| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Борискевич, А. А. | - |
| dc.date.accessioned | 2021-03-22T08:13:52Z | - |
| dc.date.available | 2021-03-22T08:13:52Z | - |
| dc.date.issued | 2010 | - |
| dc.identifier.citation | Борискевич, А. А. Методология выбора базисных вейвлет-функций на основе статистических и корреляционных характеристик изображений / Борискевич А. А. // Доклады БГУИР. – 2010. – № 5(51). – С. 31–39. | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/43218 | - |
| dc.description.abstract | Предложена методология выбора базисных вейвлет-функций, основанная на использовании метрик сложности изображений, коэффициентов выигрыша кодирования по дисперсии и энтропии и процедуре построения корреляционных диаграмм. Определено, что по критерию максимума коэффициента выигрыша кодирования по дисперсии и энтропии наилучшей вейвлет-функцией является 13/11 для изображений Lena, Barbara, Baboo и France. Установлено, что по критерию максимума коэффициента выигрыша кодирования по энтропии достаточно трех- или четырехуровневой вейвлет-декомпозиции независимо от вейвлет-функции. Определено, что вейвлет-функции по критерию вычислительной сложности располагаются в порядке ее возрастания следующим образом: Haar, 5/3, 2/6, 5/11, 9/7, 9/3, 13/7 и 13/11. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | доклады БГУИР | ru_RU |
| dc.subject | вейвлет-функции | ru_RU |
| dc.subject | корреляционные характеристики | ru_RU |
| dc.subject | статистические характеристики | ru_RU |
| dc.subject | сжатие изображений | ru_RU |
| dc.title | Методология выбора базисных вейвлет-функций на основе статистических и корреляционных характеристик изображений | ru_RU |
| dc.title.alternative | Procedure of wavelet function selection on the basis of statistical and correlation image characteristics | ru_RU |
| dc.type | Статья | ru_RU |
| local.description.annotation | A procedure of basic wavelet function selection based on using image complexity metrics, variance and entropy coding gain and correlation diagram design procedure is proposed. Spatial activity metrics based on pixel difference are proposed for estimating image complexity. It is determinated that the best integer wavelet-function is 13/11 in accordance with maximum variance and entropy coding gain criterion for test images Lena, Barbara, Baboo and France. It is stated that three-four-level wavelet decomposition is enough in accordance with maximum entropy coding gain criterion independent on wavelet function and image types. It is shown that the integer wavelet function is located in ascending order of computational complexity as follows: Haar, 5/3, 2/6, 5/11, 9/7, 9/3, 13/7 и 13/11. Using correlation diagram allows us to show significant exceeding zero wavelet coefficients over nonzero ones. | - |
| Appears in Collections: | №5 (51)
|
