Preview

Science. Innovations. Technologies

Advanced search

EFFECT OF FILTER DIGIT CAPACITY LIMITATION ON THE GRAYSCALE IMAGE WAVELET-PROCESSING QUALITY

Abstract

In this paper we investigated the problem of the bit data decrease effect for the problems of grayscale image processing. There is shown that the digit capacity decrease of the wavelet filter coefficients reduces the quality of the wavelet processed image. We conclude that suitable image in practice can be obtained by using 12-bit representation of filter coefficients, and visually indistinguishable image can be obtained by using 28-bit representation of filter coefficients. This result can be used for specialized digital image processing systems construction with low power consumption and high speed performance.

About the Authors

Nikolay Ivanovich Chervyakov
North-Caucasian Federal University
Russian Federation


Pavel Alekseyevich Lyakhov
North-Caucasian Federal University
Russian Federation


Diana Ivanovna Kalita
North-Caucasian Federal University
Russian Federation


Kirill Sergeyvich Shulzhenko
North-Caucasian Federal University
Russian Federation


References

1. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2003. 604 с.

2. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления свёрток. М.: Радио и связь, 1985. 248 с.

3. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. 464 с.

4. Блаттер К. Вейвлет-анализ. Основы теории. М.: Техносфера, 2006. 272 с.

5. Воробьёв В.И., Грибунин В.Г. Теория и практика вейвлет-преобразования. СПб.: ВУС, 1999. 204 с.

6. Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. Т. 2. С. 15-40.

7. Фрейзер М. Введение в вэйвлеты в свете линейной алгебры / М. Фрейзер; пер. с англ. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 487 с.

8. Juxia M. Based on the fourier transform and the wavelet transformation of the digital image processing // Computer Science and Information Processing (CSIP), 2012. P. 1232-2134.

9. Hernandez, N.R.; Quirarte, J.L.R. Bits planes technique for digital image processing // Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control, 2008. P. 186-191.

10. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование. // Успехи физических наук. 2001. № 5. С. 465-501.

11. Смоленцев Н.К. Основы теории вейвлетов. Вейвлеты в Matlab. М.: ДМК Пресс, 2005. 304 с.

12. Дьяконов В.П. Вэйвлеты. От теории к практике. М.: СОЛОН-Р 2002. 446 с.

13. Новиков И.Я. Теория всплесков / И. Я. Новиков, В. Ю. Протасов, М. А. Скопина. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. 616 с.

14. Shin F. I. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques / Wiley-IEEE Press, 2010. 552 p.

15. Малла С. Вейвлеты в обработке сигналов. М.: Мир, 2005. 671 с.

16. Goswami J.C., Chan A.K. Fundamentals of Wavelets. Theory, Algorithms, and Applications. Wiley, 2000. 306 p.

17. Mitra S. Digital Signal Processing: A Completed-Based Approach / 3 edition. UCSB: Mc Graw Hill, 2006. 960 p.

18. Тарасов И. Оценка потребляемой мощности и выбор питания ПЛИС Xilinx. Компоненты и технологии. №2, 2009 г. С. 62-64.

19. Holland B. RAT: RC Amenability Test for Rapid Performance Prediction /URL: http://www.cse.sc.edu

20. Huynh-Thu Q., Ghanbari M. Scope of validity of PSNR in image/ video quality assessment // Electronics Letters. 2008. 44, No. 13. Pp 800-801.

21. Wang Z. Image quality assessment: from error visibility to structural similarity // IEEE Transactions image processing. 2004. 13, No. 4. Pp. 600-61.


Review

For citations:


Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Kalita D.I., Shulzhenko K.S. EFFECT OF FILTER DIGIT CAPACITY LIMITATION ON THE GRAYSCALE IMAGE WAVELET-PROCESSING QUALITY. Science. Innovations. Technologies. 2016;(2):61-76. (In Russ.)

Views: 29


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2308-4758 (Print)