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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Using Tensor Products to Apply Wavelets to Images

verfasst von : Øyvind Ryan

Erschienen in: Linear Algebra, Signal Processing, and Wavelets - A Unified Approach

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Previously we have used wavelets to analyze sound. We would also like to use them in a similar way to analyze images. In Chap. 8 we used the tensor product to construct two dimensional objects (i.e. matrices) from one-dimensional objects (i.e. vectors). Since the spaces in wavelet contexts are function spaces, we need to extend the strategy from Chap. 8 to such spaces. In this chapter we will start with this extension, then specialize to the resolution spaces V m, and extend the DWT to images. Finally we will look at several examples.

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Fußnoten
1
Note also that MATLAB has a wavelet toolbox which could be used for these purposes. We will however not go into the usage of this, since we implement the DWT from scratch.
 
Literatur
5.
C.M. Brislawn, Fingerprints go digital. Not. AMS 42(11), 1278–1283 (1995)
19.
FBI, WSQ gray-scale fingerprint image compression specification. Technical report, IAFIS-IC (1993)
21.
M.W. Frazier, An Introduction to Wavelets Through Linear Algebra (Springer, New York, 1999)MATH
27.
ISO/IEC, JPEG2000 part 1 final draft international standard. ISO/IEC FDIS 15444-1. Technical report, ISO/IEC (2000)
38.
J. Ma, G. Plonka, The curvelet transform. IEEE Signal Process. Mag. 27, 118–133 (2010)CrossRef
74.
D.S. Taubman, M.W. Marcellin, JPEG2000. Image Compression. Fundamentals, Standards and Practice (Kluwer Academic Publishers, Boston, 2002)
Metadaten
Titel
Using Tensor Products to Apply Wavelets to Images
verfasst von
Øyvind Ryan
Copyright-Jahr
2019
Buch
Linear Algebra, Signal Processing, and Wavelets - A Unified Approach

Print ISBN: 978-3-030-01811-5

Electronic ISBN: 978-3-030-01812-2

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-01812-2_9