# Wavelet Transforms

Dieser Funktionsblock wendet wavelet-basierte Transformationen auf ein Graustufenbild an, um Detailstrukturen (hochfrequente Anteile) hervorzuheben und ein verarbeitetes Graustufen-Output zu erzeugen. Nützlich zur Merkmalsverstärkung, Kantenschärfung und Vorbereitung von Bildern für weitere Analysen.

## 📥 Eingänge

Input-Sockets

* `Grayscale Image` — Geben Sie ein einkanaliges (grau/binary) Bild an, das verarbeitet werden soll.

## 📤 Ausgänge

Output-Sockets

* `Grayscale Image` — Verarbeitetes Bild nach Wavelet-Transform und Rekonstruktion.

## 🕹️ Steuerungen

* `Threshold Type` — Wählen Sie die Wavelet-Familie / den Transformtyp aus, der angewendet werden soll. Unterschiedliche Auswahl betont unterschiedliche Detailcharakteristiken.
* `WaveletLevel` — Wählen Sie die Zerlegungsstufe (höhere Werte betonen gröbere Detailebenen).

## 🎨 Funktionen

* Einstellbare Wavelet-Familienauswahl zur Änderung des Stils der Detailextraktion.
* Konfigurierbare Zerlegungsstufe zur Steuerung der Skala der hervorgehobenen Details.
* Gibt ein einkanaliges Bild aus, das sich für weitere Verarbeitungsschritte (Filterung, Thresholding, Erkennung) eignet.

## ⚙️ Laufverhalten

Wenn der Block ausgeführt wird, verarbeitet er das Eingangsbild entsprechend den gewählten Parametern `Threshold Type` und `WaveletLevel`. Das Ergebnis ist ein rekonstruertes Graustufenbild, in dem Detailkomponenten betont sind und das für nachfolgende Blöcke bereitsteht.

## 📝 Nutzungshinweise

1. Verbinden Sie eine Graustufenbildquelle mit dem Eingang `Grayscale Image`.
2. Wählen Sie den gewünschten `Threshold Type`, um die Textur-/Detaileigenschaften zu treffen, die Sie betonen möchten.
3. Passen Sie `WaveletLevel` an, um die Detailskala zu steuern (niedrig beginnen und erhöhen, um die Effekte zu sehen).
4. Verwenden Sie den Block-Output mit Visualisierungs- oder Analyseblöcken, um das Ergebnis zu inspizieren oder weiter zu verarbeiten.

## 💡 Tipps und Tricks

* Wenn das Eingangsbild sehr groß ist, verwenden Sie vor diesem Block `Image Resizer`, um Verarbeitungszeit und Speicherbedarf zu reduzieren.
* Um Rauschen vor der Transformation zu reduzieren, leiten Sie das Bild zuerst durch `Blur`; das kann zu sauberer betonten Details führen.
* Nach der Wavelet-Verarbeitung können Sie `Image Threshold` oder `Image Adaptive Threshold` verwenden, um die hervorgehobenen Details in eine binäre Form für Erkennungsaufgaben zu überführen.
* Kombinieren Sie das Output mit `Find Object` oder `Histogram On Line`, um Formen zu erkennen oder linienbasierte Merkmale auf dem verbesserten Bild zu analysieren.
* Nutzen Sie `Show Image`, um Zwischenergebnisse schnell beim Tuning zu prüfen.
* Speichern Sie Beispiele oder Debug-Ausgaben mit `Image Logger` oder `Image Write`, während Sie eine Pipeline aufbauen und testen.

## 🛠️ Fehlerbehebung

* Wenn das Output zu laut oder fragmentiert wirkt, versuchen Sie, `WaveletLevel` zu reduzieren oder einen anderen `Threshold Type` zu wählen.
* Wenn keine sichtbare Veränderung auftritt, stellen Sie sicher, dass das Eingangsbild ein gültiges einkanaliges Graustufenbild ist und versuchen Sie, `WaveletLevel` leicht zu erhöhen.
* Wenn die Ergebnisse zu grob sind, verringern Sie `WaveletLevel`, um feinere Details zu betonen.


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