Processamento de imagem com base na transformação de wavelets em Python [fechado]

1. Como a transformação da wavelet é usada no processamento de imagens?
2. Qual é a desvantagem da transformação de wavelet?
3. Por que a transformação de wavelet discreta é usada no processamento de imagens?

Como a transformação da wavelet é usada no processamento de imagens?

Usando a transformação da wavelet, a imagem pode ser decomposta em diferentes níveis de resolução, pois a decomposição da wavelet tem tamanho de janela variável e também pode ser processada de baixa resolução para alta resolução, à medida que a transformação de wavelet está localizada nos domínios de tempo e frequência.

Qual é a desvantagem da transformação de wavelet?

Embora a transformação de wavelet discreta (DWT) seja uma ferramenta poderosa para processamento de sinal e imagem, ela tem três desvantagens graves: sensibilidade à mudança, baixa direcionalidade e falta de informação de fase.

Por que a transformação de wavelet discreta é usada no processamento de imagens?

O DWT decompõe um sinal digital em diferentes sub -bandas, para que as subandações de frequência mais baixa tenham resolução de frequência mais fina e resolução de tempo mais grossa em comparação com as sub -bandas de frequência mais alta. DWT é a base do novo padrão de compactação de imagem JPEG2000.