Вівторок, 12.12.2017, 07:39

Оптика

Меню сайту
Статистика

Онлайн всього: 1
Гостей: 1
Користувачів: 0
Форма входу
Пошук
Календар
«  Липень 2014  »
ПнВтСрЧтПтСбНд
 123456
78910111213
14151617181920
21222324252627
28293031
Архів записів
Друзі сайту
  • Create a free website
  • uCoz Community
  • uCoz Textbook
  • Video Tutorials
  • Official Templates Store
  • Best Websites Examples
  • Фриланс@Freelancehunt.com

    www.work-zilla.com

    Головна » 2014 » Липень » 28 » Вейвлет-обробка зображень
    14:59
    Вейвлет-обробка зображень

    Вейвлет технології у застосуванні до обробки теплових зображень

    Нині загальновизнаним підходом до аналізу широкосмугових сигналів f(t) (теплове зображення - це двомірний широкосмуговий сигнал) є їхнє представлення у вигляді суми базисних функцій , помножених на коефіцієнти , які містять інформацію про конкретний сигнал (обробка зображення здійснюється шляхом послідовного проходження по вертикалі та горизонталі, тому загальна формула записана відносно однієї змінної), тобто:

    Оскільки теплове зображення є набором елементів різного розміру, розташування та орієнтації, то базис вейвлет-перетворення, який передбачає різні масштабні версії, зсуви та форми імпульсів, краще узгоджується з природою такого двомірного сигналу, ніж періодичні функції. Нижче наведено графічне зображення деяких типів вейвлетів.

    haar - вейвлет Хаара

    dmey - вейвлет Мейєра

    db4 - вейвлет Добеші 4-го порядку

    sym4 - симлет 4-го порядку

    coif2 та coif5 - коіфлети 2-го та 5-го порядку відповідно

    bior2.4 - біортогональний вейвлет

    rbio5.6 - обернений біортогональний вейвлет

    Вейвлет Хаара, вейвлет Мейєра, вейвлети Добеші, симлети та коіфлети - це ортогональні вейвлети. 

    Практично всі вейвлети не можуть бути представлені аналітично у вигляді однієї формули, а задаються ітераційними виразами за допомогою базисних функцій, які визначають їхній вигляд та властивості. Вейвлети характеризуються часовим (визначається psi функцією часу - ) та частотним (задається Фур’є-образом  функції ) образами. Якщо вейвлет у просторі звужується, то спектр вейвлета буде зміщуватись у область більш високих частот та розширюватись.

    Використовуючи вейвлет-перетворення, теплове зображення можна подати у вигляді сукупності хвильових пакетів, утворених на основі деякої базисної функції . Рівень декомпозиції теплового зображення визначається числом вейвлетів, що використовуються при розкладанні двомірного сигналу. При збільшенні рівня декомпозиції точність реконструйованого теплового зображення погіршується, але при цьому зменшується об’єм інформації (це припустимо, бо зображенням, як правило, притаманна надлишковість), що і є вейвлет-фільтрацією, покладеною в основу очищення сигналів від шумів, а також вейвлет-стиснення теплових зображень.

    Взагалі вейвлет-перетворення можна визначити як дерево високочастотних та низькочастотних фільтрів. На рис.1 подано схему послідовності проходження по вертикалі та горизонталі крізь високочастотний (H) та низькочастотний (L) фільтри для трьох рівнів декомпозиції зображення, де (LHx) означає вертикальне високочастотне фільтрування з наступним горизонтальним низькочастотним фільтруванням (HLx - навпаки), x - рівень декомпозиції.

    Рисунок 1 - Схема двомірного вейвлет-перетворення

    На рис.2 наведено теплове медичне зображення, а на рис.3 показано результат вейвлет-перетворення цієї медичної термограми. Візуалізацію даного результату здійснено в середовищі прикладних програм шляхом прирівнювання найменших (за величиною) 50% отриманих вейвлет-коефіцієнтів до нуля та забарвлення чорним кольором тих пікселів, які відповідають ненульовим коефіцієнтам, що залишилися. З рис.3 видно, що в блоках, які віддалені від лівого верхнього кута дерева вейвлет-перетворень, наявна значна кількість нульових коефіцієнтів. Це зумовлено тим, що в даному випадку фон, на якому знаходиться теплове медичне зображення людини, не містить детальної інформації.

    Рисунок 2 - Теплове медичне зображення            Рисунок 3 - Результат двомірного вейвлет-

                                                                               перетворення термограми, поданої на рис.2

    Декодування теплового зображення здійснюється за допомогою оберненого вейвлет-перетворення, яке застосовується до прорідженого масиву вейвлет-коефіцієнтів. 

     

    Література:

    1. Дьяконов В. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник. - СПб: Изд-во Питер, 2002. - 608 с.

    2. Уэлстид С. Фракталы и вейвлеты для сжатия изображений в действии: Учебное пособие. - М.: Изд-во Триумф, 2003. - 320 с.

     

    Переглядів: 427 | Додав: optik | Теги: Вейвлет, теплове зображення | Рейтинг: 0.0/0
    Всього коментарів: 0
    Ім`я *:
    Email *:
    Код *: