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Segmentation-based image compression ? Extension 2: Fractional Cosine Transform [Ref 6] S. C. Pei and J. J. Ding, “Fractional, canonical, and simplified fractional cosine, sine and Hartley transforms,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 50, no. 7, pp. 1611-1680, Jul. 2002. [Ref 7] S. C. Pei and J. J. Ding, “Two-dimensional affine generalized fractional Fourier transform,” IEEE Trans. Signal Processing, vol. 49, no. 4, pp. 878-897, Apr. 2001. Extension 3: N-D Affine Generalized Fractional Fourier Transform [Ref 8] S. C. Pei and J. J. Ding, “Simplified fractional Fourier transforms,” J. Opt. Soc. Am. A, vol. 17, no. 12, pp. 2355-2367, Dec. 2000. (easier for digital implementation) (easier for optical implementation) ? Extension 4: Simplified Fractional Fourier Transform ? My works related to the fractional Fourier transform (FRFT) ? Extensions: ? Discrete fractional Fourier transform ? Fractional cosine, sine, and Hartley transform, ? Two-dimensional form, N-D form, ? Simplified fractional Fourier transform ? Fractional Hilbert transform, ? Solving the problem for implementation ? Foundation theory: relations between the FRFT and the well-known time- frequency analysis tools (e.g., the Wigner distribution function and the Gabor transform) ? Applications: sampling, encryption, corner and edge detection, self-imaging phenomena, bandwidth saving, multiple-path problem analysis 3 Wavelet Transform New Research field Useful for JPEG 2000 (image compression), filter design, edge and corner detection 只將頻譜分為「低頻」和「高頻」兩個部分 (對 2-D 的影像,則分為四個部分) x[n] h[n] ? 2 x1,L[n] x1,H[n] ? 2 g[n] 「低頻」部分 「高頻」部分 The result of the wavelet transform for a 2-D image lowpass for x lowpass for y lowpass for x highpass for y highpass for x lowpass fo

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