• Title/Summary/Keyword: 웨이블릿 변환

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Fast Scattered-Field Calculation Using Windowed Green Functions (윈도우 그린함수를 이용한 고속 산란필드 계산)

  • 주세훈;김형동
    • Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.7-11
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    • 2001
  • 본 논문에서는 방사 적분방정식의 해를 구하기 위하여 파수영역 웨이블릿 변환개념에 기반을 둔 윈도우 그린함수를 사용하여 파수영역에서 고속으로 산란필드를 계산하는 방법을 제안하였다. 그린함수에 적용된 파수영역 웨이블릿 변환은 공간영역에서 동일한 Q를 갖는 윈도우를 사용하여 필터링함으로써 등가적으로 구현하였다. 고유함수를 이용하여 관찰점을 중심으로 전개된 그린함수를 푸리에 변환한 후 파수영역에서 방사 적분을 계산함으로써 계산효율을 얻을 수 있음을 확인하였다. 관찰영역에서만 정확한 값을 갖는 고유함수로 전개된 그린함수는 그린함수에 윈도우 함수를 씌운 형태로 방사 적분방정식의 파수영역 표현에 적용하면 기존의 고속멀티폴법과 동일한 산란필드 공식을 얻을 수 있다.

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Video Watermarking Using wavelet transform and spread code (웨이블릿 변환과 확산코드를 이용한 동영상 워터마킹)

  • 김현환;김두영
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • 2000.12a
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    • pp.89-92
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    • 2000
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환과 확산코드를 이용하여 동영상 내부에 이진이미지패턴형 워터마크를 삽입할 수 있는 새로운 워터마킹 방법을 소개한다. 먼저, 동영상을 디코딩하여 RGB 데이터로 이루어진 인트라 프레임(I-frame)들을 구한다. 그리고 이것을 YC$_{b}$C$_{r}$ 좌표공간으로 변환한 후, 휘도 평면만을 3단계 DWT하여 확산코드와 다중가중치를 조합한 워터마크를 삽입한다. 실험에서는 제안한 방법으로 워터마킹된 영상의 화질을 기존의 방법들과 비교하고, 손실압축과 밝기(brightness)변화 그리고 대비(contrast)실험 등을 통해 제안한 방법의 견고성을 입증해 보인다.

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Discrete Wavelet Transform-based Screening Process for a Li-Ion Battery (이산 웨이블릿 변환(DWT)를 이용한 리튬 이온 배터리 스크리닝 방법)

  • Kim, J.H;Chun, C.Y.;Hur, I.N.;Cho, B.H.;Lee, S.J.
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.299-300
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    • 2011
  • 상이한 전기화학적 특성을 가진 단위 셀들을 미리 선별하여 팩의 안전한 운용 및 배터리 관리 시스템의 성능 향상을 위해 스크리닝(screening)은 필수적이다. 그러므로, 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 리튬 이온 배터리 스크리닝 방법을 제안한다. 제안된 방식은 축소된 하이브리드 자동차용 전류프로파일을 통해 얻어진 충방전 전압을 이산 웨이블릿 변환에 적용하여 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분으로 분리하고, 각 단계별로 얻어진 성분들의 통계처리를 실시하여 스크리닝을 구현한다. 특히, 마지막 단계에서의 저주파 전압 성분과 고주파 전압 성분은 배터리의 State-of-health(SOH)를 예측하기 위한 성분으로 정의된다.

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Consist of Security System with iris recognition (홍채 인식을 통한 보안 시스템의 구성)

  • 김병규;심준홍;이재균;전경재;이기동;이석규
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2003.07a
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    • pp.110-112
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    • 2003
  • 사람은 각각의 개인마다 전적으로 구분되는 생물학적인 고유한 특징을 가지고 있다. 유전자 형질, 지문, 목소리, 얼굴의 생김새, 눈동자의 홍채 등이 그러한 특징들이며, 이러한 개개인의 생물학적 고유성을 이용하여 자동으로 그 사람의 신원을 인식하는 시스템은 높은 신뢰도와 편리성 때문에 많은 연구가 되어왔고 현재 다양한 곳에서 실제 적용을 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 생체인식 시스템 중에서도 높은 신뢰도를 자랑하고 있는 홍채인식과 웨이블릿 변환을 이용한 홍채 코드 생성과정을 다루어 보았다. 화상처리 알고리즘과 최근 신호처리의 분야에서 많이 사용되고 있는 웨이블릿 변환을 중점으로 서술했으며 웨이블릿 변환을 응용한 여러 가지 인식 알고리즘의 적용을 개발 목표로 삼았다. 실제 홍채인식 시스템은 높은 보안을 필요로 하는 곳에 적용되어 상용화가 되어있고 많은 자료들이 공개가 되어 이미지 처리를 공부하는 사람들에게 좋은 아이템이라 생각한다.

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The Edge Detector Using Wavelet Transform developed for Heavy Noised Images. (심한 잡음성 영상의 경계선 검출을 위한 웨이블릿 변환 이용 검출기 개발)

  • 이혜성;변혜란;유지상
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.464-466
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    • 1998
  • 경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

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Image Compression Technique using Variable Blocks in the Wavelet Transform Domain (웨이블릿 변환 영역에서의 가변블록을 이용한 영상압축)

  • 권세안;장우영;송환종;손광훈
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.181-184
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    • 1998
  • 본 논문에서는 웨이블릿 변환[1]을 기반으로 하여 가변블록을 이용하는 영상압축방식을 제안하였다. 영상을 웨이블릿 변환한 후의 계수들은 각 부밴드별로 그 통계적, 특성, 에너지 특성 그리고 방향 특성 등이 각각 다르기 때문에 이를 이용하여 각 부밴드별로 가변블록을 이용하여 비트할당을 통한 영상압축을 수행한다. 제안 알고리듬에는 손실 압축방식으로서 양자화기를 거친 후에 부가적인 무손실 압축방식으로서 엔트로피를 이용하는 arithmetic 부호화기[2]를 거쳐 최종적으로 압축된 데이터를 얻어낸다. 시뮬레이션 결과 제안알고리듬은 기존 압축알고리즘에 비해 객관적인 향상된 압축률과 PSNR면에서 향상된 성능을 보여주고, 주관적으로는 낮은 BPP를 갖는 압축에서 나타나는 블록화 현상이 나타나지 않음을 확인하였다.

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Super-resolution Based on Discrete Wavelet Transform (이산 웨이블릿 변환 기반 초고해상도 기법)

  • Lim, Jong Myeong;Yoo, Jisang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.139-142
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    • 2011
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform : DWT)을 이용한 새로운 초고해상도 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 DWT 수행 시 수반되는 다운 샘플링 과정을 수행하지 않음으로써 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역(sub-band)들을 생성하고, 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse Discrete Wavelet Transform : Inverse DWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이중 선형 보간법(bilinear interpolation)에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들에 비해 처리시간도 줄어드는 것을 확인하였다.

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AbS/OLA Sinusoidal Modeling of Speech Signal Using Wavelet Transform (웨이블릿 변환을 이용한 음성신호의 AbS/OLA 정현파 모델링)

  • Kim Ki-Hong;Hong Jin-Keun;Jung Yong-Ik;Lee Sang-Yi
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.114-117
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    • 2004
  • 본 논문에서는 합성에 의한 분석(Analysis-by-Synthesis) 및 가산중첩(Overlap-Add) 방식을 채택하고 있는 음성신호의 AbS/OLA 정현파 모델에 웨이블릿 변환을 적용한 새로운 모델을 제안하였다. 즉, 기존의 모델에 웨이블릿 변환을 적용하여 입력신호를 몇 개의 부대역 신호로 나눈 다음 각각 다른 길이의 분석 윈도우를 적용한다. 이는 기존 모델의 정현파 파라미터 추출 시 고정된 길이의 분석 윈도우를 이용하는 단점을 극복하여 좀 더 정확한 파라미터 추출을 가능하게 한다. 시험결과 제안된 정현파 모델이 기존 모델에 비해 합성음의 스펙트럼 및 위상 특성, 음질 등에서 성능이 개선됨을 확인할 수 있었다.

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Smoke Detection Using the Ratio of Variation Rate of Subband Energy in Wavelet Transform Domain (웨이블릿 변환 영역에서 부대역 에너지 변화율의 비를 이용한 연기 감지)

  • Kim, JungHan;Bae, Sung-Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.17 no.3
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    • pp.287-293
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    • 2014
  • Early fire detection is very important to avoid loss of lives and material damage. The conventional smoke detector sensors have difficulties in detecting smoke in large outdoor areas. The video-based smoke detection can overcome these drawbacks. This paper proposes a new smoke detection method in video sequences. It uses the ratio of variation rate of subband energy in the wavelet transform domain. In order to reduce the false alarm, candidate smoke blocks are detected by using motion, decrease of chromaticity and the average intensity of block in the YUV color space. Finally, it decides whether the candidate smoke blocks are smokes or not by using their temporal changes of subband energies in the wavelet transform domain. Experimental results show that the proposed method noticeably increases the accuracy of smoke detection and reduces false alarm compared with the conventional smoke detection methods using wavelets.

A Method for the Increasing Efficiency of the Watershed Based Image Segmentation using Haar Wavelet Transform (Haar 웨이블릿 변환을 사용한 Watershed 기반 영상 분할의 효율성 증대를 위한 기법)

  • 김종배;김항준
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.40 no.2
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    • pp.1-10
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    • 2003
  • This paper presents an efficient method for image segmentation based on a multiresolution application of a wavelet transform and watershed segmentation algorithm. The procedure toward complete segmentation consists of four steps: pyramid representation, image segmentation, region merging and region projection. First, pyramid representation creates multiresolution images using a wavelet transform. Second, image segmentation segments the lowest-resolution image of the pyramid using a watershed segmentation algorithm. Third, region merging merges the segmented regions using the third-order moment values of the wavelet coefficients. Finally, the segmented low-resolution image with label is projected into a full-resolution image (original image) by inverse wavelet transform. Experimental results of the presented method can be applied to the segmentation of noise or degraded images as well as reduce over-segmentation.