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
- Ondículas rojo-negras [ 3 ]
- Contourlets [ 4 ]
- Shearlets [ 5 ]
- Directionlets [ 6 ]
- Pirámides orientables [ 7 ]
- Esquemas no separables para ondículas de producto tensorial [ 8 ]
Referencias
- ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ G. Uytterhoeven y A. Bultheel , "La transformada wavelet rojo-negro", en IEEE Signal Processing Symposium, pp. 191–194, 1998.
- ↑ 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.
- ↑ G. Kutyniok y D. Labate, "Shearlets: Análisis multiescala para datos multivariados", 2012.
- ↑ 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.
- ↑ 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.
- ↑ 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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