AN IN-DEPTH LOOK INTO COMBINING IMAGE PROCESSING AND WAVELET TRANSFORMATION

This article discusses the substantial influence of wavelet transformation in the field of image processing. A thorough understanding of the mathematical foundations of wavelet transformation is explored, with a focus on its unique capacity to do multi-resolution analysis. The adaptability of wavelets to a wide range of problems is further demonstrated by showcasing its applications in feature extraction, denoising, and picture compression. A comparison with other techniques, provides insight on the spatial localization properties that set wavelet transformation apart from the rest. Future directions, such as adaptive transformations and integration with deep learning, as well as challenges, such as computing complexity and wavelet selection, are also covered. This review encourages further investigation, collaboration, and learning in the developing field of wavelet-based image processing, emphasizing its revolutionary significance and ongoing potential to dictate the course of visual data analysis.

В этой статье рассматривается существенное влияние вейвлет-преобразований на область обработки изображений. Рассматриваются математические основы вейвлет-преобразования с акцентом на его уникальную способность к анализу в нескольких разрешениях. Адаптивность вейвлетов к широкому кругу задач демонстрируется на примере их применения в экстракции признаков, обесцвечивании и сжатии изображений. Сравнение с другими методами дает представление о свойствах пространственной локализации, которые отличают вейвлет-преобразование от других. Также рассматриваются будущие направления, такие как адаптивные преобразования и интеграция с глубоким обучением, а также проблемы, такие как сложность вычислений и выбор вейвлетов. Этот обзор призван способствовать дальнейшим исследованиям, сотрудничеству и обучению в развивающейся области обработки изображений на основе вейвлетов, подчеркивая ее революционное значение и сохраняющийся потенциал определять ход анализа визуальных данных.