Wavelet
Una técnica que descompone imágenes en representaciones multirresolución preservando tanto la información espacial como la de frecuencia, sirviendo como base de compresión para JPEG 2000 y eficaz para la eliminación de ruido.
Un wavelet descompone una imagen en representaciones multirresolución preservando tanto la información espacial como la de frecuencia. A diferencia de la transformada de Fourier que solo proporciona contenido frecuencial, las transformadas wavelet revelan dónde existen componentes de frecuencia específicos en la imagen.
La Transformada Wavelet Discreta 2D (2D DWT) produce cuatro subbandas:
- LL (aproximación): Componentes de baja frecuencia, una versión reducida del original
- LH (detalle horizontal): Información de bordes horizontales
- HL (detalle vertical): Información de bordes verticales
- HH (detalle diagonal): Información de bordes diagonales
Funciones base wavelet comunes:
- Haar: La onda rectangular más simple, cálculo rápido
- Daubechies: Ortogonal con soporte compacto, ampliamente usada en compresión
- CDF 9/7: Compresión con pérdida de JPEG 2000 con excelente eficiencia
- CDF 5/3: Compresión sin pérdida de JPEG 2000, aritmética entera
Las aplicaciones incluyen compresión JPEG 2000 (degradación suave sin artefactos de bloque), eliminación de ruido mediante umbralización de coeficientes de detalle (contracción wavelet), y análisis de textura a través de distribuciones de energía en cada escala. La biblioteca pywt de Python proporciona una implementación directa.