본 논문은 적외선 영상에 B-스플라인 웨이블릿 변환을 적용하여 의사컬러 이미지를 향상시킨 연구이다. 의사컬러 향상은 주파수 손실을 최소화하고 분해능을 향상시키기 위해 B-스플라인을 적용하였고, 웨이블릿 변환하여 RGB 영상을 추출하여 의사변환 하였다. B-스플라인 웨이블릿 변환은 일반적인 웨이블릿 변환에 비해 3dB이상 향상되었다.
본 연구는 조석의 영향을 받는 하동2 지점의 수위자료로부터 시간과 주파수 영역에서 유연한 분해능을 갖는 웨이블렛 변환을 적용하여 강우에 의한 유출성분과 조석에 의한 조위성분을 추출하였다. 최종파형 분해단계의 근사성분은 가장 큰 에너지 값은 87.77%를 나타내었으며, 상세성분 중 반일주조형의 주기성(약 12시간)을 갖는 D3의 에너지 값은 10.70%로 나타났다. 또한 D3의 왜도 및 첨도 값은 여수 조위자료와 유사함을 보여주었다. 따라서 하동2 지점의 수위자료에 대하여 최종 분해된 최종파형 분해단계의 근사성분(A6)과 D6, D5 상세성분은 유출성분이며, 상세성분 D4, D3, D2는 조석의 영향으로 수위가 상승과 하강을 반복하는 조위성분인 것으로 나타났다.
Lee Chul-Hee;Lee Ki-Hoon;Hwang Hyang-Ja;Moon In-Seob;Kim Chong-Kyo
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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pp.244-248
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2004
This paper proposes a new noise cancellation method for speech recognition in noise environments. We determine the time adaptive threshold value using standard deviations of wavelet coefficients after wavelet transform by frames. The time adaptive threshold value is set up by using sum of standard deviations of wavelet coefficients in cA3 and weighted cD1. cA3 coefficients represent the voiced sound with lower frequency components and cD1 coefficients represent the unvoiced sound with higher frequency components. In experiments, we removed noise after adding white Gaussian noise and colored noise to original speech. The proposed method improved SNR and MSE more than wavelet transform and wavelet packet transform does. As a result of speech recognition experiment using noise speech DB, recognition performance is improved by $2\sim4\;\%.$
Speckle noise reduction for 3D power doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using wavelet packet transform with separated thresholding is presented. Wavelet Packet Transform divide into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. speckle noise is located on high frequency component in multiresolution image mainly. A ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function from low to high resolved images for restoration to be utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
본 논문에서는 3차원 메쉬 시퀀스의 워터마킹 기법을 제안한다. 제안된 방법은 연결성 정보가 일정한 동형 메쉬 시퀀스의 각 꼭지점 좌표 벡터 크기 값을 시간축 웨이블릿 변환하고, 삽입하고자 하는 워터마크에 따라 고주파수(혹은 중간 주파수) 대역의 웨이블릿 계수의 확률 분포를 수정한다. 이 때, 저주파수 대역의 계수값을 참조하여 고주파수(혹은 중간 주파수 대역의 계수값을 복수개의 그룹(bin)으로 분할하고, 각 bin의 2차 모멘트를 변화시키는 방법으로 한 비트의 워터마크를 삽입한다. 동형 메쉬 시퀀스의 경우 한 그룹에 속한 꼭지점 좌표 크기의 웨이블릿 계수값 또한 같은 그룹에 할당되며, 워터마크는 이 웨이블릿 계수에 삽입된다. 제안된 방법은 신호의 확률 분포를 이용하기 때문에 일반적인 신호처리 변형에 강인할 뿐만 아니라, 워터마크 검출 시 원본이 없이도 삽입된 워터마크를 검출할 수 있다. 다양한 신호처리 공격 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 확인한다.
The underground transmission lines is continuously expanded in power systems. Therefore the fault of underground transmission lines are increased every year because of the complication of systems. However the studies dealing with fault location in the case of the underground transmission lines are rarely reported except for few papers using traveling wave method and calculating underground cable impedance. This paper describes the algorithm using fuzzy system and travelling wave method in the underground transmission line. Fuzzy inference is used for fault discrimination. To organize fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various underground transmission line transient states. These data are made of voltage and average of RMS value on zero sequence current within one cycle after fault occurrence. Travelling wave based on wavelet transform is used for fault location. In this paper, a variety of underground transmission line transient states are simulated by EMTP/ATPDraw and Matlab. The input which is used to fault location algorithm are Detail 1(D1) coefficients of differential current. D1 coefficients are obtained by wavelet transform. As a result of applying the fuzzy inference and travelling wave based on wavelet transform, fault discrimination is correctly distinguished within 1/2 cycle after fault occurrence and fault location is comparatively correct.
A wavelet-based image compression system allowing both lossless and lossy image compression is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of the two stages. The first stage uses the wavelet packet transform and the quad-tree coding scheme for the lossy compression. In the second stage, the residue image taken between the original image and the lossy reconstruction image is coded for the lossless image compression by using the integer wavelet transform and the context based predictive technique with feedback error. The proposed wavelet-based algorithm, allowing an optional lossless reconstruction of a given image, transmits progressively image materials and chooses an appropriate wavelet filter in each stage. The lossy compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 1 dB PSNR performance of the high frequency image, compared to that of JPEG-2000 algorithm and that of S+P algorithm. In addition, the lossless compression result of the proposed algorithm improves up to the maximum 0.39 compression rates of the high frequency image, compared to that of the existing algorithm.
This Paper presents the 3D wavelet transformation based video compression system, which possesses the capability of progressive transmission by increasing resolution and increasing rate for multimedia applications. The 3D wavelet packet based video compression system removes the temporal correlation of the input sequences using the motion compensation filter and decomposes the spatio-temporal subband using the spatial wavelet packet transformation. The proposed system allocates the higher bit rate to the low frequency image of the 3D wavelet sequences and improves the 0.49dB PSNR performance of the reconstructed image in comparison with that of H.263. In addition to the limitation on the propagation of the motion compensation error by the 3D wavelet transformation, the proposed system progressively transmits the input sequence according to the resolution and rate scalability.
움직임 보상을 고려한 3차원 웨이블릿 변환은 공간적, 시간적인 상관관계에 중복된 정보를 효과적으로 제거한다. 그러나 웨이블릿 방식으로 압축된 영상이라 하더라도 압축률이 높은 경우 고주파 서브밴드의 변환계수가 상당수 손실되어 압축복원 시에 링 현상과 같은 왜곡이 생긴다. 본 논문에서는 이러한 3차원 웨이블릿의 압축왜곡을 줄이기 위하여 적응적 반복 복원 기법을 사용하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 제안된 적응적 기법에서는 에지의 방향에 따라 서로 다른 고역통과필터를 정칙화 복원에 사용하였다.
This paper focuses on lossless medical image compression methods for medical images that operate on two-dimensional(2D) reversible integer wavelet transform. We offer an application of the Set Partitioning in Hierarchical Trees(SPIHT) algorithm [1][3][9] to medical images, using a 2D wavelet decomposition and a 2D spatial dependence tree. The wavelet decomposition is accomplished with integer wavelet filters implemented with the lifting method, where careful scaling and truncations keep the integer precision small and the transform unitary. We have tested our encoder on medical images using different integer filters. Results show that our algorithm with certain filters performs as well and sometimes better in lossless coding than previous coding systems using 2D integer wavelet transforms on medical images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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