Concetti Chiave
デーモン登録アルゴリズムを用いて、数値的に堅牢な経験的ウェーブレット変換を実現する。走査型トンネル顕微鏡画像のテクスチャ分割への応用を示す。
Sintesi
本研究では、経験的ウェーブレット変換の効率的な数値実装手法を提案する。経験的ウェーブレット変換は、データ駆動型のフィルタバンクに基づく完全適応型の時間-周波数表現である。従来の手法では、ハーモニックモードの境界形状が低制約であるため、マッピングの計算に数値的困難が生じていた。
本研究では、デーモン登録アルゴリズムを用いて、マッピングの推定を行う効率的な数値スキームを提案する。結果として、提案手法は数値的に堅牢なウェーブレット変換を実現できることを示す。また、走査型トンネル顕微鏡画像のテクスチャ分割への応用例も示す。
具体的には以下の通り:
デーモン登録アルゴリズムの異なるバリアントを比較し、経験的ウェーブレルフィルタの設計と再構成に適用する。
提案手法の数値的性能を評価し、テクスチャ分割への応用を示す。
数値実験の結果、アディティブデーモンが最も適切なマッピング推定を提供し、堅牢な経験的ウェーブレット変換を実現できることを示す。
提案手法は、走査型トンネル顕微鏡画像のテクスチャ特徴抽出に有効であることを実証する。
Statistiche
画像サイズ256x256ピクセル
ウェーブレルフィルタの遷移幅τ = 0.2