Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.4
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pp.20-27
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2010
This paper proposes a saturation compensating method by embedding pseudo-random code information in wavelet packet based colorization algorithm. In the color-to-gray process, an input RGB image is converted into YCbCr images, and a 2-level wavelet packet transform is applied to the Y image. And then, color components of CbCr are embedded into two sub-bands including minimum amount of energy on the Y image. At this time, in order to compensate the color saturations of the recovered color image during the printing and scanning process, the maximum and minimum values of CbCr components of an original image are also embedded into the diagonal-diagonal sub-band by a form of pseudo-random code. This pseudo-random code has the maximum and minimum values of an original CbCr components, and is expressed by the number of white pixels. In the gray-to-color process, saturations of the recovered color image are compensated using the ratio of the original CbCr values to the extracted CbCr values. Through the experiments, we can confirm that the proposed method improves color saturations in the recovered color images by the comparison of color difference and PSNR values.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.1
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pp.1-10
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2008
Coloriztion algorithms, which hide color information into gray images and find them to recover color images, have been developed recently. In these methods, it is important to minimize the loss of original information while the color components are embedded and extracted. In this paper, we propose a colorization method using a wavelet packet transform in order to embed color components with minimum loss of original information. In addition, the compensation processing of color saturation in the recovered color images is achieved. In the color-to-gray process, an input RGB image is converted into Y, Cb, and Cr images, and a wavelet packet transform is applied to the Y image. After analyzing the amounts of total energy for each sub-band, color components are embedded into two sub-bands including minimum amount of energy on the Y image. This makes it possible not only to hide color components in the Y image, but to recover the Y image with minimum loss of original information. In the gray-to-color process, the color saturation of the recovered color images is decreased by printing and scanning process. To increase color saturation, the characteristic curve between printer and scanner, which can estimate the change of pixel values before and after printing and scanning process, is used to compensate the pixel values of printed and scanned gray images. In addition, the scaling method of the Cb and Cr components is applied to the gray-to-color process. Through the experiments, it is shown that the proposed method improves both boundary details and color saturation in the recovered color images.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2008.05a
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pp.263-266
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2008
입력신호인 도로표면의 화상 데이터는 낮 시간대의 아스팔트 포장 도로면을 촬영하여 도로표면 상태의 화상을 만들었고, 편광 및 웨이블릿 변화(Wavelet transform)으로 도로 표면을 5가지의 상태(건조, 습윤, 수막, 적설, 동결)로 인식할 수 있는 분류기준절차를 연구하였다. 표면 화상 인식 과정은 편광계수에 의한 젖은 땅으로 분류한 후, 다음으로 젖은 땅을 제외한 나머지는 웨이블릿 패킷 변환을 통해 시간-주파수 분석을 하였다. 또한 영상 템플릿을 이용하여 마른 땅과 빙판의 표준적인 주파수 특성을 분석하여, 마른 땅과 빙판을 구분하였다. 도로표면영상에서 마른 부분과 젖은 부분을 구분한 결과를 정리하였다.
본 논문에서는 네크? traffic이 원활하지 못해 전체 영상 데이터의 전송이 불가능하더라도 일부 중요한 영상 정보만으로도 원 영상에 근접한 영상 복원을 할 수 있는 스트림의 구성을 연구 하였다. 서버측에서 획득한 영상을 웨이블릿 변환을 거쳐 프레임이 우선 순위에 따라 여러 패킷으로 나누어 UDP를 통해 전송하고 PDA에서는 일부 중요 데이터만을 이용하여 원 영상에 근접하는 영상을 얻을 수 있다.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.22
no.4
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pp.26-34
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2008
This study focus on segmentation process that classifies road surfaces into 5 different categories, dry, wet water, icy, and snowy surfaces by analyzing asphalt-paved road images taken in daylight. By using the polarization coefficients, the proportions of horizontally polarized components to vertically polarized components, regions with over 1.3 polarization coefficients are classified as wet surfaces. Except for wet surfaces, the decision process a lies time-frequency analysis to other parts by using the third order wavelet packet transform. In addition, by using the average frequency characteristics of dry and icy surfaces from image templates, decide which is closer to a test image, and finally identify dry and icy surfaces. It is confirmed that the reposed estimation and segmentation of recognition on various images. This can be interpreted as an indication that image-only mad surface condition supervision is probable.
In this paper we address the problem of detecting and estimating an unknown narrow band signal in a noise interference environment A new practical band estimation method, yielding good performance even in case of finite-length data, is presented. More specifically, wavelet packet transform is utilized to detect the more accurate time-variant band, then we estimate the power from wavelet filter-coefficients of the respective band. Also, third-order cumulants, and projection cross-correlation (PCC) criterion are utilized to achieve an effective SNR improvement for the time-variant band estimation. In case of time variant band estimation, the PCC method yields better performance than the correlation method.
In this paper, we propose the noise suppressor with the psychoacoustic model and wavelet packet transform. The objective of the scheme is to enhance speech corrupted by colored or non-stationary noise. If corrupted noise is colored, subband approach would be more efficient than whole band one. To avoid serious residual noise and speech distortion, we must adjust the Wavelet Coefficient threshold. In this paper, the subband is designed matching with the critical band. And WCT is adapted by noise masking threshold(NMT) and segmental signal to noise ratio(seg_SNR). Consequently this work improve the PESQ-MOS about 0.23 in the case of coded speech.
A reliable streamflow forecasting is essential for flood disaster prevention, reservoir operation, water supply and water resources management. This study proposes a hybrid model for river stage forecasting and investigates its accuracy. The proposed model is the wavelet packet-based artificial neural network(WPANN). Wavelet packet transform(WPT) module in WPANN model is employed to decompose an input time series into approximation and detail components. The decomposed time series are then used as inputs of artificial neural network(ANN) module in WPANN model. Based on model performance indexes, WPANN models are found to produce better efficiency than ANN model. WPANN-sym10 model yields the best performance among all other models. It is found that WPT improves the accuracy of ANN model. The results obtained from this study indicate that the conjunction of WPT and ANN can improve the efficiency of ANN model and can be a potential tool for forecasting river stage more accurately.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.4
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pp.1023-1031
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2010
With recent advances in hardware and wireless communication techniques, wireless multimedia sensor network which collects multimedia data through wireless sensor network has started to receive a lot of attentions from many researchers. Wireless multimedia sensor network requires a research of efficient compression and transmission to process the multimedia data which has large size, in the wireless sensor network that has very low network bandwidth. In this paper, we propose PIT protocol for the transmission based on the priority that classified by the DPCM compression. The PIT protocol sets different priority to the each subbands which are divided by the wavelet transform. The PIT protocol transmits the data with higher priority to guarantee the high image quality. The PIT protocol uses the characteristic of wavelet transform that the transformed image is very insensible to the data loss. In PIT protocol, each subbands of wavelet transformed image has fair weight in the compressed image to utilize the prioriy based transmission. The experiment results show that the PIT protocol improves the quality of image in spite of data loss.
The objective of this paper is to determine the conditions of road surface by utilizing the images collected from closed-circuit television (CCTV) cameras installed on roadside. First, a technique was examined to detect wet surfaces at nighttime. From the literature reviews, it was revealed that image processing using polarization is one of the preferred options. However, it is hard to use the polarization characteristics of road surface images at nighttime because of irregular or no light situations. In this study, we proposes a new discriminant for detecting wet and dry road surfaces using CCTV image data at night. To detect the road surface conditions with night vision, we applied the wavelet packet transform for analyzing road surface textures. Additionally, to apply the luminance feature of night CCTV images, we set the intensity histogram based on HSI(Hue Saturation Intensity) color model. With a set of 200 images taken from the field, we constructed a detection criteria hyperplane with SVM (Support Vector Machine). We conducted field tests to verify the detection ability of the wet road surfaces and obtained reliable results. The outcome of this study is also expected to be used for monitoring road surfaces to improve safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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