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Come viene utilizzato lo schema di sollevamento per la compressione delle immagini?

Lo schema di sollevamento è una tecnica utilizzata per la compressione delle immagini basata sui principi delle trasformate wavelet. Le trasformazioni wavelet scompongono un'immagine in un insieme di coefficienti che rappresentano l'immagine in diverse bande di frequenza. Lo schema di sollevamento fornisce un modo efficiente per applicare la trasformazione wavelet a un'immagine, rendendola adatta alla compressione dell'immagine.

L'idea di base dietro lo schema di sollevamento è quella di dividere la trasformata wavelet in due fasi:

1. Suddivisione: L'immagine è divisa in due serie di pixel, chiamate componenti passa-alto e passa-basso. Le componenti passa-alto rappresentano i dettagli a frequenza più alta nell'immagine, mentre le componenti passa-basso rappresentano le informazioni a frequenza più bassa.

2. Previsione: Le componenti passa-alto sono previste in base ai valori delle componenti passa-basso. L'errore di previsione viene quindi calcolato come la differenza tra le componenti passa-alto previste e le componenti passa-alto effettive.

I passaggi di suddivisione e previsione vengono ripetuti più volte per ottenere più livelli di scomposizione. I coefficienti risultanti possono essere quantizzati e compressi per ottenere la compressione dell'immagine.

Un vantaggio dello schema lifting è che può essere implementato sul posto, il che significa che i dati dell'immagine originale non devono essere archiviati durante la trasformata wavelet. Ciò può far risparmiare una notevole quantità di memoria, rendendo lo schema di sollevamento adatto per applicazioni di compressione delle immagini in tempo reale.

In sintesi, lo schema di sollevamento è una tecnica efficiente per implementare le trasformate wavelet per la compressione delle immagini. Fornisce un modo per scomporre un'immagine in diverse bande di frequenza, che possono quindi essere quantizzate e compresse per ridurre la dimensione complessiva del file dell'immagine.

 

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