Похожие презентации:
Обработка и распознавание изображений. Генерация признаков на основе вейвлет-преобразования
1. ОБРАБОТКА И РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
Леонид Моисеевич Местецкийпрофессор
кафедра математических методов
прогнозирования ВМК МГУ
кафедра интеллектуальных систем МФТИ
1
2. Генерация признаков на основе вейвлет-преобразования
Синусоидальная волна – основа Фурье-преобразованияWavelet - короткая волна, волнишка, всплеск
2
3. Преобразование Хаара на основе попарного усреднения
Пример изображения из одной строки в 4 пиксела3
4. Черный квадрат Малевича
45. Последовательное уменьшение разрешения
56. Аппроксимация сигнала кусочно-постоянными функциями
67. Функции одномерного базиса Хаара
78. Пространство функций
89. Скалярное произведение в пространстве функций
910. Ортогональное дополнение в пространстве функций
1011. Множество вейвлетов
1112. Базис Хаара в ортодополнении
1213. Пример разложения Хаара
1314. Пример разложения Хаара
1415. Ортогональность базиса Хаара
1516. Нормирование базиса Хаара
1617. Матрица преобразования Хаара
1718. Базис Хаара в пространстве V2
1819. Двумерный базис Хаара
1920. Двумерный базис Хаара
2021. Сжатие изображения вейвлетами Хаара
(а) Исходное изображение(б) 19% вейвлет-коэффициентов, относительная погрешность 5% в - норме
(в) 3% вейвлет-коэффициентов, относительная погрешность 10% в - норме
(г) 1% вейвлет-коэффициентов, относительная погрешность 15% в - норме
21
22. Формирование запросов изображений
(а) Исходное изображение «Ирисы» Ван-Гога(б) Разложение на вейвлет-коэффициенты. Размер круга соответствует
величине, цвет – знаку коэффициента.
(в) Усечение коэффициентов, остаются только самые большие по модулю
(г) Квантование оставшихся коэффициентов
22