第2世代ウェーブレットのチュートリアル（リフティングあり）？

一部のノイズ除去とデコンボリューションの実験では、第2世代のウェーブレット変換を適用します（リフティングステップ）を画像ます。

私はいくつかの実装が利用可能であることを知っていますが、それらのほとんどはmatlabを使用していますが、OpenCVを使用してC ++で作業したいと思っています。OpenCV 2.xには組み込みウェーブレット変換の実装がないため、自分で実装する予定です（さらに、私にとっては良い練習になります）。いくつかの調査の後、第2世代の変換に関する元の記事を見つけることができましたが、アルゴリズムの正確な動作についてはまだ少し混乱しています。

Sweldensによる論文[1]を主に参照すると、リフティングスキーム：第2世代のウェーブレットの構築ですが、インデックスセットの定義にはまだ混乱しています。彼らはどのように構築されていますか？...$\mathcal{K}(j)$

したがって、私の質問：チュートリアルのような形式であるか、（数学的なものではなく）よりアルゴリズム的なビューを提供する、第2世代ウェーブレット変換に関するいくつかのリソース（論文、チュートリアル、スライド...）について誰かが知っていますか？、それは私自身の実装を設計するのに役立ちますか？

前もって感謝します。

参考文献

私の主な参照は：

[1] Sweldens、W.（1998）。リフティング方式：第2世代のウェーブレットの構築。SIAM Journal on Mathematical Analysis、29（2）、511。

また、私は次のことからも学びます。

[2] Daubechies、I.、＆Sweldens、W.（1998）。因数分解ウェーブレットはリフティングステップに変換されます。Journal of Fourier analysis and applications、4（3）、247–269。

[3] Kovacevic、J。、およびSweldens、W。（2000）。任意の次元で昇順のウェーブレットファミリー。画像処理、9（3）、480–496。doi：10.1109 / 83.826784

ついに[Ripples in Mathematics The Discrete Wavelet Transform] [1]のコピーを購入しましたが、この本に非常に満足しています。著者は、DWTを交互の視点（リフティングスキーム、フィルターバンクアプローチ、マルチ解像度分析）で説明します。これらの視点にはそれぞれ独自の利点があります。さらに、この本は実装指向であり、境界の処理とmatlab / C実装に関する章があります。

私はまだ奇数サイズの信号を処理する適切な方法を探していますが、リップルは私に良いスタートを切ってくれました。

[1]：http : //www.control.auc.dk/~alc/ripples.html「リップルの数学における離散ウェーブレット変換」、Arne JensenとAnders la Cour-Harbo