Chapter 03 Multiresolution Analysis (MRA)

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
Substitutor tegn en forklaring med hjelp av mentale rom
Advertisements

Mentale rom en liten innføring i teorien
1. 2 Pixel •En pixel en den minste bestanddelen i et bilde. •En pixel er et unikt punkt og kan ha 1 farge. •(En texel er en pixel som er brukt i 3D- teksturering)
Kilder: Ligger på hjemmesiden  Din side Din side  PC World Norge PC World Norge  Akam.no (1) Akam.no  Akam.no (2) Akam.no (2)  Online Online.
Simulatortrening og utfordringer med å få ut data/informasjon fra deltakere, samt bruk av video som hjelpemiddel Kjell Ivar Øvergård, Professor i Psykologi.
Ronny Klæboe Transportøkonomisk institutt
Kvalitetssikring av analyser til forskningsbruk
Valg av parametre Introduksjon/motivasjon Signal støy forhold, SNR
Billed dannelse Gradientsystemet:
1 ProsjektProsjekt Våren OppgaverOppgaver Matematisk behandling av medisinsk bilde-informasjon. Oppgavene vil i hovedtrekk omhandle ulike matematiske.
1 ProsjektProsjekt Våren OppgaverOppgaver Matematisk behandling av medisinsk bilde-informasjon. Oppgavene vil i hovedtrekk omhandle ulike matematiske.
1 Helse / IT Databaser
1 ProsjektProsjekt Våren Digital bildebehandling -Utvikle generelle bildebehandlingsrutiner i Java -Bruk av Wavelets i digital bildebehandling.
1 Helse / IT Databaser. 2 InnholdInnhold -Presentasjon (m/IT-helse ved HiA) -OppsummeringDatabase - Tabeller - Modellering - SQL -Database-demo -Strukturering.
Fourier.
Multiple integraler.
Matematikk Anvendelser
Laplace Transform Def The Laplace transform of a one-dimentional function f(t) The Inverse Laplace Transform Laplace Transformasjon Laplace Transformasjon.
MA-209 Matematikk 3.
MA-209 Matematikk 3. Timeplan Emner Kjeglesnitt Parameteriserte kurver Polarkoordinater Vektorer og geometri i rommet Vektorfunksjoner og kurver / Kepler.
Kap 15 Superposisjon og normale moder
 Bygd opp av piksler  Hvor mange?  Mer ppi = bedre kvalitet = større fil  Skrivere bruker dpi.
Studentliv - Kurs i PR og markedsføring - Modul 10 1 Arbeid på PC Fortrolighet i arbeidet med PC Skikk og bruk IT-kontrakten Spørsmål?
Laplace Bruksområder Løsning av differensialligninger.
Online symbolske tjenester Pensum: Olsen, kap. 19 og 20 ”Case studier”
Kapittel 1.4 Modul I Kvalitetsledelse
Symbolske data Pensum: Olsen, kap. 2 ”Symbolic Data”
Building the One to One Enterprise - Personalizing products for developing customer communities’ Relationships between customer loyalty and interactive.
INTERNASJONAL PRIVATRETT Lovvalg i kontrakt
Transformasjons-teori Transformasjon f(x) F(u) Fourier Wavelet Laplace.
Presentasjon til NFR’s konferanse: CSR in the Petroleum Industry
Aim Understand the concept of lumped element modelling Understand variational solution in the mechanical domain Understand Rayleigh Ritz in the mechanical.
Sikkerhetsmomenter Konfidensialitet Integritet Tilgjengelighet Autentisering Non-Repudiation (Uomtvistelig) Sporbarhet.
The Thompson Schools Improvement Project Process Improvement Training Slides (Current State Slides Only) October 2009.
Markedsføring – nødvendig kompetanse for bibliotekarer? Forum for økonomibibliotekarer av Arve Pettersen.
Digital bestillingsprosess for Armering, direkte fra modell
MikS WP1/WP2 Planned work from SINTEF.
Tips og triks 1 Vinterhage Tak med kantobjekter Endring i fasade
Lecture 29.
Per Henrik Hogstad Presentation - Mathematics - Statistics
FYS2130 Svingninger og bølger
The Norwegian Hydrografic Pilot
Lecture 27.
Group theory I dette kapitlet skal vi se på utvidelse av lister som vi behandlet generelt i kap 04. Vi skal nå benytte klassehierarkiet som vi utviklet.
Dette er et eksempel på plassering av logoene.
Visning 2) Sett inn 3) Sett inn BILDE Bruk verktøylinja og gå til:
BILDEANALYSE Marie Moen Liane.
Numeriska beräkningar i Naturvetenskap och Teknik
Virkemidler tegneserier.
Aim: What is the trig limit?
Av Finn Aakre Haugen IA3112 Automatiseringsteknikk og EK3114 Automatisering og vannkraftregulering Høstsemesteret 2017 Av/på-regulator.
Course PEF3006 Process Control Fall 2017 Plant-wide control
Are Paradigms Radial Categories
Spatiotemporal Data Indexing using hBπ-tree
Orbital Motion Simulator
The Gains from International Trade
Per Henrik Hogstad Presentation - Mathematics - Statistics
Ha evig liv Joh
Per Henrik Hogstad Presentation - Mathematics - Statistics
FYS2130 Svingninger og bølger
New noise regulation for OSL
Numeriska beräkningar i Naturvetenskap och Teknik
Use Trig with Right Triangles
Course PEF3006 Process Control Fall 2018 Split-range control
Course PEF3006 Process Control Fall 2017 Split-range control
Course PEF3006 Process Control Fall 2018 Plant-wide control
Av Finn Aakre Haugen IA3112 Automatiseringsteknikk og EK3114 Automatisering og vannkraftregulering Høstsemesteret 2018 Av/på-regulator.
ALL vectors have two components (x and y)
- Endelig forslag til ønsketsituasjon
URI-pattern Geographical data in Norway
Utskrift av presentasjonen:

Chapter 03 Multiresolution Analysis (MRA) V0  V1  V2

Multiresolution Gjennomsnitt V0 V1 V2 V3 V4 Differens W0 W1 W2 W3 Bildet 'Lena' er mye brukt i litteraturen i tilknytning til bildebehandling. Bildet er et gråtonebilde (eller et fargebilde hvor alle tre RGB-verdiene er like). Vi tenker oss at bildet er delt opp i pixler (punkter). På bildet vises en rad av pixler (pixlene er noe forstørret for å kunne vise prinsippet). Nederst er tegnet et søylediagram som viser gråtoneverdien (i intervallet [0,255]) for hvert pixel i denne pixel-raden. Høy søyle svarer her til høy pixel-verdi eller lys gråtone, mens lav søyle svarer til lav pixel-verdi eller mørk gråtone. Dette søylediagrammet kan gi oss en del informasjon om denne pixel-raden: Høy søyle svarer til lys gråtone. Lav søyle svarer til mørk gråtone. Tilnærmet like høye søyler plassert ved siden av hverandre: Dette svarer til tilnærmet samme gråtone, kanskje kan disse på en eller annen måte erstattes av en 'fellessøyle' og på den måten gi mulighet for komprimering av bildet, dvs fjerne noe data fra bildet uten at nevneverdig informasjon går tapt. Lav søyle ved siden av en høy søyle: Skarp overgang mellom lys/mørk del av bildet, informasjon som kanskje kan hjelpe oss til å finne ulike objekter i et bilde. V1 V2 V3 V4 Differens W0 W1 W2 W3

Analysis /Synthesis Example J=5 Antall samplinger: 2J = 32 Analysis /Synthesis Example

Analysis Synthesis J=5 Sampling: 25 = 32

Scaling function Example 1 1 1 2 1 3 n n+1

Scaling function that span V0 V0  L2(R)

Scaling Function that span V0 Example 1 1 2 3 4 5 5 1 1 2 3 4 5

Scaling Function (unnormalized) that span Vj 1 1 Dilation Translation 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

Scaling Function (normalized) that span Vj 1 1 Dilation Translation 2 1/2 2 1/2 2 2 2 2

Scaling functions (normalized) V0  V1  V2

Normalization of scaling functions Inner product Norm Scaling functions (Orthonormal)

Haar Scaling Functions (unnormalized) that span Vj k 1 2 3 j 1 1 For hver j: Basisfunksjoner: (2jt-k) k = 0,…2 j-1 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 1 1

Haar Scaling Functions (normalized) that span Vj k 1 2 3 j 1 1 For hver j: Basisfunksjoner: j,k(t) k = 0,…2 j-1 2 1/2 2 1/2 1 1 1 2 2 2 2 2 1 1 1 1 2 3/2 2 3/2 2 3/2 2 3/2 3 1 1 1 1

Scaling Function that span V1 and V2 V1  V2 Scaling Function that span V1 and V2 1 1

Haar Scaling Functions that span Vj j = 0,1,2,3 1 2 3 k 1 2 3 4 5 6 7

Relation between V0 and V1 Haar Wavelet - Triangle Wavelet V0  V1 Relation between V0 and V1 Haar Wavelet - Triangle Wavelet Scaling function

Properties of the h-coefficients (1/5) V0  V1

Properties of the h-coefficients (2/5) V0  V1

Properties of the h-coefficients (3/5)

Properties of the h-coefficients (5/5)

Examples of h-coefficients D2 Haar scaling function n=3 n odd --> one coefficient = 0 n=4 D4 Daubechies four-tap solution One degree of freedom

Examples of h-coefficients One degree of freedom D2 D4

Examples of h-coefficients

Examples of h-coefficients D6 D8

Daubechies Vanishing moments The continuous wavelet transform (CWT) Taylor series at t=0 until order n (b=0 for simplicity) Moments of the Wavelet

Daubechies Vanishing moments Wavelet until Daubechies: - Haar Compact support, but discontinuous - Shannon Smooth, but extend the whole real line - Linear spline Continuous, but infinite support Daubechies: Hierarchy of Wavelets: n = 2 : Haar Compact support, discontinuous M0 = 0 n = 4 : D4 Compact support, continuous, not diff. Mi = 0 i=0..n/2-1 n = 6 : D6 Compact support, continuous, 1 diff. Mi = 0 i=0..n/2-1 n = 8 : D8 Compact support, continuous, 2 diff. Mi = 0 i=0..n/2-1 ...

Wavelet functions Scaling function V0  V1  V2 W0 W1 Wavelet function

Properties of the g-coefficients Scaling function V0  V1  V2 W0 Wavelet function W1

Decomposition of V3 = V0 + W0 + W1 + W2

Analysis - From Fine Scale to Coarse Scale j=5 j=4

Analysis - From Fine Scale to Coarse Scale Synthesis - From Coarse Scale to Fine Scale

Dirac Delta Function (Standard Time Domain Basis)

Fourier (Standard Frequency Domain Basis)

Two-band Wavelet Basis f t

Analysis /Synthesis Example J=5 Antall samplinger: 2J = 32 Analysis /Synthesis Example

Analysis Synthesis J=5 Sampling: 25 = 32

END