• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.3 no.3
• /
• pp.73-81
• /
• 1998

In this paper suggest for methods disease region feature extraction of medical image using wavelet. In the preprocessing, the shape informations of medical image are selected by performing the discrete wavelet transform(DWT) with four level coefficient matrix. In this approach, based on the characteristics of the coefficient matrix, 96 feature parameters are calculated as follows: Firstly. obtaining 32 feature parameters which have the characteristics of low frequency from the parameters according to the horizontal high frequency are calculated from the coefficient matrix of horizontal high frequency. In the third place, 16 vertical feature parameters are also calculated using the same kind of procedure with respect to the vertical high frequency. Finally, 32 feature parameters of diagonal high frequency are obtained from the coefficient matrix of diagonal high frequency. Consequently, 96 feature aprameters extracted. Using suggest algorithm in this paper will, implamentation can automatic recognition system, increasing efficiency of picture achieve communication system.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.11 no.4 s.42
• /
• pp.55-60
• /
• 2006

The proposed method uses FFT(Fast Fourier Transform) and neural networks in order to extract texts in real time. In general, text areas are found in the higher frequency domain, thus, can be characterized using FFT. The neural network are learned by character region(high frequency) and non character region(low frequency). The candidate text areas can be thus found by applying the higher frequency characteristics to neural network. Therefore, the final text area is extracted by verifying the candidate areas. Experimental results show a perfect candidate extraction rate and about 95% text extraction rate. The strength of the proposed algorithm is its simplicity, real-time processing by not processing the entire image.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.73-77
• /
• 2006

제 3차 국가 GIS 기본 계획의 목적은 국가지리정보체계의 원활한 구축 및 지리정보 활용촉진으로 기존의 구가 GIS 구축의 양적 확산에서 질적 심화를 도모하고 있다. 고해상도 위성영상이 다양한 분야에서 활발하게 이용하게 됨에 따라 지형자료의 더 정확한 경계검출에 대한 필요성이 대두되고 있다. 위성영상을 이용한 도로 경계 검출은 교통정보시스템을 포함한 도로계획, 도시계획 등의 GIS 응용을 위한 필수 연구로 인식하고 있다. 본 연구는 IKONOS 영상에서 도로 경계 검출을 위한 고주파 와 저주파 필터링 비교분석에 관한 연구이다. 분석결과 저주파 필터링과 고주파 필터링은 입력영상의 경계부분에서 영상을 선택적으로 강조할 수 있었다. 저주파 필터링과 같은 영상강화 기법에서는 추출 가능한 경계부의 위치를 변화시키거나 영상의 화소값이 전체영상을 대상으로 변화시켜 비교적 도로 폭이 넓은 경우 효과적이었다. 고주파 필터링은 세부적인 영상정보를 선택적으로 강조할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.5
• /
• pp.70-77
• /
• 1999

본 논문에서는 Wavelet을 이용한 위장 영상의 질환 부위 특징을 추출하여 질환 부위 패턴을 인식할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전처리 과정으로서 위장 영상이 형태정보는 입력 영상을 DWT(Discrete wavelet transform)에 의해 4레벨 DWT 계수 행렬을 구하고 계수 행렬의 특징에 따라 저주파 계수 행렬로부터 저주파 특징 파라미터 32개, 수평 고주파 계수 행렬로부터 수평 고주파 특징 파라미터 16개, 수직 고주파 계수 행렬로부터 수직 고주파 특징 파라미터 16개, 그리고, 대각 고주파 계수 행렬로부터 대각 고주파 특징 파라미터 32개 등 모두 96개의 특징 파라미터를 추출한 후 각각의 특징 파라미터를 최대 값+0.5로 최소 값을 -0.5로 정규화 하여 신경회로망의 입력 벡터로 사용하였다. 위장 영상 패턴 인식을 위한 신경회로망은 교사 학습을 요구하는 다층 구조의 오차 역전파(Error back propagation)알고리즘으로 하였고 구조적 특성을 이용하여 입력층, 중간층, 출력층의 계층 구조로 설계하였다. 설계된 신경회로망의 학습은 학습계수를 0.2로 모우멘텀을 0.6으로 설정하여 출력층 최대오차가 0.01보다 작을 때까지 수행하였으며 약 8000회 정도 학습한 결과 설정값 보다 작은 결과를 얻었고 질환의 종류나 위치, 크기에 관계없이 100%의 인식률을 얻었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.18-23
• /
• 2004

In this paper, we propose a new visual feature extraction method for content-based image retrieval(CBIR) based on wavelet transform which has both spatial-frequency characteristic and multi-resolution characteristic. We extract visual features for each frequency band in wavelet transformation and use them to CBIR. The lowest frequency band involves spacial information of original image. We extract L feature vectors using fuzzy homogeneity in the wavelet domain, which consider both the wavelet coefficients and the spacial information of each coefficient. Also, we extract 3 feature vectors wing the energy values of high frequency bands, and store those to image database. As a query, we retrieve the most similar image from image database according to the 10 largest homograms(normalized fuzzy homogeneity vectors) and 3 energy values. Simulation results show that the proposed method has good accuracy in image retrieval using 90 texture images.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2013.07a
• /
• pp.449-450
• /
• 2013

본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.26 no.8
• /
• pp.1121-1129
• /
• 2022

Object recognition is carried out using RGB images in various object recognition studies. However, RGB images in dark illumination environments or environments where target objects are occluded other objects cause poor object recognition performance. On the other hand, IR images provide strong object recognition performance in these environments because it detects infrared waves rather than visible illumination. In this paper, we propose an RGB-IR fusion model, high-frequency interchange network (HINet), which improves object recognition performance by combining only the strengths of RGB-IR image pairs. HINet connected two object detection models using a mutual high-frequency transfer (MHT) to interchange advantages between RGB-IR images. MHT converts each pair of RGB-IR images into a discrete cosine transform (DCT) spectrum domain to extract high-frequency information. The extracted high-frequency information is transmitted to each other's networks and utilized to improve object recognition performance. Experimental results show the superiority of the proposed network and present performance improvement of the multispectral object recognition task.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
• /
• v.14 no.3 s.37
• /
• pp.3-11
• /
• 2006

The need for edge detection about topography data from the high resolution satellite imagery is happening with increasing frequency according to many people utilize the its imagery as various fields recently. Many experts is recognizing of other GIS will make use of the road detection from the high resolution satellite imagery, including ITS (Intelligent Transportation Systems) and urban planning. This paper is comparative analysis of LPF (Low Pass Filtering) and HPF (High Pass Filtering) for roads edge detection from high resolution satellite imagery. As a result, LPF and HPF can be highlight selective pixels at edge area about input data. In case or applying to other techniques such as LPF for the same purpose, they aye more effective for wide road width which often cause the slight distortion of boundary or overall change of brightness values on the whole Image. Whereas, HPF has ability to enhance selectively detailed components in a target image.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.337-338
• /
• 2015

본 논문에서는 고주파 신호 주입 센서리스 제어를 위한 정지 좌표계 상의 회전자 위치를 추정하는 새로운 기법에 대하여 제안한다. 기존 방법은 저역 통과 필터의 시지연 및 전류 차로 이루어진 행렬의 역행렬 유무 문제가 존재하였다. 제안된 기법은 이러한 문제의 해결방안으로 정지 좌표계 상에서 변환 행렬을 이용하여 회전자 위치 정보를 추출해 낸다. 또한 추출해 낸 위치 정보로 전대역 통과 필터를 이용하여 회전자 위치를 정밀하게 추정하게 된다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.11 no.10
• /
• pp.1910-1915
• /
• 2007

An accurate and simple method to extract equivalent circuit parameters of fully-depleted silicon-on-insulator MOSFETs small-signal modeling operating at RF frequencies including the non-quasi static effects is presented in this article. The advantage of this method is that a unique and physically meaningful set of intrinsic equivalent circuit parameters is extracted by de-embedding procedure of extrinsic elements such as parasitic capacitances and resistances of MOSFETs from measured S-parameters using simple Z- and Y- matrices calculations. The calculated small-signal parameters using the presented extraction method give modeled Y-parameters which are in good agreement with the measured Y-parameters from 0.5 to 20GHz.