• 방송공학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.108-117
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• 1996

본 논문에서는 HDTV 신호를 디지털 VTR에 저장하기 위한 웨이브렛 변환 기반 압축 방법을 제안하였다. 웨이브렛 기반 압축 방법은 기존에 잘 알려져 있는 DCT를 기반으로 한 압축 방법과는 다르게 낮은 주파수 영역에서 공간 영역의 정보를 그대로 유지하고 있다. 그러므로 웨이브렛 기반 압축 방법의 이러한 특성은 VTR의 편집 및 변속 기능에 매우 적합하다. 또한 본 논문에서 사용한 웨이브렛 변환 필터는 쉬프트 연산과 덧셈만으로 곱셈을 대체할 수 있으므로 계산상의 복잡도를 감소시킬 수 있었다. 4:1 정도 압축시 복원된 HDTV 신호는 방송용으로 사용하기에 충분한 화질을 유지했다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.739-742
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• 2007

다양한 매체를 통해 전달되는 멀티미디어 정보신호를 처리하는 과정에서 시스템 내 외부적인 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음은 정보신호에 대한 인지도를 저하시킨다. 따라서 잡음을 제거하고 신호를 복원하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있으며, 최근에는 레이브렛의 시간-주파수 국부성을 이용한 잡음제거 방법들이 많은 응용분야에 적용되고 있다. 한편, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛은 신호의 특징을 검출하기 위해 보다 효과적으로 적용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위해, 웨이브렛의 힐버트 변환쌍을 이용한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다.

• 융합보안논문지
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• 제7권1호
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• pp.83-89
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• 2007

본 논문에서는 영상을 다중 해상도로 표현하는 직교 웨이브렛변환에서, 비밀스럽게 서명데이터를 영상에 삽입하는 방법을 제안한다. 그 원리는 영상의 다중해상도표현에 있어서 차분출력에 편중(집중)이 있음에 주목하여, 그 특징을 이용하여 서명비트계열을 화상에 삽입한다. 이 때, $256{\times}256$화소로 되는 농담화상으로 대략 6K바이트 정도의 문자정보를 합성할 수 있다. 이 방법은 영상의 저작권을 표시하는 서명데이터뿐만 아니라, 영상의 저자나 사용조건, 또는 영상 그 자체의 속성정보를 포함할 수 있어, 영상데이터베이스의 검색 등에 있어서도 유사영상의 식별을 용이하게 할 수 있는 등의 응용을 고려할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권4호통권316호
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• pp.93-100
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• 2007

웨이브렛 변환에 근거하여 디지털영상으로부터 문자를 처리하는 새로운 접근법을 제시한다. 대상은 각필(刻筆)문자 영상이다. 각필문자에는 형성된 결상에 유사성이 존속하며 배경부분과 함께 서로 다른 준위의 다해상도 특성들로 분해된다는 점을 착안하였다. 우선 Daubechies 웨이브렛을 적용하여 영상을 부대역들로 분해한다. 저주파 부대역은 분할처리와 FCM근거 퍼지 군집분리 및 면적기반 영역처리기법을 적용하여 문자특성을 추출한다. 고주파 부대역들에는 이동창을 설정하고, 이동창의 국부 에너지를 추정하여 고주파 특성들을 활성화한다. 이들 특성들은 조합되어 역웨이브렛 과정을 통해 본래 영상 상태로 복원되고 배경부분이 배제된 문자를 추출한다. 실험 결과는 제안된 기법의 효과를 보이고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.174-180
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• 2005

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로, 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 이 와 같은 방법들은 모든 경계 지점에서 에 지를 검출하므로, 라인-에지와 같은 일정한 폭 이하의 곡선에 대해서도 에지의 중복 검출을 수행한다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 새로운 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 영상에 존재하는 다양한 폭의 곡선에서 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 인지과학
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• 제14권1호
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• pp.11-16
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• 2003

본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제39권3호
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• pp.83-89
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• 2002

본 논문에서는 웨이브렛 영역에서 텍스춰 표현에 기반을 둔 영상 압축 기법을 제시하였다. 웨이브렛 변환 후 고주파 대역의 분산값이 원 영상보다 낮다는 특성을 이용하면, 동질 영역에서의 텍스춰 표현은 웨이브렛 변환 대역에서 효율적으로 수행될 수 있다. 얻어진 텍스춰 파라미터는 수신측에 전송되거나 디스크에 저장한 다음 나중에 복원을 위해 사용된다. 대부분의 경우에 있어서 제안한 방식은 기존의 SPIHT 방식과 비교할 때, 압축률이나 복원 영상 화질 측면에서 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.45-55
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• 1999

본 논문에서는 그레인 잡음을 제거하기 위해서 웨이브렛 변환(wavelet transform)에 근간을 둔 웨이브렛 적응 필터(WLMS adaptive filter : Wavelet domain Least Mean Square adaptive filter)를 사용하였다. 보통 그레인 잡음은 고온의 환경에서 금속의 결정구조가 변화함에 따라 발생된다. 웨이브렛 평면에서의 적응 필터링은 필터의 입력신호를 직교 변환하여 입력으로 이용함으로써 수렴 속도를 향상시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 적응 필터의 기준 입력 신호는 원시 입력 신호를 지연시킨 신호를 이용하였으며, 적응 필터의 출력은 다시 CA-CFAR(Cell Average - Constant False Alarm Rate) 임계 추정기(threshold estimator)를 거쳐 자동적으로 원하는 신호부분만 나타내도록 하였다. 우선 신호의 통계적 특성을 알기 위하여 run 테스트를 수행하여 기준 입력 신호가 비정상성(nonstationarity)을 나타냄을 보였고, 웨이브렛 적응필터가 시평면 적응필터보다 수렴속도면에서 우수함을 보였으며, 각 적응 필터의 출력신호에 대해서 신호대 잡음비를 통해 성능평가를 하였다. 시평면 적응 필터링 후에는 신호대 잡음비가 2-3㏈ 향상을 보였고, 반면 웨이브렛 적응 필터링후에는 신호대 잡음비가 4-6㏈ 향상을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.55-65
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• 2002

웨이브렛 변환은 최근에 동영상 처리 분야에서 비정체적 동영상 신호를 나타낼 수 있기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 대역 분할 방식의 웨이브렛 변환을 사용한 움직임 예측은 많은 곳에서 응용되어 지고 있으나 움직임 예측 오류가 최저 주파수 대역에서 발생하면 움직임 예측 오류는 다음 단계로 누적되고 각각의 단계에서 계산에 소요되는 시간과 데이터량이 증가하는 문제점을 가지고 있다. 다른 한편으로 왜곡율 관점에서 주어진 비트율에서 최고의 화질을 얻는 웨이브렛 패킷이 제안되었다. 그러나 이 방법에서 웨이브렛 패킷 설계를 위해 많은 시간이 소요되는 단점이 존재한다. 그래서 소요시간 문제를 해결하기 위해 Top-down 방식이 제시되었으나 주어진 비트율에서 최적의 해를 찾지는 못했다. 본 논문에서는 영상의 분산이 영상의 복잡도를 나타낼 수 있다는 것을 고려했다. 그래서 동영상 압축을 위한 적응적인 웨이브렛 패킷을 사용한 고속의 다해상도 움직임 예측 방법을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.8-15
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• 2005

비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더, 통신, 지질탐사, 음향, 생체공학 응용등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상 신호는 일반적으로 시간의 변환에 따라 신호의 스페트럼 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호성분의 주파수를 의미한다. 따라서 열거한 레이더, 음향, 생ㅊ신호등에 있어서 순간 주파수는 신호의 물리적 특성을 파악하기 위한 중요한 변수이다. 이 논문에서는 연속 웨이브렛 변환을 이용한 비정상 신호의 순간 주파수를 결정에 대하여 연구하였고, 기존의 방법과 비교하였다. 신호에 잡음이나 여러 가지의 주파수가 중첩되어 있는 경우, 기존에 방법들로서는 정확한 순간 주파수를 결정할 수 없는 반면, 웨이브렛 변환을 이용한 경우, 신호의 성분에 관계없이 상당히 정확한 순간주파수를 결정할 수 있음에 대하여 설명하였다.