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Wavelet)을 이용한 영상처리를 하겠습니다. 서론
디지털 영상 처리(Digital Image Processing)란?
디지털 영상 처리의 분류
본론
웨이브렛 변환(Wavelet Transform)이란?
웨이브렛 변환 원리
1차원 웨이브렛 변환원리와 예
2차원 웨이브렛 변환원
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Wavelet compression의 개요
- 웨이블릿의 역사, 응용분야
- 웨이블릿의 기본원리(푸리에 변환과의 차이)
- 웨이블릿을 이용한 이미지 분해 과정
4.Wavelet compression의 특징
- DCT기반 압축과의 비교(유사성)
- DCT(이산코사인변환)와 비교한 DWT(이산
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컴퓨터 비젼- stationary subdivision 알고리즘)
각 분야에서 새로운 첨단 기술 창조 1.Wavelet 정의 및 설명
2.Wavelet 역사
3.Wavelet 관련 모함수 수학적 표현
4.푸리에 변환 및 FFT와 Wavelet의 차이점
5.예제 풀이
6.Wavelet 응용
7.질의 응답
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TIP!! - Wavelet 이란?
파형의 개념을 유지하면서 주기성을 없애는 것
이미지 압축, 필터, 신호의 분석 등의 용도로 쓰인다. Wavelet 이란?
Fourier 변환과 차이
Fourier 변환의 한계
Wavelet 변환
Wavelet 변환의 사용
Wavelet 변환의 종류
기
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Wavelet 변환에 의한 coefficient의 실수값을 양자화한 에러만 발생할 뿐인데 반하여 SRTS에 의한 에러는 트래픽 발생 변동량에 대한 4bit 카운터의 오버플로우에 의한 에러이다.
그림 9은 영상의 움직임이 심하여 발생 분포가 매우 크게 변동하는 영
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변환(wavelet transform)을 통해 발바닥 압력에 관한 시공간적 매개변수와(이 정보는 눈을 감은 채로 측정됐다) 스펙트럼 파워 밀도(spectral power density)를 분석하였다. 데이터 수집은 ①PRE condition(근피로 운동 전. 이하 “근피로 전”으로 표기), ②POS
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