Mathematisch ausgedrückt , ist ein Wavelet eine Funktion - eine Beziehung zwischen zwei Sätzen , dass jedes Mitglied des ersten Satzes übereinstimmt mit einem einzigartigen Element des zweiten Satzes - die, wenn sie aufgetragen wird, schwankt um die horizontale ? Achse oder x-Achse. Wavelet -Komprimierung ist eine Form von Datenkompression verwendet, um Bilddaten zu komprimieren - in anderen Worten, um sie effizienter zu codieren , unter Verwendung von weniger Binärziffern " bits" - so dass sie weniger Speicherplatz belegt . Diskreten Wavelet-Transformation
eine beliebte Form der Wavelet-Kompression , als diskrete Wavelet-Transformation (DWT) bekannt ist, behandelt ein Bild als eine kontinuierliche , schwankende Welle , sondern als eine Sammlung von diskreten Bildelementen oder " Pixel " . Ein Pixel ist das kleinste Element eines digitalen Bildes . In einem Farbbild , besteht jedes Pixel aus roten, grünen und blauen Subpixel , die auf die gesamte Farbe und Helligkeit des Pixels beitragen . DWT tatsächlich behandelt ein Bild als eine Reihe von Wellen , eine für jeden Farbkanal .
Zersetzung
DWT zentriert jede Welle auf Null und misst die Amplitude oder Verschiebung von Null , der Welle - in anderen Worten, die Spitzen und Täler - an verschiedenen Stellen entlang seiner Länge. Dieser Prozess erzeugt einen Satz von Werten, Wavelet-Koeffizienten bezeichnet , der auf Null zentriert sind , mit sehr wenigen großen Werten . DWT den Mittelwert der benachbarten Wavelet-Koeffizienten , um die Welle zu vereinfachen und kann das Bild um einen Faktor von zwei und wiederholt diesen Vorgang - bekannt als " Zersetzung " - immer und immer wieder um die endgültige vereinfachte Wellenform zu erzeugen . Wie Zersetzung erfolgt , erzeugt sie schrittweise einfacher , niedriger aufgelöste Versionen der Welle, behält aber alle Informationen, die erforderlich ist, um eine detaillierte Version der Welle zu reproduzieren.
Smoothing
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Während Zersetzung , DWT nicht nur Durchschnittswerte benachbarten Wavelet-Koeffizienten , sondern zeichnet auch die Unterschiede zwischen ihnen . Geringfügige Unterschiede zwischen benachbarten Wavelet-Koeffizienten zeigt flacher, weniger wichtige Bereiche einer Welle, die vereinfacht werden kann , oder " geglättet" mit Beeinträchtigung der Qualität des fertigen Bildes. Wesentliche Unterschiede zwischen benachbarten Wellenform Koeffizienten zeigen, steilen Gipfeln oder Mulden , die in der Regel stellen Linien , Kanten oder andere Details in einem Bild und müssen erhalten bleiben.
JPEG 2000
im Jahr 1997 wandte die Joint Photographic Experts Group (JPEG) , die Grundsätze der Wavelet- Kompression Bildkompression und kam mit JPEG 2000, der Nachfolger des bisherigen JPEG-Standard . JPEG 2000 Kompression liefert etwa 20 Prozent besser als herkömmliche JPEG tut und erlaubt es, Bilder zu speichern , ohne dass redundante oder duplizieren, Daten skaliert werden.
