• 제목/요약/키워드: Adaptive threshold algorithm

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인간 시각 시스템과 부대역 적응적 문턱값을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 (Wavelet-based Digital Watermarking Using Human Visual System and Subband Adaptive Threshold)

  • 하민성;권성곤;이종원;반성원;이승진;권기용;이건일
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권6호
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    • pp.32-40
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    • 2000
  • 본 논문에서는 인간 시각 시스템과 부대역 적응적 문턱값을 이용한 웨이브릿 기반의 디지털 워터마킹 알고리듬을 제안하였다. 이 알고리듬에서는 웨이브릿 변환을 이용하여 영상을 3-레벨로 분해한 후, 가장 낮은 레벨에 속한 최고주파 부대역들을 제외한 모든 부대역들에 대하여 각 부대역별로 적응적인 문턱값을 이용하여 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수를 선택한다. 고주파 부대역에 속한 시각적으로 중요한 웨이브릿 계수들은 각 계수들에 대한 인간 시각 시스템을 고려하여 시각적으로 보이지 않는 크기로 워터마크를 삽입한다. 기저대역에 속한 계수들은 화질 열화가 일어나지 않는 범위로 워터마크를 삽입한다. 본 워터마킹 알고리듬의 성능 평가를 위한 모의실험에서 이 알고리듬이 기존의 알고리듬보다 비가시성과 견고성에서 모두 우수함을 확인하였다.

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Automatic Liver Segmentation of a Contrast Enhanced CT Image Using an Improved Partial Histogram Threshold Algorithm

  • Seo Kyung-Sik;Park Seung-Jin
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.171-176
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    • 2005
  • This paper proposes an automatic liver segmentation method using improved partial histogram threshold (PHT) algorithms. This method removes neighboring abdominal organs regardless of random pixel variation of contrast enhanced CT images. Adaptive multi-modal threshold is first performed to extract a region of interest (ROI). A left PHT (LPHT) algorithm is processed to remove the pancreas, spleen, and left kidney. Then a right PHT (RPHT) algorithm is performed for eliminating the right kidney from the ROI. Finally, binary morphological filtering is processed for removing of unnecessary objects and smoothing of the ROI boundary. Ten CT slices of six patients (60 slices) were selected to evaluate the proposed method. As evaluation measures, an average normalized area and area error rate were used. From the experimental results, the proposed automatic liver segmentation method has strong similarity performance as the MSM by medical Doctor.

적응형 한계치를 갖는 윈도우를 이용한 에지 검출 (Edge Detection using Windows with Adaptive Threshold)

  • 송의석;오하랑;김준형
    • 전자공학회논문지B
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    • 제32B권11호
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    • pp.1424-1433
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    • 1995
  • The edge detection process serves to simplify the analysis of images by drastically reducing the amount of data to be processed, while preserving useful structural informations about object boundaries. At first, this paper proposes an edge detection algorithm to reduce the amount of computation. The gradients of pixels are calculated by using first order differential equations on the pixels with even rows and even columns or odd rows and odd columns, and they are compared with a threshold to decide edges. As a result, the computational complexity is reduced to one third or one forth compared with the provious ones. To enhance the accuracy of edge detection, a method with the adaptive threshold for each pixel window which is calculated by using characteristic values is proposed. In this case, the performance can be improved since the threshold is calculated properly for each window according to the local characteristics of corresponding window.

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PVC 분류를 위한 적응형 문턱치와 윈도우 기반의 R파 검출 알고리즘 (R Wave Detection Algorithm Based Adaptive Variable Threshold and Window for PVC Classification)

  • 조익성;권혁숭
    • 한국통신학회논문지
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    • 제34권11B호
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    • pp.1289-1295
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    • 2009
  • 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 ECG 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 이를 이용하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 적응형 문턱치와 윈도우 기반의 R파 검출 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 전처리 과정과 적응가변형 문턱치를 통해 R파를 검출하였으며, 검출의 효율성을 위하여 R-R 간격을 이용한 적응가변형 윈도우를 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 PVC 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, PVC는 평균 88.86%의 검출결과가 나타났다.

PAPR 감소를 위한 임계치 적용 부최적 PTS 기법 (PAPR reduction algorithm of adaptive suboptimal PTS)

  • 권오주;하영호
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.609-612
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    • 2001
  • An adaptive sub-optimal method using a preset threshold for combining partial transmit sequence (PTS) of an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signal is presented. The results show that adaptive sub-optimal method reduces the 0.1% PAP by 3.4dB, while iterative flipping method reduces it by 3dB and PTS reduce it by 4.1dB. The complexity of adaptive sub-optimal method is 2.4% of that of PTS method for M=8.

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Medical Image Compression using Adaptive Subband Threshold

  • Vidhya, K
    • Journal of Electrical Engineering and Technology
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    • 제11권2호
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    • pp.499-507
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    • 2016
  • Medical imaging techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography (CT) and Ultrasound (US) produce a large amount of digital medical images. Hence, compression of digital images becomes essential and is very much desired in medical applications to solve both storage and transmission problems. But at the same time, an efficient image compression scheme that reduces the size of medical images without sacrificing diagnostic information is required. This paper proposes a novel threshold-based medical image compression algorithm to reduce the size of the medical image without degradation in the diagnostic information. This algorithm discusses a novel type of thresholding to maximize Compression Ratio (CR) without sacrificing diagnostic information. The compression algorithm is designed to get image with high optimum compression efficiency and also with high fidelity, especially for Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) greater than or equal to 36 dB. This value of PSNR is chosen because it has been suggested by previous researchers that medical images, if have PSNR from 30 dB to 50 dB, will retain diagnostic information. The compression algorithm utilizes one-level wavelet decomposition with threshold-based coefficient selection.

가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 기법 (Adaptive Shot Change Detection Technique Using Mean of Feature Value on Variable Reference Block)

  • 김원희;문광석;김종남
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제9권4호
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    • pp.272-279
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    • 2008
  • 장면 전환 검출은 비디오 데이터의 효율적인 관리를 위한 주요 기술로서 다양한 영상에 실제적으로 적용하기 위해서 적응적인 검출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 가변 참조 구간의 평균 특징값을 이용한 적응적인 장면 전환 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 비디오 프레임에서 추출한 특징값들 중에서 가변 구간 동안의 평균 특징값을 참조하여 적응적 임계값을 정의하고, 특징값과 임계값을 비교하여 장면 전환 유무를 판단한다. 동일한 비디오 데이터를 사용한 실험을 통해서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 검출 결과가 최대 15%이상 향상되었음을 확인하였다. 제안한 방법은 여러 가지 특징 추출 방법에 대해서도 좋은 성능을 나타내었으며, 홈캐스트사의 TVUS 모델에서 구현함으로써 하드웨어 성능이 낮은 플랫폼에서 실시간 장면 전환 검출이 가능한 것을 확인하였다. 따라서 제안하는 방법은 휴대용 미디어 장치나 유사 휴대형기기에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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국부 적응 2 진 화상 영역화 기법 (Locally Adaptive Bi-level Image Segmentation Technique)

  • 정규성;박래홍
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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    • pp.1367-1370
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    • 1987
  • This paper describes a new automatic bi-level image segmentation algorithm which determines local thresholds by applying a locally adaptive edge detection technique to a variable threshold selection method. Computer simulations show that the performance of the proposed algorithm is more robust than those of automatic global thresholding methods.

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가변 임계값을 이용한 지각 필터의 적응적인 음질 개선 알고리즘 (Adaptive Enhancement Algorithm of Perceptual Filter Using Variable Threshold)

  • 차형태
    • 한국음향학회지
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    • 제23권6호
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    • pp.446-453
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    • 2004
  • 본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.

다중 구간 샘플링에 기반한 동적 배경 영상에 강건한 배경 제거 알고리즘 (A Robust Background Subtraction Algorithm for Dynamic Scenes based on Multiple Interval Pixel Sampling)

  • 이행기;최영규
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.31-36
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    • 2020
  • Most of the background subtraction algorithms show good performance in static scenes. In the case of dynamic scenes, they frequently cause false alarm to "temporal clutter", a repetitive motion within a certain area. In this paper, we propose a robust technique for the multiple interval pixel sampling (MIS) algorithm to handle highly dynamic scenes. An adaptive threshold scheme is used to suppress false alarms in low-confidence regions. We also utilize multiple background models in the foreground segmentation process to handle repetitive background movements. Experimental results revealed that our approach works well in handling various temporal clutters.