잡음 제거 및 압축

Learn how to remove impulsive noise from signals using pursuit methods.

Learn how to denoise a signal and reproduce the results in your workspace.

이 예제에서는 웨이블릿을 사용하여 신호와 영상의 잡음을 제거하는 방법을 보여줍니다. 웨이블릿은 사용자 데이터의 특징들을 서로 다른 스케일로 국소화하기 때문에 잡음을 제거하면서도 중요한 신호 또는 영상 특징을 보존할 수 있습니다. 웨이블릿 잡음 제거 또는 웨이블릿 임계값 적용의 이면을 생각해 보면 많은 실제 신호와 영상에 대해 웨이블릿 변환이 희소 표현을 만들어 냅니다. 즉, 크기가 큰 웨이블릿 계수의 신호와 영상 특징이 많이 보이지 않는데도 웨이블릿 변환이 소수의 그러한 특징에 집중한다는 것입니다. 값이 작은 웨이블릿 계수는 일반적으로 잡음이며 사용자는 신호 또는 영상 품질에 영향을 주지 않으면서 해당 계수를 "축소"하거나 제거할 수 있습니다. 계수에 임계값을 적용한 후 웨이블릿 역변환을 사용하여 데이터를 복원합니다.

The example shows how to denoise a signal using interval-dependent thresholds.

Starting from a given image, the goal of true compression is to minimize the number of bits needed to represent it, while storing information of acceptable quality. Wavelets contribute to effective solutions for this problem. The complete chain of compression includes iterative phases of quantization, coding, and decoding, in addition to the wavelet processing itself.