Articulo de referencia

Ondícula no separable

Las wavelets no separables son wavelets multidimensionales que no se implementan directamente como productos tensoriales de wavelets en algún espacio de menor dimensión. Se han ...

Las wavelets no separables son wavelets multidimensionales que no se implementan directamente como productos tensoriales de wavelets en algún espacio de menor dimensión. Se han estudiado desde 1992. [ 1 ] Ofrecen algunas ventajas importantes. En particular, el uso de filtros no separables conduce a más parámetros en el diseño y, por consiguiente, mejores filtros. [ 2 ] La principal diferencia, en comparación con las wavelets unidimensionales, es que el muestreo multidimensional requiere el uso de retículos (por ejemplo, el retículo quincunx). Los propios filtros wavelet pueden ser separables o no separables independientemente del retículo de muestreo. Por lo tanto, en algunos casos, las wavelets no separables pueden implementarse de forma separable. A diferencia de las wavelets separables, las wavelets no separables son capaces de detectar estructuras que no son solo horizontales, verticales o diagonales (muestran menos anisotropía ).

Ejemplos

Referencias

  1. J. Kovacevic y M. Vetterli , "Bancos de filtros de reconstrucción perfecta multidimensionales no separables y bases de ondículas para Rn", IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 38, n.º 2, págs. 533–555, marzo de 1992.
  2. J. Kovacevic y M. Vetterli, "Ondículas bidimensionales y tridimensionales no separables", IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 43, n.º 5, págs. 1269–1273, mayo de 1995.
  3. G. Uytterhoeven y A. Bultheel , "La transformada wavelet rojo-negro", en IEEE Signal Processing Symposium, pp. 191–194, 1998.
  4. MN Do y M. Vetterli, "La transformada contourlet: una representación de imagen multirresolución direccional eficiente", IEEE Transactions on Image Processing, vol. 14, n.º 12, págs. 2091–2106, diciembre de 2005.
  5. G. Kutyniok y D. Labate, "Shearlets: Análisis multiescala para datos multivariados", 2012.
  6. V. Velisavljevic, B. Beferull-Lozano, M. Vetterli y PL Dragotti, "Directionlets: representación multidireccional anisotrópica con filtrado separable", IEEE Trans. on Image Proc., julio de 2006.
  7. EP Simoncelli y WT Freeman, "La pirámide orientable: una arquitectura flexible para el cálculo de derivadas multiescala", en Segunda Conferencia Internacional IEEE sobre Procesamiento de Imágenes. Octubre de 1995.
  8. D. Barina, M. Kula y P. Zemcik, "Esquemas de ondículas paralelas para imágenes", J Real-Time Image Proc, vol. 16, n.º 5, págs. 1365–1381, octubre de 2019.

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