• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.8
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• pp.767-773
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• 2009

This research have introduced wavelet signal processing technic for improving navigation signals. INS signals can be distorted with conventional pre-filtering method such as low-pass filtering by unwanted smoothing on real signals. But in this paper, wavelet thresholding method is implemented to INS signal to denoise for INS-GPS integrated system. This method reduces signal noise but not distorts the rapid varing signal. And this paper applied thresholding to INS-GPS integrated navigation system and improved navigation performance.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.5
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• pp.553-560
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• 2003

Since Wavelet Transform decomposes a video frame into subbands with various frequencies and resolutions, the reconstructed video qualify at a receiver fluctuates according to the location of transmission errors within frames. This deteriorates the whole visual duality of the video. Specifically, for a wavelet based video which exploits the motion estimation prediction scheme, the transmission errors of a subband not only have a bad effect on other subbands within a same frame but also propagates to the subsequent frames. In this paper, we propose BDP(Block Based Dispersive Packetization) scheme, for a wavelet based video stream, which maintains constant video quality despite packet location that a transmission error occurs. To evaluate the performance of the proposed scheme, we use MRME(Multi-Resolution Motion Estimation) scheme to compress a video in Inter coding mode and Gilbert´s error model to generate the error patterns in wireless network environment. The simulation results show that BDP is more efficient than BP (Block based Packetization) or DP (Dispersive Packetization) in both PSNR and visual quality.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.05a
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• pp.376-382
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• 2003

Recently, there have been many types of wavelet transformations proposed to remove the noise from an signal and image data By using feature of seperating the noise from the original image the Wavelet transformations can retain the edges of the images The wavelet analysis is complete when the basis function is coded into the wavelet This Thesis describes a method of using wavelet transformation to remove the noise from an image signal. Although the wavelet transformation proposed by Donoho and Johnstone works, it does not reliably remove all the noise from the images. So this thesis propose an algorithm that selected Wavelet Shrinkgae and threshold according to the features of bands and amplitude of noise.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.109-120
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• 2004

The current paper presents an effective deblocking algorithm for block-based coded images using singularity detection in Mallat wavelet transform. In block-based coded images. The local maxima of the wavelet transform modulus detect all singularities, including blocking artifacts, from multiscale edges. Accordingly, the current study discriminates between blocking artifacts and edges by estimating the Lipschitz regularity of the local maxima and removing the wavelet transform modulus of blocking artifacts. Experimental results showed that the performance of the proposed algorithm was objectively and subjectively superior.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.44-53
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• 1999

This paper proposes an algorithm that postprocesses wavelet-compressed images by using regularized iterative image restoration. First, an appropriate modeling the image degradation system for wavelet-compression system is needed. Then, the method which uses one of nonlinear functions as constraint in regularized iterative restoration is proposed in order to remove coding artifacts efficiently, such as ringing artifact and blocking artifact, resulted from loss of high frequency coefficients. Lastly, experimental results show superiority of proposed algorithm as compared with existing algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.27 no.10A
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• pp.1011-1020
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• 2002

The current paper presents an effective deblocking algorithm for block-based coded images using singularity detection in a wavelet transform. In block-based coded images, the local maxima of a wavelet transform modulus detect all singularities, including blocking artifacts, from multiscale edges. Accordingly, the current study discriminates between a blocking artifact and an edge by estimation the Lipschitz regularity of the local maxima and removing the wavelet transform modulus of a blocking artifact that has a negative Lipschitz regularity exponent. Experimental results showed that the performance of the proposed algorithm was objectively and subjectively superior.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.122-128
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• 2002

푸리에 변환을 사용하는 제1세대 웨이블릿은 정규화된 그리드에서만 적용되는 반면 리프팅 스킴을 사용한 제2세대 웨이블릿은 불규칙한 그리드를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 제2세대 웨이블릿 생성 도구인 리프팅 스킴을 사용하여 압축된 적은 데이터를 사용한 근사치 영상을 생성하는 방법으로 부분 복원과 공간 복원 알고리즘과 리프팅 스킴을 이용한 에지 검출 기법이 제안되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.265-268
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• 2000

본 논문에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블릿 변환(Discret Wavelet Trans-form)과 MPEG 부호화 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 다해상도를 제공하는 계층적 피라미드 구조를 이용한다. DWT로 영상을 여러 개의 밴드들로 분해한 다음, 각 밴드에서 MPEG 부호화기에서 사용하는 방법을 그대로 이용하여, 광범위하게 쓰이는 MPEG 하드웨어나 소프트웨어를 재 사용한다는 이점을 가진다. 기존의 DWT-MPEG 방법[1]은 MPEG 부호화 방법을 쓰기 전에 웨이블릿 필터 분해를 여러번을 하여, 움직임 추정을 정확하게 하지 못하였으나, 제안한 방법은 웨이블릿 필터 분해를 한 번만 하고, MPEG 부호화를 할 때, 웨이블릿 분해를 한번 더 사용하여, 움직임 추정과 보상을 좀 더 개선되게 하였다. 실험 결과, 기존의 DWT-MPEG 방법보다 제안한 방법이 화질이나 압축면에서 좀 더 향상된 결과를 얻을 수가 있었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2004.07d
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• pp.2197-2199
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• 2004

시간 및 주파수 특성 분석이 용이한 웨이블릿 변환을 네트워크화 시킨 웨이블릿 신경 회로망의 파라미터 학습 방법에는 오차 역전파 알고리듬 및 유선 알고리듬 등이 있으나 이러한 학습 방법들은 수렴 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 신경 회로망의 최적 파라미터를 결정하기 위한 학습방법으로 확장 칼만 필터 알고리듬을 제안한다. 일반적으로 확장 칼만 필터 알고리듬은 복잡한 연산 과정에 불구하고 적은 학습 횟수로 빠른 수렴 특성을 가진다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 확장 칼만 필터 학습 방법을 적용한 웨이블릿 신경 회로망을 혼돈 시스템 동정에 적용하여 경사 하강법을 사용한 기존의 신경 회로망에 비해 더 양호한 성능을 가짐을 검증하고자 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.4
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• pp.1-1
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• 2001

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 멀티스케일 매치 필터의 관점에서 해석하고, 이를 위하여 마르코프 랜덤 필드에 묻혀있는 가우시안 형태의 작은 물체를 검출하는 이론적 근거를 제시하며, 이의 응용으로 맘모그램에 존재하는 마이크로캘시피케이션을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 검출하고자 하는 물체가 가우시안 형태이고 그 스케일이 웨이블릿 변환에 의해 계산된 것과 일치하며, 그 주변의 잡영이 마르코프 프로세스이면, LoG(Laplacian of Gaussian) 웨이블릿은 멀티스케일 매치 필터로 작용하며, 적절한 디테일 이미지를 단순히 이진화함으로써 최적의 검출기를 구현할 수 있다. 그런데, 마이크로캘시피케이션은 정확한 가우시안 형태를 갖지 않고, 게다가 맘모그램의 배경이미지도 마르코프 프로세스라는 가정에서 벗어난다. 이러한 불일치를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 멀티스케일 웨이블릿 계수에서 추출한 특징벡터를 Hotelling observer에 입력하여 처리함으로써 이를 보상하고자 하였다.