Пакет PyWavelets на языке Python предназначен для анализа волновых преобразований, в том числе для работы с изображениями. 12

Процесс обработки изображения с помощью PyWavelets включает несколько шагов: 4

1. Декомпозиция изображения с помощью дискретного волнового преобразования (DWT). 4
2. Выбор значимых коэффициентов из полученных значений. 4
3. Восстановление сжатого изображения с помощью обратного дискретного волнового преобразования (IDWT). 4

Некоторые возможности пакета PyWavelets в контексте обработки изображений:

• поддержка различных семейств волновых функций, включая Haar, Daubechies, Symlets, Coiflets и другие; 3
• возможность работы с одно- и двухмерными волновыми преобразованиями; 3
• более 100 встроенных волновых фильтров и поддержка пользовательских волновых функций; 15
• вычисления с точностью одинарной и двойной; 1
• результаты, совместимые с Matlab Wavelet Toolbox. 1

Волновые преобразования, в том числе с помощью пакета PyWavelets, могут использоваться для шумоподавления, сжатия изображений и выявления их особенностей. 34