2 6 SƠ ĐỒ BIẾN ĐỔI WAVELET NHANH

o + Out put Tuyển tập Báo cáo “Hội nghị Sinh viên Nghiên cứu Khoa học” lần thứ 6 Đại học Đà Nẵng - 2008 84 bộ lọc tín hiệu được được tăng số mẫu lên 2 lần (upsampling), tương đương với một phép biến đổi IDWT. Bên phía thu sẽ được thực hiện ngược lại và sử dụng phép DWT tương ứ[r]

9(1.7)(1.8)Hình 1.5 Sắp xếp Zigzag các hệ số DCT ở bộ mã hoáHình 1.6 Sơ đồ khối bộ giải mã theo chuẩn JPEGQuá trình xử lý thành phần độ chói ở phía mã hoá được giải thích như sau:(a) Ảnh gốc được chia thành các khối ảnh (block) nhỏ kích thước 8x8 không chồng chéo lênnhau. Tiếp theo, giá trị c[r]

I. LỜI GIỚI THIỆUBiến đổi Wavelet được nghiên cứu từ những năm 60 của thế kỷ trước và cũng đã được ứng dụng trong một số ngành khoa học và công nghệ khác nhau. Tuy nhiên biến đổi Wavelet vẫn là một lĩnh vực đang và sẽ tiếp tục được nghiên cứu để phát triển cũng như ứng dụng rộng[r]

với pt = T-1(ĉ). Nguyên tắc quan trọng của phương pháp truyền dẫn ảnh theo kiểu lũy tiến là phương pháp này luôn truyền đi các giá trị mang thông tin quan trọng hơn của ảnh đi trước. Sở dĩ làm như vậy là do các thông tin đó chính là các thông tin sẽ làm giảm thiểu nhiều nhất độ méo dạng của ảnh. Đâ[r]

90.00 Biển Sóc Trăng Dưới 7.8 km mới xuất hiện (góc xiên là góc tạo bởi đường phương của mặt cắt dị thường từ và phương xích đạo) Qua phân tích chi tiết các nguồn từ với các biên thay đổi theo độ sâu, chúng tôi nhận thấy đa số các nguồn (như 6, 16, 17, 18, 19, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 29, 30)[r]

Ung thư vú có hai dạng dị thường chính là các hoá vôi và các khối u. ¾ Các hoá vôi rất nhỏ (microcalcifications): Là các đốm canxi nhỏ hơn 1/50 inch hay ½mm trong vú. Nhiều các đốm hóa vôi rất nhỏ được tìm thấy trong một vùng có thể biểu lộ khả năng ung thư. ¾ Các hóa vôi lớn (macrocalcifications):[r]

mô hình, người ta có thể sử dụng hai loại thông tin chính: các đặc trưng dao động hoặc đáp ứng của kết cấu chịu tải trọng. Sử dụng các số liệu đo đạc các đặc trưng dao động hay đáp ứng động của kết cấu để giải bài toán chẩn đoán vết nứt được gọi là Phương pháp dao động trong chẩn đoán vết nứt. Những[r]

trị này thành một tập các giá trị khác và tạo ra một cách biểu diễn mới cho cùng mộtnguồn tin, với sự chính xác của phép toán số học thì các phép biến đổi vẫn bảo tồn đượcđộ chính xác ở mức độ nào đó nhưng hầu hết các kỹ thuật mã hóa đều có tổn hao ở bướclượng tử hóa do có sự làm tròn. Tức là[r]

Ứng dụng phép biến đổi Wavelet rời rạc xác định ngưỡng động kinh dựa vào điện não đồ

2 | G(f) |2 .df | G(f) |2 .df Mẫu số của biểu thức chính là nǎng lượng của g(t). Về mặt tần số, ta chỉ phân biệt được hai tín hiệu khi chúng cách xa nhau một lượng Hình 1 : Phân tích tần số bằng STFT (a): Hàm cửa sổ g(t) (b):Đồ thị g(t).cos (w ot) (c): Đồ thị g(t).cos ([r]

Ung thư vú có hai dạng dị thường chính là các hoá vôi và các khối u. ¾ Các hoá vôi rất nhỏ (microcalcifications): Là các đốm canxi nhỏ hơn 1/50 inch hay ½mm trong vú. Nhiều các đốm hóa vôi rất nhỏ được tìm thấy trong một vùng có thể biểu lộ khả năng ung thư. ¾ Các hóa vôi lớn (macrocalcifications):[r]

CHƯƠNG 2 60 Sau khi thực hiện phép biến đổi như trên ta được sơ đồ khối tương đương khá đơn giản. Độc giả tiếp tục biến đổi để đi đến kết quả cuối cùng. g Nhận xét: Phương pháp biến đổi sơ đồ khối là một phương pháp đơn giản và trực quan dùng để tìm hàm t[r]

 Cường độ của ba màu chính và màu xám định rõ đặc điểm của ảnh màu. Số lượng màu hiện có trong n bit là 2n –1 (ví dụ, cần 8bit một phàn tử ảnh để lưu trữ một ảnh chứa 25màu + trắng). Kích thước của mảng cũng phụ thuộc vào mật độ, đó là số lượng phần tử ảnh có trong 2,54cm theo một hướng. Thuật ngữ[r]

Ngưỡng cứng thường tạo ra các điểm gián đoạn . 3.3.2. Khử nhiễu không tuyến tính bằng phương pháp đặt ngưỡng cứng và mềm: § Chọn một wavelet thích hợp để biến đổi sử dụng DWT,mức phân ly N x(t)= ∑=Kj 1∑∞−∞=kdi(k)ψj,k(t)+ ∑∞−∞=kaK(k)φK,k(t) (3.2) § Hệ số wavelet ngưỡng mềm: si[r]

X X X X X Biến đổi liên tục X X X X X X X X Biến đổi rời rạc X X X X X X Thuật tóan nhanh X X X X X Diễn đạt hiện X X X Cho các spline 3.1.2. Khử nhiễu: Các phương pháp đặt ngưỡng theo mức và theo khoảng thời gian: - Đặt ngưỡng cứng hoặc mềm. - Nhiễu trắng tỉ lệ, nhiễu trắng[r]

dưới dạng: Nên phép biến đổi wavelet trong n-D được viết lại dưới dạng: Và phép biến đổi wavelet nghịch của nó trong n-D có dạng: 1.1.2 Biến đổi wavelet rời rạc: Biến đổi wavelet rời rạc (Discrete Wavelet Transfom – DWT). Việctính toán[r]

trong việc nghiên cứu phát triển phép biến đổi Wavelet. Biến đổi Daubechies là một trong những phép biến đổi phức tạp nhất trong biến đổi Wavelet. Họ biến đổi này đƣợc ứng dụng hết sức rộng rãi, biến đổi Wavelet áp dụng trong JPEG2000 là[r]

T.s Đỗ Văn Tuấn Trường Đại Học Điện Lực Đồ án nhóm 9_Đ6ĐTVT2 6 LỜI MỞ ĐẦU Môi trường Internet phát triển rộng rãi và mạnh mẽ đã giúp việc truyền tải thông tin nhanh hơn đặc biệt là thông tin đa phương tiện, đồng thời cũng đem lại nhiều thuận lời và cơ hội cho mọi lĩnh vực đời sống,[r]

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNGKHOA QUỐC TẾ VÀ ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC  Báo cáo chuyên đề môn họcXỬ LÝ TÍN HIỆU SỐ NÂNG CAONội dung báo cáo PHÉP BIẾN ĐỔI WAVELET GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN: TS. Nguyễn Ngọc Minh. NHÓM 9: Đoàn Minh Quân, Nguyễn Kim Dung,Nguyễn Hữu Trường, Hà Thị Lan An[r]

Từ việc biết trƣớc lƣợc đồ giấu tin dựa trên biến đổi hệ số wavelet của Chin – Yu Yang [3] của ảnh tác giả đã nghiên cứu so sánh và phân tích các đặc trƣng của ảnh gốc và ảnh giấu tin th[r]