Сравнение алгоритма кратномасштабного анализа изображений в частотной области с алгоритмом Малла
Выполнено сравнение алгоритма кратномасштабного анализа (КМА) изображений в частотной области с алгоритмом Малла. В алгоритме Малла используются масштабные коэффициенты, кратные двум, и вычисление производится итеративно с двукратным прореживанием вейвлет-коэффициентов при каждом последующем разл...
| Published in: | Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика № 59. С. 73-82 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000897800 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| LEADER | 03874nab a2200325 c 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | koha000897800 | ||
| 005 | 20230320002127.0 | ||
| 007 | cr | | ||
| 008 | 220714|2022 ru s c rus d | ||
| 024 | 7 | |a 10.17223/19988605/59/8 |2 doi | |
| 035 | |a koha000897800 | ||
| 040 | |a RU-ToGU |b rus |c RU-ToGU | ||
| 100 | 1 | |a Семенов, Владимир Ильич |9 809639 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Сравнение алгоритма кратномасштабного анализа изображений в частотной области с алгоритмом Малла |c В. И. Семенов |
| 246 | 1 | 1 | |a Comparison of the algorithm of multiscale image analysis in the frequency domain with the Mall algorithm |
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 504 | |a Библиогр.: 12 назв. | ||
| 520 | 3 | |a Выполнено сравнение алгоритма кратномасштабного анализа (КМА) изображений в частотной области с алгоритмом Малла. В алгоритме Малла используются масштабные коэффициенты, кратные двум, и вычисление производится итеративно с двукратным прореживанием вейвлет-коэффициентов при каждом последующем разложении. Этот алгоритм также называется быстрым дискретным вейвлет-преобразованием (ВП). В алгоритме КМА в частотной области для увеличения скорости вычисления применяется быстрое преобразование Фурье (БПФ). Вейвлет-коэффициенты вычисляются не итеративно: для каждого уровня они получаются из сигнала независимо от предыдущих уровней, и кратность анализа может быть меньше двух. Уменьшение кратности позволяет увеличить глубину декомпозиции. В отличие от алгоритма Малла применяются симметричные или антисимметричные ортогональные вейвлеты, что повышает точность реконструкции. Изображение обрабатывается не по строкам и столбцам, а прогрессивной разверткой в целом. Применение БПФ уменьшает время преобразования изображений на четыре порядка по сравнению прямым численным интегрированием, и за счет этого время декомпозиции и реконструкции не больше по сравнению с временем дискретного ВП и может быть меньше. | |
| 653 | |a вейвлет-преобразование | ||
| 653 | |a Малла алгоритм | ||
| 653 | |a кратномасштабный анализ | ||
| 655 | 4 | |a статьи в журналах |9 879358 | |
| 773 | 0 | |t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика |d 2022 |g № 59. С. 73-82 |x 1998-8605 |w 0210-40860 | |
| 852 | 4 | |a RU-ToGU | |
| 856 | 4 | |u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000897800 | |
| 856 | |y Перейти в каталог НБ ТГУ |u https://koha.lib.tsu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=897800 | ||
| 908 | |a статья | ||
| 999 | |c 897800 |d 897800 | ||
| 039 | |||