Zusammenfassung

Das System IMAVIWA (IMAge VIsualization with Wavelets) stellt verschiedenste Werkzeuge zur Lösung von Bildverarbeitungsaufgaben unter Verwendung der Wavelettransformation bereit. Es dient einerseits zur Evaluation der Anwendungsmöglichkeiten der Wavelettransformation in der Graphischen Datenverarbeitung.

Andererseits integriert das System eine Vielzahl von orthogonalen und biorthogonalen Basiswavelets und bietet somit die Möglichkeit zur Evaluation geeigneter Basisfunktionen.

Kontaktadresse

Christoph Busch
Email: christoph.buschh-da.de

IMAVIWA

Ein universelles System zur Anwendung der Wavelettransformation in der Bildverarbeitung mit folgenden Möglichkeiten:

• Signalanalyse mittels Wavelettransformation mit den Vorteilen:
  • Redundanzfreie Transformation
  • Hierarchische Organisation der Daten
  • Konzentration der Information
• Interaktion und Evaluation
• Lösung von Bildverarbeitungsaufgaben
• Level-of-Detail Steuerung
• Bildkompression
• Bildverschlüsselung

Wavelettransformation

Die Wavelettransformation ist ein erfolgreicher Ansatz zur Dekomposition und Analyse von Daten. Dabei wird ein gegebenes Signal unter Verwendung von Basisfunktionen, sogenannten Wavelets, transformiert. Die einzelnen Basisfunktionen können dabei durch Dilatation und Translation von einem einzigen Prototypen abgeleitet werden. Aus signaltheoretischer Sicht ist die Wavelettransformation dabei der bekannten Fouriertransformation überlegen, da sie eine multiple Sicht auf die Eingangsdaten ermöglicht.

Level of Detail

Von besonderem Vorteil ist, daß die Transformation im Frequenz- und Ortsbereich lokalisiert ist. Dies wird durch die eingesetzten Basisfunktionen als kompakte Träger erreicht. Dadurch wird eine Level-of-Detail Steuerung von Interaktionen mit der Waveletrepräsentation ermöglicht, die sowohl im Ortsraum des Originalsignal, als auch im Frequenzraum auf ausgewählte Frequenzbänder beschränkt werden kann.

Anwendung: Bildverschlüsselung

Die partielle Bildverschlüsselung nutzt in idealer Weise die lokalisationserhaltenden Eigenschaften der Transformation. Die Verschlüsselung eines Signalteilbereiches wird durch Separation von ortsabhängigen Koeffizienten aus der Zerlegungspyramide der Wavelettransformation erreicht. Die Elimination der lokalen Information in selektierten Zerlegungstiefen führt zu lokalen Modifikation des Orignalbildes in ausgewählten Frequenzbändern.

Anwendung: Bildkompression

Zur Datenkompression kann durch eine Elimination nichtsignifikanter Koeefizienten ein hoher Kompressionsgrad von transformierten Bildsignalen erreicht werden. Dies erreicht man durch Wavelettransformation, Skalar- bzw. Vektorquantifizierung und nachfolgende Lauflängencodierung der Waveletrepräsentation. Die nur mit geringen Verlusten behaftete Kompression weist hohe Kompressionsraten auf. Linkes Bild: Original, rechts: komprimiertes Bild.

Anwendung: Kantenextraktion

Die Wavelettransformation führt durch eine Analyse des Differenzsignals zu den Punkten der schärfsten Variation im Originalsignal. Dies gilt für alle Hierarchiestufen der Wavelettransformierten und läßt sich somit in IMAVIWA zur Kantendetektion in unterschiedlichen Iterationstiefen einsetzen. Die betrachtete Auflösungsstufe steht in direkter Beziehung zur Skalierung der Kante im Originalsignal.