Главная > Десять лекций по вейвлетам
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

3.7. Некоторые заключительные замечания

В этой главе мы в какой-то степени изучили восстановление по последовательности где (и вариации этого — см. § 3.3.4). Мы видели, что численно устойчивое восстановление возможно, лишь если образуют фрейм. Мы вывели формулу восстановления в случае, когда является фреймом. Однако можно использовать другие формулы восстановления (при условии, что действительно образуют фрейм: необходимость этого условия остается!). Завершая эту главу, обрисую подход Малла, который относится и к проблеме инвариантности смещений.

Дискретное вейвлет-преобразование, каким я описывала его в этой главе, является весьма не инвариантным под действием смещений. Под этим я подразумеваю, что две функции могут быть смещенными версиями друг друга, в то время как их вейвлет-коэффициенты могут очень различаться. Это уже иллюстрировалось «гиперболической решеткой» на рисунке 1.4 а, где ось играет особую роль. На практике же бесконечное число масштабов не используется. Очень низкие и очень высокие частоты обрезаются: используются только то, удовлетворяющие неравенствам то Получившаяся обрезанная решетка теперь является инвариантной под действием смещений на (для простоты выбрали ). Однако, это значение является большой величиной в сравнении с шагом дискретизации функции по времени (в большинстве приложений задается своими значениями в точках). Если — смещение на величину то вейвлет-коэффициенты

обычно отличаются от коэффициентов . Даже если смещение равно то , то , где , но такая формула не может быть написана для Для некоторых приложений (в частности, для всех приложений, связанных с «распознаванием» это действительно может быть проблемой. В первом приближении решение, предложенное Малла, состоит в следующем:

• Вычисляем все (со специальной такой, как в § 3.3.5 Г, это можно сделать за операций, при условии, что задана значениями). Этот список коэффициентов инвариантен относительно смещений на .

• На каждом уровне то оставляем только такие которые являются локальными экстремумами (как функция от Это соответствует прореживанию весьма избыточных На практике число оставленных значений пропорционально числу первоначальных значений с коэфициентом . Это примерно то же число, что было получено ранее для не очень избыточного фрейма, но теперь выбор числа значений адаптирован к а не навязывается заранее гиперболической решеткой.

Наряду с этим рецептом разложения (описанным здесь в упрощенной форме) Малла предложил и алгоритм восстановления, хорошо работающий на практике (см. Малла В [136] Малла и Жонг распространили эту процедуру на двумерный случай для работы с образами. Один из вариантов трактовки подхода Малла состоит в том, чтобы рассматривать как основополагающий фрейм (заметим, что нормирующий множитель при ведет к увеличению числа векторов фрейма на каждом -уровне). Снова, для существования алгоритма восстановления необходимо, чтобы это семейство удовлетворяло условию (3.1.4). Но как только это условие выполняется, можно предложить несколько алгоритмов восстановления. В этом случае алгоритм Малла с экстремумами определенно является более замысловатым, чем обычный алгоритм восстановления.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru