Как работает пакет PyWavelets в контексте обработки изображений с помощью Wavelet-преобразований?

Пакет PyWavelets на языке Python предназначен для анализа волновых преобразований, в том числе для работы с изображениями. github.com acme.byu.edu

Процесс обработки изображения с помощью PyWavelets включает несколько шагов: scicoding.com

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

Некоторые возможности пакета PyWavelets в контексте обработки изображений:

• поддержка различных семейств волновых функций, включая Haar, Daubechies, Symlets, Coiflets и другие; www.pythonprog.com
• возможность работы с одно- и двухмерными волновыми преобразованиями; www.pythonprog.com
• более 100 встроенных волновых фильтров и поддержка пользовательских волновых функций; github.com blog.deepsim.xyz
• вычисления с точностью одинарной и двойной; github.com
• результаты, совместимые с Matlab Wavelet Toolbox. github.com

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