Questo sito utilizza cookie di terze parti per inviarti pubblicità in linea con le tue preferenze. Se vuoi saperne di più clicca QUI 
Chiudendo questo banner, scorrendo questa pagina, cliccando su un link o proseguendo la navigazione in altra maniera, acconsenti all'uso dei cookie. OK

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

L'anteprima di questa tesi è scaricabile in PDF gratuitamente.
Per scaricare il file PDF è necessario essere iscritto a Tesionline.
L'iscrizione non comporta alcun costo. Mostra/Nascondi contenuto.

CAPITOLO 1. WAVELET E MULTIRISOLUZIONE 18quindi se vale la (1.2), allora f = nXk=1 k (1.15)Non sempre queste proprietasonodisponibili, quindi si deve ricorrere ai concetti menoforti di biortogonalita (quest'ultima implica che si usino due basi ortogonali tra di loroma non formanti una base ortonormale) e frame: condizione meno forte della 1.15, checomunque fornisce un limite inferiore e superiore a f :A k f k2 Z ba (f ;s)2  B k f k2 A;B 2 R (1.16)La teoria necessaria ad un uso pratico delle Wavelet e stata sviluppata da Mal-lat [18], che ha introdotto l'analisi in multirisoluzione. Supposto che f soddis la 1.3,viene de nito un operatore A2j che realizza l'approssimazione di f(x) alla risoluzione2j, de nita come A2j  f(x), che puo essere vista come la proiezione ortogonale di f(x)sullo spazio V2j  L2(R). Lo spazio V2j puo essere de nito comef() 2 V2j () f()e costante in  k2j ; k+12j  (1.17)Una base creata con funzioni cos de nite e soddisfacente solo a livello teorico in quantoqueste non godono di alcun tipo di regolarita.Per caratterizzare numericamente l'operatore A2j bisogna trovare una base ortonor-male per lo spazio V2j . Il teorema dimostrato in [17] assicura che9!(x):8j 2 Z2j(x)=2j(2jx)=) 1p2j 2j (x n2j)eunabase ortonormale per V2j(1.18)La funzione () viene chiamata scaling function e funge da ltro passa basso per ilsegnale f(x).1.2.3 Dalle Wavelet continue a quelle discretePrimo problema: discretizzazione delle scalature e delle traslazioniLa prima diÆcolta computazionale delle Wavelet e quella di avere un parametro s discalatura e  di traslazione temporale continui: per ovviare a questo problema si riscrive

Anteprima della Tesi di Marco Aguzzi

Anteprima della tesi: Algoritmi per la compressione di immagini a istogramma sparso nella catena jpeg2000, Pagina 7

Tesi di Laurea

Facoltà: Ingegneria

Autore: Marco Aguzzi Contatta »

Composta da 133 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 962 click dal 20/03/2004.

 

Consultata integralmente una volta.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.