Análise de multirresolução baseada em polinômio potência de Sigmóide - Wavelet

Abstract

Na área de processamento de sinais e, particularmente, em processamento de imagens, pesquisas recentes priorizam o desenvolvimento de novas técnicas e métodos que possam ser empregados em um amplo domínio de aplicações. As pirâmides de imagens constituem uma técnica bastante importante na criação de decomposições multirresolução em visão computacional e processamento de imagens. As transformadas de Wavelets podem ser vistas como mecanismos para decompor sinais nas suas partes constituintes, permitindo analisar os dados em diferentes domínios de frequência com a resolução de cada componente relacionada à sua escala. Além disso, na análise de wavelets, pode-se usar funções que estão contidas em regiões finitas, tornando-as convenientes na aproximação de dados com descontinuidades. Neste contexto, o presente trabalho apresentou uma técnica piramidal baseada nas transformações dos Polinômios Potências de Sigmóide (PPS) e suas famílias PPS-Wavelet, para tratamento em imagens digitais. Foram reaizados experimentos utilizando as novas técnicas piramidais e métricas para a avaliação de qualidade imagem, apresentando resultados promissores em relação à acurácia

In the signal processing and image processing fields, recent research give priority to develop new techniques and methods that can be used in a wide field of applications. The pyramids of images are important techniques used in multiresolution decompositions, applied to computer vision and image processing. The wavelet transforms can be viewed as tools to decompose signals into component parts, allowing to analyze the data in different frequency domains with resolution of each component related to your own scale. Furthermore, in the wavelet analysis, can be used functions which are contained in limited areas, making them suitable approximation of the data discontinuities. In this research presents a technique based on pyramid transforms the PPS and PPS-Wavelet families applied to digital images. The experiments using new techniques and pyramidal metrics for evaluation of image quality presents promising results about accuracy