Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1998, ss. 207-256.
• 11. Shapiro J. M.: Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients. IEEE Trans. Signal Proces.,1993, Vol. 41, No 12, ss. 3445-3462.
• 12. Skordas A. N., Christopoulos C. A., Ebrahimi T.: JPEG2000: The upcoming still image compression standard. Pattern Recognition Letters, Vol. 22, ss. 1337-1345.
• 13. Strang G.: W avelet Transforms versus Fourier Transforms. Bulletin of The American Mathematical Society, Vol. 28, No 2, ss. 288-305.
• 14. Wojtaszczyk P.: Teoria falek. PWN, Warszawa 2000.