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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 161.2.1 De nizioneUn approccio valido non solo nel campo delle Wavelet e quello di modellare il segnalecome una combinazione lineare di funzioni: per rappresentare il vettore v si consideriuna base b per lo spazio vettoriale V, quindi8v 2 V v = nXk=1 kbk (1.1)dove k e il k-esimo coeÆciente e bk e il k-esimo vettore della base. Passando allefunzioni si puo usare lo stesso approccio:f(t)= nXk=1 kk(t) (1.2)dove in questo caso k(t) e la k-esima funzione di base; se poi f e g soddisfano lacondizione Z +11 jf j2 < +1 (1.3)ovvero f 2 L2(R), si puo de nire il prodotto scalare tra due funzioni ( denota ilcomplesso coniugato): <f;g>= Z ba f(t)g(t)dt (1.4)A questo punto la de nizione di CWT1 si vede come prodotto scalare tra la MotherWavelet e il segnale x(t) usando la (1.4):CWT x (;s)= x (;s)=Z ba x(t) ;s(t)dt (1.5)dove ;s = 1ps  t s  (1.6)La 1.6 deve godere di una proprieta importante, chiamata ipotesi di regolarita:Z ba dt =0 (1.7)cioe la Wavelet generatrice deve avere valor medio nullo nel dominio del tempo, quindiun andamento oscillatorio (dall'inglese wave, onda).1Continous Wavelet Transform, trasformata Wavelet continua.
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Informazioni tesi

  Autore: Marco Aguzzi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2001-02
  Università: Università degli Studi di Pavia
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica
  Relatore: Maria Grazia Albanesi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 133

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Parole chiave

jpeg2000
algoritmi di compressione
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