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Wavelets mit Anwendungen in Signal- und Bildverarbeitung (Springer-Lehrbuch) PDF

213 Pages·2007·2.3 MB·German
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Bergh·Ekstedt·Lindberg WaveletsmitAnwendungen inSignal-undBildbearbeitung Jöran Bergh · Fredrik Ekstedt Martin Lindberg Wavelets mit Anwendungen in Signal- und Bildbearbeitung AusdemEnglischenübersetztvonManfredStern Mit85Abbildungen 123 JöranBergh MartinLindberg Matematiskavetenskaper AlgoTrimAB Chalmerstekniskahögskola Anckargripsgatan3 ochGöteborgsuniversitet SE-21119Malmö,Sverige SE-41296Göteborg,Sverige E-mail:[email protected] E-mail:[email protected] FredrikEkstedt Übersetzer Fraunhofer-ChalmersCentrum ManfredStern förIndustrimatematik Kiefernweg8 ChalmersTeknikpark 06120Halle,Deutschland SE-41288Göteborg,Sverige E-mail:[email protected] E-mail:[email protected] OriginalversionmitdemTitelWaveletsinenglischerSpracheerschienen beiStudentlitteratur,Lund,Sweden,1999 ©JöranBergh,FredrikEkstedt,MartinLindbergandStudentlitteratur1999 DieseÜbersetzungvonWaveletswurdeinVereinbarungmit,,StudentlitteraturAB“ veröffentlicht. BibliografischeInformationderDeutschenNationalbibliothek DieDeutscheNationalbibliothekverzeichnetdiesePublikationinderDeutschenNationalbibliografie; detailliertebibliografischeDatensindimInternetüberhttp://dnb.d-nb.deabrufbar. MathematicsSubjectClassification(2000):42C40,65T60,94A12,42-01 ISBN 978-3-540-49011-1 SpringerBerlinHeidelbergNewYork DiesesWerkisturheberrechtlichgeschützt.DiedadurchbegründetenRechte,insbesonderedieder Übersetzung,desNachdrucks,desVortrags,derEntnahmevonAbbildungenundTabellen,derFunk- sendung,derMikroverfilmungoderderVervielfältigungaufanderenWegenundderSpeicherungin Datenverarbeitungsanlagen,bleiben,auchbeinurauszugsweiserVerwertung,vorbehalten.EineVer- vielfältigungdiesesWerkesodervonTeilendiesesWerkesistauchimEinzelfallnurindenGrenzen dergesetzlichenBestimmungendesUrheberrechtsgesetzesderBundesrepublikDeutschlandvom 9.September1965inderjeweilsgeltendenFassungzulässig.Sieistgrundsätzlichvergütungspflichtig. ZuwiderhandlungenunterliegendenStrafbestimmungendesUrheberrechtsgesetzes. SpringeristeinUnternehmenvonSpringerScience+BusinessMedia springer.de ©Springer-VerlagBerlinHeidelberg2007 DieWiedergabevonGebrauchsnamen,Handelsnamen,Warenbezeichnungenusw.indiesemWerk berechtigtauchohnebesondereKennzeichnungnichtzuderAnnahme,daßsolcheNamenimSinne derWarenzeichen-undMarkenschutz-Gesetzgebungalsfreizubetrachtenwärenunddahervon jedermannbenutztwerdendürften.TextundAbbildungenwurdenmitgrößterSorgfalterarbeitet. VerlagundAutorkönnenjedochfüreventuellverbliebenefehlerhafteAngabenundderenFolgen wedereinejuristischeVerantwortungnochirgendeineHaftungübernehmen. Umschlaggestaltung:WMXDesignGmbH,Heidelberg Herstellung:LE-TEXJelonek,Schmidt&VöcklerGbR,Leipzig Satz:DatenerstellungdurchdieAutorenunterVerwendungeinesSpringerTEX-Makropakets GedrucktaufsäurefreiemPapier 46/3180YL-543210 Vorwort K¨onnen Sie sichnicht irgendwonachetwasGeldumsehen?“ sagte Dilly. ” MrDedalusdachtenachundnickte. Ja,daswerdeichtun, sagteerw¨urdevoll. ” Ichhabeschondenganzen Rinnstein in derO’Connell Streetabgesucht. Ichwerdeesjetzthierversuchen.“ JamesJoyce,Ulysses Warum noch ein Buch u¨ber Wavelets? Wir meinen, daß es sich bei den gegenw¨artigen Bu¨chern u¨ber Wavelets im Großen und Ganzen entweder um Monographien oder um Handbu¨cher han- delt. Unter einer Monographie verstehen wir einen umfassenden Text mit vollst¨andigen Quellenangaben, unter einem Handbuch hingegen eine bloße Sammlung von Rezepten oder Algorithmen.1 Wir verspu¨rtendeswegen den Bedarf an einer Interpolation, das heißt, an einem nicht allzu anspruchsvollen Text fu¨r diejenigen Leser, die sich mit den grundlegenden mathematischen Ideen und Techniken der Wavelet-Analyse vertraut machen m¨ochten, sich aber gleichzeitig einen gewissen U¨berblick daru¨berverschaffenwollen,inwelchenZusammenh¨angenundwiedieTheorie derzeit angewendet wird. Wir wenden uns an Leser mit den mathematischen Vorkenntnissen h¨ohe- rer Studienjahre: wir setzen Kenntnisse u¨ber Anwendungen der linearen Al- gebra,derFourierreihenundderFourierschenIntegralevoraus.Zumbesseren Verst¨andnisderTheorieistjedochauchdieKenntnisderKonvergenzresultate fu¨r (Lebesguesche) Integrale wu¨nschenswert. Diese Anforderungen an die Vorkenntnisse stellen uns folglich vor ein Di- lemma.Mathematische Ausfu¨hrungen solltenpr¨azisesein,aber eine u¨bertrie- ben gewissenhafteBeachtungderPr¨azisionstellt zustarkeAnforderungenan die Leser, die uns vorschweben. 1 Daru¨berhinaussindaucheinigeBu¨chererschienen,diesichaneinenichtspezia- lisierte Leserschaft richten. VI Vorwort Unsere L¨osung dieses Dilemmas bestand darin, einige mathematische De- tails wegzulassen und stattdessen den Leser auf umfassendere Darstellungen zu verweisen.Unser Ziel war,die Schlu¨sselideenund die grundlegendenTech- niken in den Mittelpunkt zu ru¨cken. Diese Absicht fu¨hrte uns zu dem Kom- promiß, der Ihnen jetzt vorliegt. Bei der Auswahl des Stoffes kann man mit ziemlicher Sicherheit anders und m¨oglicherweise auch besser vorgehen. Wir haben da gewiß auch Fehler gemacht. Jedenfalls w¨aren wir fu¨r Verbesserungsvorschl¨agejeglicher Art sehr dankbar. G¨oteborg, Januar 1999 J¨oran Bergh Fredrik Ekstedt Martin Lindberg Zum Inhalt Das Buch besteht aus zwei Teilen: im ersten Teil stellen wir die Theorie dar, imzweitenTeilwerdenAnwendungenbehandelt.VongrundlegenderWichtig- keitsinddieKapitelu¨berFilterb¨ankeundMulti-Skalen-Analyse.Dienachfol- gendenKapitelbauenaufdiesenbeidenKapitelnaufundk¨onnenunabh¨angig voneinandergelesenwerden.InderEinleitungschildernwirdeinigedergrund- legenden Ideen und Anwendungen. Im theoretischen Teil pru¨fen geben wir zuerst einen U¨berblick u¨ber die GrundlagenderSignalverarbeitung.DanachschließensichAusfu¨hrungenu¨ber Filterb¨ankean.DaswichtigsteKapiteldiesesTeilsbehandeltdieMulti-Skalen- Analyse und Wavelets.Der erste Teil schließtmit Kapitelnu¨ber h¨oherdimen- sionale Wavelets, Lifting und die kontinuierliche Wavelet-Transformation. ImAnwendungsteilgebenwirzuersteinigederambestenbekanntenWave- letbasen an. Danach diskutieren wir adaptive Basen, Kompression und Un- terdru¨ckungvonRauschensowieWaveletmethoden,u.a.zurnumerischenBe- handlungvonpartiellenDifferentialgleichungen.Abschließendbeschreibenwir dieDifferenzierbarkeitinWaveletdarstellungen,eineAnwendungderkontinu- ierlichen Wavelet-Transformation, Feature-Extraktion und einige Implemen- tationsfragen. Vorwort VII AmEndedermeistenKapitelstehteinAbschnittmitVorschl¨agenzurwei- terfu¨hrenden Literatur. Diese Vorschl¨age sind als Ausgangspunkt fu¨r inhalt- liche Vertiefungen und/oder zur Erlangung eines besseren mathematischen Verst¨andnisses gedacht.2 Wirhabenu¨berallU¨bungsaufgabeneingestreut,umdenTextzuerg¨anzen und dem Leser die M¨oglichkeit zu geben, selbst zu rechnen und dadurch sein Wissen zu festigen. 2 Der U¨bersetzer dankt Frau Karin Richter (Martin Luther Universit¨at Halle, In- stitutfu¨rMathematik)fu¨rfachlicheHinweise,HerrnFrankHolzwarth(Springer- Verlag) fu¨r TEX-nische Hilfe, Herrn Gerd Richter (Angersdorf) fu¨r technischen Support,FrauUteMcCrory(Springer-Verlag)undFrauAndreaK¨ohler(Le-TEX, Leipzig) fu¨r Hinweise zurHerstellung derEndfassung. Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung ................................................. 1 1.1 Haar-Waveletund Approximation ......................... 3 1.2 Beispiel einer Wavelet-Transformation...................... 5 1.3 Fourier vs Wavelet....................................... 7 1.4 Fingerabdru¨cke und Bildkompression ...................... 12 1.5 Unterdru¨ckung von Rauschen (Denoising) .................. 13 1.6 Bemerkungen ........................................... 14 Teil I Theorie 2 Signalverarbeitung......................................... 17 2.1 Signale und Filter ....................................... 17 2.2 Die z-Transformation .................................... 20 2.3 Die Fourier-Transformation............................... 22 2.4 Linearer Phasengang und Symmetrie....................... 25 2.5 Vektorr¨aume............................................ 27 2.6 Zweidimensionale Signalverarbeitung....................... 29 2.7 Sampling ............................................... 30 3 Filterb¨anke ................................................ 33 3.1 Zeitdiskrete Basen....................................... 33 3.2 Die zeitdiskrete Haar-Basis ............................... 36 3.3 Die Subsampling-Operatoren.............................. 39 3.4 Perfekte Rekonstruktion.................................. 41 3.5 Konstruktion von Filterb¨anken............................ 45 3.6 Bemerkungen ........................................... 48 4 Multi-Skalen-Analyse ...................................... 49 4.1 Projektionen und Basen in L2(R).......................... 49 4.2 Skalierungsfunktionen und Approximation .................. 55 X Inhaltsverzeichnis 4.3 Wavelets und Detail-R¨aume .............................. 61 4.4 Orthogonale Systeme .................................... 66 4.5 Die diskrete Wavelet-Transformation....................... 71 4.6 Biorthogonale Systeme ................................... 74 4.7 Approximation und verschwindende Momente............... 78 4.8 Bemerkungen ........................................... 80 5 Wavelets in h¨oheren Dimensionen ......................... 83 5.1 Die separable Wavelet-Transformation ..................... 83 5.2 Zweidimensionale Wavelets ............................... 89 5.3 Nichtseparable Wavelets.................................. 93 5.4 Bemerkungen ........................................... 98 6 Das Lifting-Schema ........................................ 99 6.1 Die Grundidee .......................................... 99 6.2 Faktorisierungen ........................................103 6.3 Lifting .................................................106 6.4 Implementierungen ......................................107 6.5 Bemerkungen ...........................................109 7 Die kontinuierliche Wavelet-Transformation................111 7.1 Einige grundlegende Fakten...............................111 7.2 Globale Regularit¨at......................................113 7.3 Lokale Regularit¨at.......................................115 7.4 Bemerkungen ...........................................116 Teil II Anwendungen 8 Wavelet-Basen: Beispiele ..................................119 8.1 Regularit¨at und verschwindende Momente ..................119 8.2 Orthogonale Basen ......................................120 8.3 Biorthogonale Basen .....................................129 8.4 Wavelets ohne kompakten Tr¨ager..........................134 8.5 Bemerkungen ...........................................139 9 Adaptive Basen............................................141 9.1 Zeit-Frequenz-Zerlegungen................................141 9.2 Wavelet-Pakete..........................................144 9.3 Entropie und Best-Basis-Auswahl..........................148 9.4 Lokale trigonometrische Basen ............................152 9.5 Bemerkungen ...........................................156 Inhaltsverzeichnis XI 10 Kompression und Unterdru¨ckung von Rauschen ...........157 10.1 Bildkompression.........................................157 10.2 Denoising ..............................................162 10.3 Bemerkungen ...........................................168 11 Schnelle numerische lineare Algebra .......................171 11.1 Modellprobleme .........................................171 11.2 Diskretisierung..........................................172 11.3 Die Nichtstandardform...................................174 11.4 Die Standardform .......................................175 11.5 Kompression............................................176 11.6 Multilevel-Iterationsmethoden.............................178 11.7 Bemerkungen ...........................................179 12 Funktionalanalysis .........................................181 12.1 Differenzierbarkeit und Wavelet-Darstellung ................181 12.2 Bemerkungen ...........................................184 13 Ein Analysewerkzeug ......................................185 13.1 Zwei Beispiele...........................................185 13.2 Ein numerischer Sometime Shortcut“ .....................190 ” 13.3 Bemerkungen ...........................................190 14 Feature-Extraktion ........................................191 14.1 Der Klassifikator ........................................191 14.2 Lokale Diskriminantenbasen ..............................192 14.3 Diskriminantenmaße .....................................193 14.4 Der LDB-Algorithmus ...................................195 14.5 Bemerkungen ...........................................195 15 Implementierungsfragen ...................................197 15.1 Signale endlicher L¨ange ..................................197 15.2 Pr¨a- und Post-Filterung..................................200 15.3 Bemerkungen ...........................................202 Literaturverzeichnis ...........................................203 Sachverzeichnis ................................................205

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Gelungene Kombination aus Monografie und Handbuch: Sie spricht Leser an, die sich mit den grundlegenden mathematischen Ideen und Techniken der Wavelets vertraut machen und zugleich wissen m?chten, wie die Theorie derzeit angewendet wird. Das Buch setzt Kenntnisse ?ber Anwendungen der linearen Algebr
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