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Entropy-based algorithms for signal processing

Jeon Gwanggil et Chehri Abdellah. (2020). Entropy-based algorithms for signal processing. Entropy, 22, (6), p. 621.

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Disponible sous licence Creative Commons Attribution.

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URL officielle: http://dx.doi.org/doi:10.3390/e22060621

Résumé

Entropy, the key factor of information theory, is one of the most important research areas in computer science. Entropy coding informs us of the formal limits of today’s storage and communication infrastructure. Over the last few years, entropy has become an important trade-off measure in signal processing. Entropy measures especially have been used in image and video processing by applying sparsity and are able to help us to solve several of the issues that we are currently facing. As the daily produced data are increasing rapidly, a more effective approach to encode or compress the big data is required. In this sense, applications of entropy coding can improve image and video coding, imaging, quality assessment in agricultural products, and product inspection, by applying more effective coding approaches. In light of these and many other challenges, a Special Issue of Entropy-Based Algorithms for Signal Processing has been dedicated to address the current status, challenges, and future research priorities for the entropy of signal processing.

Type de document:Article publié dans une revue avec comité d'évaluation
Volume:22
Numéro:6
Pages:p. 621
Version évaluée par les pairs:Oui
Date:2020
Sujets:Sciences naturelles et génie > Génie
Sciences naturelles et génie > Génie > Génie informatique et génie logiciel
Sciences naturelles et génie > Sciences appliquées
Département, module, service et unité de recherche:Départements et modules > Département des sciences appliquées > Module d'ingénierie
Mots-clés:multichannel imaging, sensor, dynamic range, modeling of signal processing, compression approach, entropy-based video coding, prediction and redundancy, noise removal, imagerie multicanal, capteur, plage dynamique, modélisation du traitement du signal, approche de compression, codage vidéo basé sur l'entropie, prédiction et redondance, suppression du bruit
Déposé le:22 avr. 2021 23:17
Dernière modification:22 avr. 2021 23:17
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