University of Göttingen - Institute for Numerical and Applied Mathematics
Research group for Mathematical Signal and Image Processing


Digitale Bildverarbeitung mittels Shearlets

(2006-2010)

Sachbeihilfe der DFG
Easy-Path Wavelet-Transformation
Projektbeschreibung
Ziel des Projektes ist die Analyse und numerische Realisierung einer neuen Multiskalenstruktur, den sogenannten “Shearlets”, sowie deren Anwendung zur Analyse von digitalen Bildern. Bei den Shearlets handelt es sich um spezielle neu entwickelte Funktionensysteme innerhalb der Wavelet-Theorie, die wegen ihrer guten geometrischen Eigenschaften und ihrer Multiskalen-Struktur eine effizientere Darstellung von Bildern ermöglichen sollen. In diesem Projekt sollen die neuen Resultate zur stetigen Shearlet-Transformation auf den diskreten Fall übertragen werden. Weiterhin sollen effiziente, numerisch stabile Algorithmen zur Analyse und Kompression von digitalen Bildern entwickelt werden.


Principal investigator: Gerlind Plonka-Hoch
Staff: Jens Krommweh

Corresponding publications
Tetrolet transform: A new adaptive Haar wavelet algorithm for sparse image representation
Jens Krommweh
Journal of Visual Communication and Image Representation 21(4), 2010, 364-374, preprint as download.
Tetrolet shrinkage with anisotropic total variation minimization for image approximation
Jens Krommweh, Jianwei Ma
Signal Processing 90(8), 2010, 2529-2539, preprint as download.
An orthonormal basis of directional Haar wavelets on triangles
Jens Krommweh
Results in Mathematics 53(3-4), 2009, 323-331, preprint as download.
Tight frame characterization of multiwavelet vector functions in terms of the polyphase matrix
Jens Krommweh
International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing 7(1), 2009, 9-21, preprint as download.
Image approximation by adaptive tetrolet transform
Jens Krommweh
Sampling Theory and Applications (SampTA'09), L. Fesquet and B. Torresani (eds.), 2009, 81–84, preprint as download.
Directional Haar wavelet frames on triangles
Jens Krommweh, Gerlind Plonka
Applied and Computational Harmonic Analysis 27, 2009, 215-234, revised preprint as download.


Corresponding software
Tetrolet Transform
A New Adaptive Haar Wavelet Algorithm for Sparse Image Representation.
Jens Krommweh



Research Group for Mathematical Signal and Image Processing

Institute for Numerical and Applied Mathematics
Lotzestr. 16-18
37083 Göttingen