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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): = 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.

Anteprima della Tesi di Marco Aguzzi

Anteprima della tesi: Algoritmi per la compressione di immagini a istogramma sparso nella catena jpeg2000, Pagina 5

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Marco Aguzzi Contatta »

Composta da 133 pagine.

 

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