Wavelet Transform for Image Analysis. In the Proceedings of
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F03%3APU40199" target="_blank" >RIV/00216305:26220/03:PU40199 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Wavelet Transform for Image Analysis. In the Proceedings of
Popis výsledku v původním jazyce
The wavelet transform is a comparatively new and fast developing method for analysing signals. The main advantage of applying the wavelet transform to the detection of edges in an image is the possibility of choosing the size of the details that will bedetected. The size of detected edges is set by the wavelet scale. In the case of the discrete wavelet transform the choice of the scale is performed by multiple signal passage through the wavelet filter. When processing a 2-D image, the wavelet analysisis performed separately for the horizontal and the vertical function. The vertical and the horizontal edges are thus detected separately. The wavelet transform will split the input signal into two components. One contains the low-frequency (LP) part of input signal, which corresponds to major changes in the function (individual objects in the image, etc.). The other part contains the high-frequency (HP) part of input signal, which corresponds to details in the function (noise, edges, etc
Název v anglickém jazyce
Wavelet Transform for Image Analysis. In the Proceedings of
Popis výsledku anglicky
The wavelet transform is a comparatively new and fast developing method for analysing signals. The main advantage of applying the wavelet transform to the detection of edges in an image is the possibility of choosing the size of the details that will bedetected. The size of detected edges is set by the wavelet scale. In the case of the discrete wavelet transform the choice of the scale is performed by multiple signal passage through the wavelet filter. When processing a 2-D image, the wavelet analysisis performed separately for the horizontal and the vertical function. The vertical and the horizontal edges are thus detected separately. The wavelet transform will split the input signal into two components. One contains the low-frequency (LP) part of input signal, which corresponds to major changes in the function (individual objects in the image, etc.). The other part contains the high-frequency (HP) part of input signal, which corresponds to details in the function (noise, edges, etc
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA102%2F03%2F0560" target="_blank" >GA102/03/0560: Nové metody zajištění a kontroly dodržení kvality služeb v sítích nových generací</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2003
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
In Proceedings of the IEEE-Siberian Conference on Control and Communications. SIBCON-2003
ISBN
0-7803-7854-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
—
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
Tomsk, Ruska
Místo konání akce
Tomsk
Datum konání akce
1. 10. 2003
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—