Поведение вейвлет-коэффициентов при действии шума
Если применить схему вейвлет-декомпозиции изображения Малла, где разложение идет по ветви аппроксимации, то можно определить оператор Wj, формирующий горизонтальные, вертикальные и диагональные коэффициенты на
каждом уровне j [125].
Поскольку вейвлет-преобразование является результатом последовательных сверток, и если после децимации размер окрестности точки (a, b)на каждом масштабе не изменяется, то
здесь к и lопределяют окрестность вокруг наблюдаемого пикселя, при этом
Тогда вейвлет-декомпозиция зашумленного изображения с мультипликативной моделью запишется как:
случайные процессы с нулевыми математическими ожиданиями.
В [126] показано, что на уровне вейвлет-преобразования:
Таким образом, можно сделать вывод о возможности использования коэффициентов вариаций Cwи C\w,для классификации текстуры изображения
Y Z
(сегментации) [127].
Поиск оценок коэффициентов вариации
происходит в пределах
окрестностей (окон) каждого вейвлет-коэффициента высокочастотных субполос и соответствующего ему пикселя из низкочастотной области (аппроксимации) на текущем уровне декомпозиции через оценки
где D- область соседних точек, определяемых окном.
Оценки
можно найти аналогичным образом с меньшим окном или
использовать оценки коэффициентов вариации Cz, вычисленные по массиву коэффициентов аппроксимации соответствующего уровня.
Далее определим следующие возможные ситуации при сравнении оценок коэффициентов вариации вейвлет-коэффициентов:
Восстановленное изображение X получается в результате обратного вейвлет-преобразования над коэффициентами wx.
2.4.2.
Еще по теме Поведение вейвлет-коэффициентов при действии шума:
- ОГЛАВЛЕНИЕ
- Теоретические основы фильтрации спектрозональных изображений на этапе предварительной обработки зашумленных изображений.
- Поведение вейвлет-коэффициентов при действии шума
- Выбор номенклатуры показателей качества функционирования системы обработки и анализа спектрозональных изображений