Wavelets - Generell informasjon


[Hovedmeny][Forrige][Neste]
På de foregående sidene har vi sett at Fourier-transformering av et bilde kan ha mange fordeler.
Vi har også nevnt noen svakheter, bl.a. at selv om Fourier-transformering gir informasjon om tilstedeværelse av lav- og høy-frekvente deler, så gir tranformasjonen ingen informasjon om hvor i bildet disse enkelte delene befinner seg.

Wavlets-transformasjon er en ny type transformasjon som ikke inneholder denne nevnte svakheten.
Denne transformasjonen kan vi si er en slags generalisering av Fourier-transformasjon idet vi nå kan velge blant et uendelig sett av såkalte basis-funksjoner, ikke bare sinus- og cosinus-funksjoner som i Fourier-transformasjon.

Videre gir Wavelets-transformasjon informasjon både om lav/høy-frekvens forekomst og posisjon/tidspunkt for disse.

Wavlets er en relativt ny matematisk metode som etterhvert er blitt svært populær på 80- og 90-tallet og som har fått mange anvendelsesområder:
- Signalbehandling
- Bildebehandling (komprimering, objekt-gjenkjenning, diagn. av brystkreft på tidlig stadium, ...)
- Astronomi / Akustikk / Optikk / Kjernefysikk / ...
- Bilde- og tale-gjenkjenning
- Seismologi (forutsigelse av jordskjelv på tidlig stadium, ...)
- Differentialligninger / Diskontinuiteter / ...