@afair

Здравствуйте, тема такая -
Дискретное прямое вейвлет преобразование(дальше мое описание{то как я его понял}):
В архиве более-менее нормальная информация о сжатие изображения с помощью вейвлета Добеши.
Вроде как строиться вектор квадратурных зеркальных фильтров из него получаем вектора H и G , после применения их на матрицу X(матрицу, полученную из картинки через imread в MatLab`е), потом повторяем это разделение на высокие и низкие частоты несколько раз до определенного уровня и наконец проводим восстановление.
И мои вопросы:
1. Как применить вектора гладких и детальных коэффициентов к матрице X?(Сначала думал умножить просто, но там вроде как размер не совпадает)
2. Пусть мы как-то получили разложение на высокие и низкие частоты нескольких уровней, как провести восстановление? Как понимаю надо было на каждом уровне запоминать просто оба вектора H и G, но как их опять таки применить к тому что осталось после всех разложений?
3. В матрице по Добеши есть 4 коэффициентов впринципе можно их и подобрать, но может нужно выбрать их каким-то особенным способом. Какие они должны быть?

Это все. Есть есть в моем объяснение(над вопросами) что-то неверное - тоже отпишитесь. Буду признателен всем отписавшимся.
Transform.rar

__________________
Помощь в написании контрольных, курсовых и дипломных работ, диссертаций здесь

0

@afair

Или может посоветуете какое-нибудь электронное издание на эту тему

0