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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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wavelet system 은 신호나 함수를 대표하거나 또는 구성하고 있는 building blocks의 집합으로서 빌딩 블럭은 적당하게 선택된 함수 의 팽창(scaling) 과 이동(translation)으로 이루어져 있다.
이때 선형 독립인 함수의 모임을 웨이블릿이라 부른다
웨
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웨이블릿(wavelet)
- 본 장에서의 관점들과 다르게, 음성은 비선형 과정이라는 생각에 근거를 둔 접근법
- 유성음은 제한된 수의 차원으로 특징지을 수 있지만 반드시 혼돈스럽지만은 않다고 결론(혼돈 이론)
- 시간-의존 형태의 분열된 차원들이
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웨이블릿으로 압축된 형식에서는 크기가 50 KB에 15초 밖에는 걸리지 않는다는 얘기가 된다.
웨이브릿 압축 작업은 먼저 이미지를 분석하여, 그것을 수신측에서 복원할 수 있는 일련의 수학적 표현으로 변환함으로써 이루어진다. 웨이블릿 압
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Wavelet Transform)와 프랙탈(fractal)이 등장하였다. DWT는 Sine파를 단순화하기 때문에 MPEG나 JPEG 같이 화소의 뭉치가 아니며, 전체 영상 이미지의 기반 위에서 작동하게 되고 단순성과 뛰어난 압축 능력을 지녔다는 장점이 있다. 프렉탈 압축기술은
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