Pemrosesan gambar berdasarkan transformasi wavelet dalam python [tertutup]

1. Bagaimana Transformasi Wavelet digunakan dalam pemrosesan gambar?
2. Apa kerugian dari transformasi wavelet?
3. Mengapa transformasi wavelet diskrit digunakan dalam pemrosesan gambar?

Bagaimana Transformasi Wavelet digunakan dalam pemrosesan gambar?

Menggunakan transformasi wavelet, gambar dapat didekomposisi pada tingkat resolusi yang berbeda karena dekomposisi wavelet memiliki ukuran jendela yang bervariasi dan juga dapat diproses dari resolusi rendah ke resolusi tinggi karena transformasi wavelet terlokalisasi baik dalam domain waktu dan frekuensi.

Apa kerugian dari transformasi wavelet?

Meskipun transformasi wavelet diskrit (DWT) adalah alat yang ampuh untuk pemrosesan sinyal dan gambar, ia memiliki tiga kelemahan serius: sensitivitas pergeseran, arah yang buruk, dan kurangnya informasi fase.

Mengapa transformasi wavelet diskrit digunakan dalam pemrosesan gambar?

DWT menguraikan sinyal digital menjadi subband yang berbeda sehingga subband frekuensi yang lebih rendah memiliki resolusi frekuensi yang lebih baik dan resolusi waktu yang lebih kasar dibandingkan dengan subband frekuensi yang lebih tinggi. DWT adalah dasar dari standar kompresi gambar JPEG2000 yang baru.