những hiểu biết của bạn LL. Có vẻ LL nghiên cứu khá chi tiết vấn đề (bắt đầu từ lịch sử trở đi 
) Thấy mọi người thảo luận rôm rả làm mình cũng muốn bon chen vài lời và rất muốn mọi người trên QBO í ới cho xôm tụ.
Nói đến toán trong công nghệ thông tin thì nếu ai đã học CNTT thì đề đã biết toán nó quan trọng như thế nào. Các chương trình phần mềm liên quan đến tính toán thì việc quyết định thuật toán để đảm bảo tính tối ưu của kết quả đầu ra buộc các nhà tin học phải ... học toán
và chắc là ai cũng trải qua môn học "Độ phức tạp tính toán" 
Về vấn đề ứng dụng wavelets, fractal trong việc nén ảnh: Mình chưa rõ wavelets là gì nhưng fractal thì có biết sơ sơ, chỉ nằm tư tưởng chủ đạo (nếu cần thì lại tìm hiểu thêm để vào đây hóng hớt
). internet đã viết:
Hình học Fractal và biến đổi Fractal
Một cuộc cách mạng trong vấn đề xử lý ảnh "thế giới thực" đã xảy ra cùng với sự ra đời cuốn sách "Hình học Fractal của tự nhiên" (the Fractal Geometry of Nature) của tác giả Mandelbrot. Theo tác giả, khái niệm Fractal là cấu trúc thể hiện sự gần giống nhau về hình dạng của các hình thể kích cỡ khác nhau. Nếu bạn nghiền một củ khoai tây rán dòn bạn sẽ có vô số những mảnh vỏ lớn nhỏ, các mảnh này có thể gọi là Fractal. Mandelbrot chỉ ra rằng, có thể tìm ra các cấu trúc và qui luật để tạo các hình dạng Fractal, do đó có thể coi Fractal như là các hình cơ bản của hình học phẳng Ơ-cơ-lit cùng với đường thẳng, hình chữ nhật, hình tròn. Fractal không phụ thuộc vào độ phân giải của hình, đó là những hình ảnh nhỏ, có thể vẽ được bằng một bộ hữu hạn thuật toán như quay hình, co dãn, biến đổi từ một hình nào đó. Các phép toán trên thực hiện với các hệ số được gọi là hệ số affin. Một bức tranh có thể được fractal hóa và ta có thể khôi phục nó nhờ các hệ số affin. Trên thực tế đối với các hình rất ngẫu nhiên thì các hệ số affin tìm được rất khó. Trước kia tính bằng tay, người ta phải mất hàng ngày, hàng tuần. Hiện nay công việc đó có thể làm trong 5 phút. Quá trình Fractal hóa đã được hãng Integrated Systems nghiên cứu và giữ bản quyền. Sau đây là một số bước của quá trình đó.
Nén hình ảnh
Chia ảnh thành những vùng không phủ nhau, còn gọi là domen (chẳng hạn bằng các đường thẳng ngang và đứng). Các vùng này phải phủ kín hình ảnh.
Lấy bộ các vùng cơ sở, các vùng này không nhất thiết phủ kín bề mặt bức tranh.
Thực hiện biến đổi Fractal. Với mỗi vùng domen ta tìm vùng cơ sở mà sau biến đổi affin xấp xỉ nhất với domen.
Lưu các hệ số affin vào file. File này gồm 2 phần: đầu file chứa thông tin về vị trí các domen và vùng cơ sở sau đó là bảng các thông số affin cho từng domen.
Vẽ lại hình ảnh
Tạo hai hình ảnh cùng cỡ A và B. Cỡ các ảnh này có thể khác với ảnh ban đầu. Các ảnh này có thể là trắng hay đen. Biến đổi các điểm của A vào B. Để làm điều đó trước hết chia B thành các domen như quá trình nén ảnh trên, với mỗi domen của B ta thực hiện biến đổi affin áp dụng với vùng cơ sở A (Các hệ số affin lấy từ file), kết quả có được ta ghi vào B.
Biến đổi giá trị của B vào A y như lần trước, chỉ có điều đổi vị trí chúng.
Thực hiện biến đổi trên nhiều lần cho đến khi A và B không khác gì nhau.
Quá trình này dẫn đến việc là ta khôi phục được bức tranh ban đầu mà độ chính xác phụ thuộc vào độ chính xác của các biến đổi affin.
Thuật toán quá trình nén và tời ảnh được công ty Integrated Systems đưa ra sử dụng số học nguyên cùng các phương pháp làm giảm sự tăng dần của sai số trong các phép toán làm tròn. Các thuật toán đã được tối ưu về mặt thời gian thực hiện. Tuy thế quá trình nén ảnh do phải thực hiện một khối lượng tính toán lớn nên đòi hỏi khá nhiều thời gian so với việc tời ảnh. Với máy 386, tốc độ 33 MHz và màn hình VGA các trình thí nghiệm đã thử phim video màu với tốc độ 20 ảnh loại này trong một giây.
Những ưu điểm của phương pháp Fractal
Trong quá trình Fractal hóa, bạn sẽ nhận được bộ các chữ số rất nhỏ thể hiện hình ảnh. Do đó hệ số nén của phương pháp là rất lớn, tuy thế chất lượng ảnh sau khi nén được bảo đảm khá chính xác. Phương pháp rất hiệu quả với những ảnh có độ phân giải cao. Phương pháp này đã được áp dụng không những trong nén dữ liệu mà còn để thể hiện các mối quan hệ giữa các phần tử của các ánh xạ.
. Xử lý ảnh tôi đang bắt đầu bằng hướng ấy. Còn chụp ảnh y sinh thì theo chiều ngược lại (vì là đề tài làm Tiến sĩ).
