抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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一次元(1D)ウェーブレット変換を,残りの単変量Laurent多項式による分割を用いて成功裏に上げた。しかし,残りの分割は二変量多項式の場合には存在しない。したがって,二次元(2D)非分離可能ウェーブレット変換の多相行列を,1Dウェーブレット変換のものと同じ解を用いて,リフティング形式に分解できないということを意味した。本研究では,2次元4チャネル(2D4チャネル)非分離可能ウェーブレットフィルタバンクの新しいリフティング因数分解法を提案した。高次元多変量ウェーブレットフィルタバンクの一様な構成形式に従って,2D4チャネル非分離可能ウェーブレットフィルタバンクの一般形式を与えた。これらのフィルタバンクにより,2D4チャネル非分離ウェーブレット変換の多相行列を見出し証明した。次に,多相行列のリフティング因数分解を示し,いくつかの例を因数分解手順で実証した。最後に,提案方法のリフティング性能を解析した。このリフティング法は,多相マトリックスを一連のユニットの低い左三角形数値行列,単位上部右三角形数値行列,対角線上の要素が1,x,y,およびxyである対角多項式行列の積に分解する。元のフィルタバンクは,数値行列のすべての主要な最小値がゼロに等しくないことを,リフティング形式に因数分解できる。提案した方法は,多相行列のリフティング因数分解を,Euclid分割なしで数値行列の分解に変換する。それにより,Fourier変換を含まない乗算と付加演算のみを実行した。テンソル積リフティングウェーブレット変換とカンターレット変換のリフティング法と比較すると,提案したリフティング法は画像のより多くのエッジ情報を抽出できる。画像分解のための元の2D4チャネル非分離可能ウェーブレット変換の計算複雑性は,提案したリフティング因数分解法のもののN+1倍であり,元のウェーブレット変換は加速される。さらに,後者の各フィルタのサイズが4(N+1)より大きいとき,提案したリフティング因数分解法は,Fourier変換理論と畳込み演算に基づく従来の2D4チャネル非分離ウェーブレット変換より高速である。提案したリフティング因数分解は,その元の2D4チャネル非分離ウェーブレット変換および他の典型的2D4チャネル非分離ウェーブレット変換よりも良好なスパース性を有する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】