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Algoritmi per la compressione di immagini a istogramma sparso nella catena jpeg2000

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CAPITOLO 1. WAVELET E MULTIRISOLUZIONE 14tracciate abbiano la stessa super cie e l'esempli cazione del tentativo della trasformataWavelet di raggirare l'imposizione del principio di Heisenberg [26]:Non e possibile determinare esattamente e contemporaneamente posizione equantita di moto di un corpuscolo.Riportato in questo campo signi ca che non e possibile avere pari accuratezza dal puntodi vista del tempo e della frequenza nell'analisi di un segnale.Per dare un'idea di come lavora la trasformata si prenda il segnale x(t)=sin(t)einun punto a caso si inserisca una discontinuita impercettibile (per esempio a t = ). Latrasformata di Fourier di questo segnale mostra solo un picco sulla frequenza interessata eanch'essa, come l'occhio umano, non riesce a evidenziare la piccola discontinuita (Figura1.4). Figura 1.4: Una sinusoide imperfetta e la sua trasformata di FourierUsando invece la trasformata Wavelet e possibile trattare separatamente i dettaglie le approssimazioni del segnale arrivando ad un'immagine di questo tipo (Figura 1.5).L'immagine delle approssimazioni (sulla sinistra) corrisponde alla visione de nita \dimassima" e infatti anche qui non vi e traccia dell'imperfezione (questa e una caratteristi-ca utile quando per esempio si debbano analizzare dei trend), ma osservando i coeÆcientidei dettagli (sulla destra) si nota che i valori in modulo maggiore sono posti esattamentenella posizione dove la discontinuita era stata in origine inserita, mantenendo quindianche l'informazione temporale.

Anteprima della Tesi di Marco Aguzzi

Anteprima della tesi: Algoritmi per la compressione di immagini a istogramma sparso nella catena jpeg2000, Pagina 3

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Marco Aguzzi Contatta »

Composta da 133 pagine.

 

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