비선형적인 위상 변화를 지닌 비정상(non-stationary)신호는 레이더(Radar), 통신(telecommunication), 생체공학, 지질탐사, 음향 등 여러 분야에서 쉽게 접하는 신호이다. 비정상신호는 일반적으로 시간에 따라 신호의 물리적 특성이 변화하는 신호를 의미하며, 순간 주파수는 신호의 특정시간에 해당하는 신호의 주파수를 의미한다. 이 논문에서는 순간 주파수를 결정하기 위한 연속 웨이브렛 변환의 적용에 대하여 논하였다.
안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.
최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 내용 기반 이미지 검색을 위해 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 에너지 값을 사용하여 이미지 데이터로부터 특징 벡터를 완전 자동으로 추출하는 방법과 이를 이용한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되며, 특히 웨이브렛 계수 값은 영상의 특성을 잘 반영하고 웨이브렛 영역에서 계산되는 예제영상(Query image)과 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 더 효율적이다. 영상 검색에 있어, 특징 벡터로 사용되는 표준편차와 평균 값을 에너지 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 표준편차나 평균 값을 이용하는 것보다 에너지 값을 사용하는 것이 더 효과적이었다.
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.
이진수열은 간단하고 곱셈기가 필요 없이 생성될 수 있는 직교 수열이다. 이 논문은 곱셈기 작동이 없는 선택적인 주파수 영상처리를 위하여 비 반복적인 다차원 필터를 도입하였다. 주파수 응답은 저역, 대역, 고역의 여파를 제공하여 준 가우시안 형태를 가진 협대역이 된다. 이런 필터들의 효과적인 구현을 위한 소프트웨어와 하드웨어의 알고리즘을 제안하였다. 또한 이진수의 QMF(Quadurature Mirror Filter: QMF)는 좋은 대역 압축을 가진 최대한의 편평한 제곱 특성의 완전 회복의 Paraunitary 필터가 됨을 보이고 웨이브렛 변환으로 확장하였다. 웨이브렛 변환은 원래의 영상을 피라미드 구조를 사용하여 다른 스케일로 분할한다. 이 분할은 수직과 수평으로 수행되어 영상을 기술하는데 필요한 픽셀의 수를 일정하게 유지시켜 준다. 효과적인 완전회복의 이진수 QMF-웨이브렛 신호의 분석구조를 제안하였다. 이 기술은 매우 좋은 주파수 응답과 대역분할을 해부는 필터 해법을 제공해준다. 이 제안한 이산 수열의 QMF-필터의 구조는 효과적이고 VLSI 구현에 간단하고 다해상도 신호 분할과 코딩의 응용들에 적합함을 보였다.
본 논문에서는 스펙클 잡음으로 열화 된 영상을 복원하기 위하여 에지 영역을 고려한 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터를 제안한다. 제안된 방법에서는 스펙클 잡음이 섞인 영상을 로그 영역으로 변환한 다음 호모모르픽 방향성 MMSE 필터로 복원된 영상에 DIP 연산자를 적용하여 각 화소를 평탄 영역과 에지 영역으로 분류한다. 평탄 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링을 수행하고 에지 영역에서는 호모모르픽 웨이브렛 기반 MMSE 필터링의 결과와 호모모르픽 방향성 MMSE 필터링의 결과를 가중하여 합하는 가중 평균 필터링을 수행한다. 그런 다음 지수 함수를 이용하여 공간 영역으로 역 변환하여 복원된 영상을 얻는다. 실험 결과 제안된 방법으로 복원된 영상은 기존의 호모모르픽 평균 필터와 메디안 필터에 의하여 복원된 영상에 비하여 3.3-4.0 ㏈의 ISNR 성능 향상을 보였다. 또한 0.0103-0.0126의 에지 보존도 측정 파라미터 $\beta$ 성능 향상을 보이고, 에지가 잘 보존되면서 잡음이 잘 제거된 우수한 주관적 화질을 보였다.
디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환 대역에서 영역분할 기법을 적용하여 얻어진 각 영역을 중요 영역과 비 중요 영역으로 분류하고 각각의 영역을 그의 특성에 적합한 방식으로 부호화 하는 기법을 제안하였다. 중요 영역은 전체 영역가운데 매우 작은 부분을 차지하지만 영상 복원에 매우 큰 영향을 주기 때문에 이러한 영역 부호화를 위해 기존의 EZW 방식보다 성능이 우수하며 단일계수 전송에 성능이 뛰어난 SPIHT 알고리즘을 적용하였다. 그러나 비 중요영역은 영상복원에 미치는 영향이 적을 뿐만 아니라, 매우 큰 동질 영역을 형성하기 때문에 텍스춰 모델링을 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 이용할 경우 높은 압축률을 얻을 수 있다. 또한 이 방식을 이용할 경우 인위적인 에러가 거의 없기 때문에 시각적으로도 좋은 영상을 복원 할 수 있다. 실험결과 제안한 시스템은 다양한 영상에 대하여 적응성이 있음을 보였고 특히 0.2bpp 이하의 매우 낮은 비트 율에서도 EZW 와 같은 기존의 웨이브렛 기반 부호화기보다 좋은 성능을 나타내었다.
영상 데이터는 방대하므로 한정된 대역폭을 통하여 영상을 전송하기 위해서는 압축을 필요로 한다. 그러나 압축으로 전송 비트율은 낮아지지만 고압축률에서는 여러 가지 화질 열화가 발생한다. 화질 열화에는 이산 여현 변환을 수행하는 압축 부호화 알고리듬에서 나타나는 블록킹 현상 또는 모기잡음이 있고 웨이브렛 기반 압축 영상에서는 에지 부근에 나타나는 링잉 현상이 있다. 이와 같은 화질 열화들은 후처리를 통해 제거되지만, 많은 처리 시간이 소요되지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 기반 영상 압축에서 링잉 현상을 효율적으로 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 모의실험 결과 기존의 방법과 비교하여 처리 속도를 빠르게 하면서 유사한 주관적, 객관적 화질을 얻었다.
본 논문에서는 잡음이 포함된 음성의 시작점과 끝점을 효율적으로 검출할 수 있는 알고리듬에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 웨이브렛 영역에서의 에너지 분포를 고려함으로써 잡음환경하에서도 음성을 검출할 수 있는 새로운 검출 파라미터를 제안하였다. 제안된 끝점검출 파라미터는 웨이브렛 영역에서 세 번째 coarsed 스케일의 표준편차와 가중치를 곱한 첫 번째 detailed 스케일의 표준편차의 합으로 정의하였다. 제안된 끝점검출기의 성능평가를 위해서 다양한 SNR에서 기존방식과 비교하여 시작점과 끝점의 정확도 실험을 수행하였고 HMM 음성인식시스템을 이용하여 인식실험도 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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