Resumen

Para lograr una representación multiescala y extracción de textura para una imagen texturizada, se propone en este artículo un modelo de descomposición jerárquica. En primer lugar, se introduce el modelo propuesto que se obtiene reemplazando el parámetro de escala fijo de la descomposición original con una secuencia variable. Luego, se demuestra la existencia y convergencia de la descomposición jerárquica. Además, se muestra la propiedad no trivial de esta descomposición jerárquica. Finalmente, se introduce un método numérico simple para la descomposición jerárquica, que utiliza descenso de gradiente para la minimización de energía y diferencias finitas para las ecuaciones de flujo de gradiente asociadas. Los resultados numéricos muestran que la descomposición jerárquica propuesta es muy adecuada para la representación multiescala y extracción de textura de una imagen texturizada.

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Modelo propuesto; Descomposición jerárquica; Convergencia; Propiedad no trivial; Método numérico; Representación multiescala
• Keywords:Proposed model; Hierarchical decomposition; Convergence; Nontrivial property; Numerical method; Multiscale representation