<웨이블릿이란?> 

(영상)신호는 특수한 작은파(wevelet)패턴의 이동,확대,축소된 형태로 표현할 수 있다는 이론

초기에 신호의 주파수만의 해석에서 벗어나 최근에는 스케일 해석이 가능한 시간(공간)-주파수 해석으로 확대되고 있다.

응용분야: 신호의 웨이블릿 분해/재구성, 노이즈 제거, 신호 압축

<웨이블릿 연구 역사>

푸리에(Fourier) : 하나의 신호를 정현파와 여현파로 중첩표현하는 푸리에 변환(FFT) 제안(주파수 해석)

하르(Haar) : 유한구간에서 지역적 해석가능한 웨이블릿 제시(시간-주파수 해석)

알렉스 그로스먼(Alex Glossman): 가변 웨이블릿 모함수 해석법 제시(저주파는 시간(공간)분해능이 고주파는 주파수분해능의 이용이 효과적)

도브쉬(Daubechies) : (영상)신호 분해/재구성에 필요한 DWT(이산웨이블릿변환)의 스케일 해석

<MIL에서 제공했던 기존 웨이블릿 관련 함수>

-MimTransform() : 이미지를 퓨리에 변환을 통해 주파수 분해/재구성

-MbufExport(M_JPEG_2000) : 이미지를 웨이블릿을 통해 JPEG 압축

<MIL10PP1에서 새로 추가된 웨이블릿 함수>

-MimWaveletTransform() : 이미지를 웨이블릿 변환으로 분해/재구성

-MimWaveletDenoise() : 이미지를 웨이블릿 변환을 통해 노이즈 제거

<이용법>

1. MimAlloc(Msys, M_WAVELET_TRANSFORM_CONTEXT, M_DEFAULT, &MilWaveletContext); //웨이블릿 컨텍스트 할당

2. MimControl(MilWaveletContext, M_WAVELET_TYPE, M_HARR);       //웨이블릿 필터 정의  M_HARR,M_DAUBECHIES_n, M_DAUBECHIES_n_COMPLEX, M_SYMLET_n ,+M_CENTER

   MimControl(MilWaveletContext, M_TRANSFORMATION_MODE, M_DYADIC );       //웨이블릿 동작모드 정의 : M_DYADIC,M_UNDECIMATED

3. MimAllocResult(Msys, M_DEFAULT, M_WAVELET_TRANSFORM_RESULT, &MilWaveletResult); //웨이블릿 결과 컨텍스트 할당

4. MimWaveletTransform(MilWaveletContext, MilSourceImage, MilWaveletResult, M_FORWARD, TRANSFORMATION_LEVEL, M_DEFAULT); //웨이블릿 처리

//웨이블릿 계수를 축소 시키는 방법으로 노이즈를 제거함. BAYES(베이즈정리통계추정), SURE(스테인공평에러추정), NEIGH(인접통계)

5. MimWaveletDenoise(MilWaveletContext, MilNoisyImage, MilImageResult, 4, M_BAYES_SHRINK, M_DEFAULT); //가우시안노이즈 최소화(열화노이즈,salt pepper noise, 화이트노이즈)

   MimWaveletDenoise(MilWaveletContext, MilNoisyImage, MilImageResult, 4, M_SURE_SHRINK , M_DEFAULT); //최소자승차이(MSE) 최소화

   MimWaveletDenoise(MilWaveletContext, MilNoisyImage, MilImageResult, 4, M_NEIGH_SHRINK, M_DEFAULT); //노이즈 특성 규정이 어려운 경우

6. MimGetResult or MimGetResultSingle