離散ウェーブレット変換法（symmlet-8）で離散ウェーブレット変換を適用して画像を分離する必要があると判断された署名画像を検証するアンドロイドアプリケーションを実装していますローパスおよびハイパスフィルタを使用して、ウェーブレット変換係数を取り出す。適用方法画像に離散ウェーブレット変換
方程式は私が理解できないような表記を示しているので、簡単に数学を行うことはできませんし、低域と高域のフィルターをx点とy点に適用する方法もわかりません。
チュートリアルでは、離散ウェーブレット変換を画像に簡単に適用する方法を紹介しています。
ありがとうございます。
まず、RGB画像のデータを抽出します（通常は3つのチャンネルを分割します）。次に、各チャネルのために、あなたは4にあなたのイメージを分割：
ローパス垂直+ローパス水平を左上隅
ローパス垂直+ハイパス水平に
ハイ右上隅に左下隅
ハイパス垂直+ハイパス水平で合格垂直+ローパス水平右下隅にある
あなたは2回のパス（1垂直方向と水平方向の1）を実行して、この結果を得ることができます。次に、フィルタを左上隅に適用して、最終結果（ピラミッド）を得るために、何回か繰り返します。最後に、カラーチャンネルを再結合します。
ここにコードを見てみましょう（あなたが< RGB無視することができます - > YUV色変換）：2Dウェーブレットの実現のために、ここで http://code.google.com/p/kanzi/source/browse/java/src/kanzi/test/TestDWT2.java
をし、変換：http://code.google.com/p/kanzi/source/browse/java/src/kanzi/transform/DWT_CDF_9_7.javaは（離散ウェーブレットコーエン-Daubechiesのトランスフォーム-Fauveau 9/7 2D信号用）
変換はあなたとは異なります（実装の詳細は異なりますが、一般的なアルゴリズムが適用されます）。
これは十分な情報で始めることができます。