Extension of wavelet transforms and their applications to multidimensional data analysis

2020 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K12716
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Perceptual information processing
• Research Institution: Tokai University
• Principal Investigator: Fujinoki Kensuke 東海大学, 理学部, 准教授 (80613629)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2021-03-31
• Keywords: ウェーブレット / 時間周波数解析 / フレーム / 信号処理 / データ解析 / 画像処理

Outline of Final Research Achievements

In this study, wavelet analysis in multiple dimensions was investigated. We proposed a two-dimensional wavelet transform with improved directional selectivity, and confirmed that it is effective for edge detection in image processing. We also worked on the development of a linear transform focusing on data analysis in a more flexible framework, and found the possibility of realizing a design with a high degree of freedom. The relationship between frames and multirate signal processing was examined in terms of a multidimensional multirate lifting scheme.

Free Research Field

ウェーブレット解析

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

画像の特徴量を捉えることは画像処理の主要な目的の一つである。画像処理手法における方位選択性等を改良したことにより、エッジ等の画像の局所的特徴量がより扱いやすくなることが期待されることから意義は大きい。また、フレームとマルチレート信号処理およびリフティングスキームとの関連性を多次元で精査したことで、より柔軟で、よりデータ解析寄りの実用的な線形変換の可能性を見出すことができたことは、今後の展開を考える上で重要な成果であると考えられる。