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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:曾建篤
研究生(外文):Tseng, Chien Tu
論文名稱:高解析度小波轉換係數之估測暨應用於數位影像之解析度增高
論文名稱(外文):High Resolution Wavelet Transform Coefficients And its Application To Resolution Enhancement of Digital Images
指導教授:蘇文鈺蘇文鈺引用關係
指導教授(外文):Alvin Su
學位類別:碩士
校院名稱:中華大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2000
畢業學年度:88
語文別:英文
論文頁數:107
中文關鍵詞:小波轉換多重解析度分析內差法輪廓邊緣偵測鋸齒化
外文關鍵詞:Wavelet TransformMulti-Resolution Analysisinterpolationedge detectionaliasing
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典型的影像放大方法,主要有兩類:一是內差法(interpolation)運算、另一是輪廓邊緣偵測(edge detection)運算。以內差法運算來放大影像,放大後的影像容易產生輪廓邊緣鋸齒化(aliasing);以輪廓邊緣偵測運算來放大影像,所採用的輪廓邊緣偵測法則之良莠將影響影像放大後之品質,且一般的輪廓邊緣偵測法則的運算是較繁瑣的。
小波轉換的多重解析度分析(Multi-Resolution Analysis)特性,或許可提供另一種方式的放大運算,並希望能解決上述之輪廓邊緣鋸齒化,與避免繁瑣的輪廓邊緣偵測運算。
訊號經過小波轉換之後,會被區分為高頻的部分與低頻的部分,高頻訊號儼然勾勒出原訊號的輪廓,而低頻訊號就像是原訊號縮小後的再現。假設高頻訊號已遺失,利用僅餘之低頻訊號,經由小波轉換之再處理與類神經網路之估測,進而補償出已失去的高頻訊號,再將補償出的高頻訊號與原本的低頻訊號,使用反小波轉換重建出新訊號。
在我們實做出上述的放大系統之後,依此系統所重建的新影像,其大部分的輪廓邊緣的確保有適度的銳利,可是仍有部分的輪廓邊緣會出現補償過度的狀況,使得這部分的輪廓邊緣顯得突兀,這是未來有待改進之處。

Pixel domain interpolation is the typical method of resolution enhancement of digital images. After enlarging image with interpolation operation, sharp edges usually become aliased. By detecting the edges and compensating, profiles of the interpolated edges can be much smoother. However, the quality of edge detection and compensation method strongly affects quality of the enhancement. Besides, the computation is much complicated.
A new approach of resolution enhancement by using the property of Multi-Resolution Analysis through Discrete Wavelet Transform is proposed. By estimating the higher resolution wavelet coefficients, the resolution can be increased by two times through the synthesis operation of Discrete Wavelet Transform. The estimation is done by using neural networks combined with a simple edge classification method to improve the estimation accuracy. Both 1-D and 2-D cases are shown in this thesis.
The experiments show that the enlarged images are clear and sharp. Some details are preserved in the processing. However, parts of the edges are sharp unduly and spurious noise is generated. Further more, the training of the neural networks is very slow due to the huge size of training samples. It is desired to overcome these problems in the future.

Abstract a
摘 要 b
關於本論文 c
致謝辭 d
目 錄 i
圖示目錄 iii
表格目錄 x
第一章 動機與企圖 1
1.1 動機 2
1.2 企圖 3
1.3 系統概論 7
第二章 背景知識 9
2.1 小波轉換 9
2.1.1 一維小波轉換與反小波轉換 9
2.1.2 二維小波轉換與反小波轉換 16
2.2 類神經網路(Neural Network) 18
2.2.1 基本架構 18
2.2.2 誤差返回傳遞(Error-Back Propagation) 19
第三章 一維訊號的放大系統 22
3.1 高頻補償運算 22
3.1.1 遮罩運算與高頻補償 22
3.1.2 遮罩運算與高頻補償的實驗 24
3.2 類神經網路模型 34
3.2.1 誤差倒返傳遞類神經網路模型 34
3.2.2 分類法則 41
第四章 影像放大系統 50
4.1 建構影像放大系統 50
4.2 分類法則與實驗 52
4.2.1 實驗一:九宮格篩選法 52
4.2.1.1 九宮格篩選法 52
4.2.1.2 高頻分區的問題 53
4.2.1.3 實驗 55
4.2.2 實驗二:十字篩選法 68
4.2.2.1 十字篩選法 68
4.2.2.2 實驗 69
4.2.3 實驗三:高頻變異量的分類 74
4.2.3.1 高頻變異量的分類 74
4.2.3.2 實驗 75
4.2.4 實驗四:樣本資訊的精簡法則 79
4.2.4.1 樣本資訊的精簡法則 79
4.2.4.2 實驗 80
4.3 放大系統的探討 83
4.3.1 無段放大 83
4.3.2 與其他放大方式之比較 87
4.3.3 Biorthogonal小波轉換 90
第五章 結論 92
參考文獻 93

[1] Charilaos Christopoulos,〝JPEG2000 Verification Model 5.2(Technical description)〞,Coding of Still Pictures, ISO/IEC JTC1/SC29/WG1(ITU-T SG8),August 27,1999。
[2] George J. Klir and Bo Yuan,〝Fuzzy Sets and Fuzzy Logic Theory and Applications〞,Prentice-Hall International Inc.,1995。
[3] Judith E. Dayhoff,〝Neural Network Architectures〞,International Thomson Computer Press,1996。
[4] N. K. Treadgold and T. D. Gedeon,〝Simulated Annealing and Weight Decay in Adaptive Learning: The SAPROP Algorithm〞,IEEE Trans. Neural Networks,Vol. 9,No. 4,pp.662668,1998。
[5] Rafael C. Gonzalez and Richard E. Woods,〝Digital Image Processing〞,Addison Wesley,September 1993。
[6] Raghuveer M. Rao and Ajit S. Bopardikar,〝Wavelet Transforms〞,Addison Wesley,1998。
[7] Robert J. Schalkoff,〝Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches〞,John Wiley & Sons, Inc. ,1992。
[8] Stephane Mallat,〝A Wavelet Tour of Signal Processing〞,Academic Press,1998。

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