Video Compression is the key technology for the transmission of multi-media data. Because the Motion Estimation is the most complex module in the video compression, fast motion estimation algorithm is essential for the real-time application. In this paper, we propose an enhanced binary motion estimation algorithm based on the wavelet transform. Proposed algorithm improve the quality of coded video.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
Generally, the existing watermarking techniques for copyright protection of a digital image are fragile in geometric distortion and all watermark extractions need the same time regardless of degree of distortion. In this paper, we propose the incremental watermarking technique that used a Complex Wavelet Transform(CWT) in order to solve these problems. The proposed incremental watermarking technique embeds a watermark in a phase component after a CWT with an original image, and a watermark is extracted from an watermarked image by stages. A watermark owner can insist on copyright of an image after comparing a correlation between the extracted watermark and the original watermark if it is larger than the threshold. Also, the incremental watermark extraction determines the extraction time of a watermark by the level of distortion. The proposed technique through performance evaluation displayed that it was robust in geometric distortion than the existing watermarking technique.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.5
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pp.1-11
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2007
As the availability of an image information has been significantly increasing, necessity of system that can manage an image information is increasing. Accordingly, we proposed the region-based content retrieval(CBIR) algorithm based on an efficient combination of an image segmentation, an image texture, a color feature and an image's shape and position information. As a color feature, a HSI color histogram is chosen which is known to measure spatial of colors well. We used active contour and CWT(complex wavelet transform) to perform an image segmentation and extracting an image texture. And shape and position information are obtained using Hu invariant moments in the luminance of HSI model. For efficient similarity computation, the extracted features(color histogram, Hu invariant moments, and complex wavelet transform) are combined and then precision and recall are measured. As a experimental result using DB that was supported by www.freefoto.com. the proposed image retrieval engine have 94.8% precision, 82.7% recall and can apply successfully image retrieval system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.477-482
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2020
The human visual cortex has the characteristic that reacts sensitively to stimuli with special directional or temporal frequency changes while it is insensitive to selective stimuli of spatial phases. In this paper we implemented the model of complex cell using an image estimation iterative algorithm by Gabor wavelet transform. The performance of implemented model evaluated the consistency between the physiological experimental results in related papers. The implemented model is limited in the complete model of the receptive field in the retina where simple cells and complex cells are distributed together. But the implemented model express the reaction of the complex cells from the point of view of the detection of corners and edges.
Extended Depth of Focus (EDF) algorithms for extracting three-dimensional (3D) information from a set of optical image slices are studied by many researches recently. Due to the limited depth of focus of the microscope, only a small portion of the image slices are in focus. Most of the EDF algorithms try to find the in-focus area to generate a single focused image and a 3D depth image. Inherent to most image processing algorithms, the EDF algorithms need parameters to be properly initialized to perform successfully. In this paper, we select three popular transform-based EDF algorithms which are each based on pyramid, wavelet transform, and complex wavelet transform, and study the performance of the algorithms according to the initialization of its parameters. The parameters we considered consist of the number of levels used in the transform, the selection of the lowest level image, the window size used in high frequency filter, the noise reduction method, etc. Through extended simulation, we find a good relationship between the initialization of the parameters and the properties of both the texture and 3D ground truth images. Typically, we find that a proper initialization of the parameters improve the algorithm performance 3dB ~ 19dB over a default initialization in recovering the 3D information.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.3
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pp.61-65
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2003
In this paper, a novel watermarking technique that based on wavelet packet transform using PIM is proposed for the copyright of the digital images. We divide wavelet packet coefficients into detailed blocks and calculate the complexity of each block using PIM. Because human is impervious to the change in the complex area, the embedding watermark to the selected coefficients using PIM enhances invisibility. From the experimental results, the proposed algorithm shows better invisibility and robustness performance in a general signal processing such as JPEG and SPIHT lossy compression, median filtering. Especially, it demonstrates better performance for the low bit-rate compression in the images that include many high frequency components.
The existing watermarking techniques for copyright protection of a digital image are fragile in geometric distortion and it is hard to detect whether it was manipulated artificially. In this paper, we proposed the new copyright protection system that can authorize a digital mage and :an embed or extract a robust watermark in a artificial manipulation in order to solve these problems. In a watermarking part, the proposed a watermarking technique embeds a watermark in a phase component after a Complex Wavelet Transform (CWT) with an original image, and a watermark is extracted from an watermarked image by stages. A copyright about an image can be insisted on than a threshold after comparing a correlation of an original watermark with an extracted watermark if large. In an authentication part of a digital image, EZW (Embedded Zerotree Wavelet) is used, and an authentication cord of an watermarked image is generated. An authentication code of an image to have been distribute to is compared with a generated authentication cord, and artificial operation isn´t than a threshold if large. The proposed copyright protection system through performance evaluation display that it was robust in geometric distortion and a artificial operation was able to be detected.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.5
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pp.330-339
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2015
Power quality (PQ) problems are becoming a big issue, since delicate complex electronic devices are widely used. We present a new denoising technique using discrete wavelet transform (DWT), where a modified correlation thresholding is used in order to reliably detect the PQ disturbances. We consider various PQ disturbances on the basis of IEEE-1159 standard over noisy environments, including voltage swell, voltage sag, transient, harmonics, interrupt, and their combinations. These event signals are decomposed using DWT for the detection of disturbances. We then evaluate the PQ disturbance detection ratio of the proposed denoising scheme over Gaussian noise channels. Simulation results also show that the proposed scheme has an improved signal-to-noise ratio (SNR) over existing scheme.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.06a
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pp.1133-1138
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2000
This paper describes a signal recognition method for diagnosing the rotating machinery using wavelet-aided Self-Organizing Feature Map(SOFM). The SOFM specialized from neural network is a new and effective algorithm for interpreting large and complex data sets. It converts high-dimensional data items into simple order relationships with low dimension. Additionally the Learning Vector Quantization(LVQ) is used for reducing the error from SOFM. Multi-resolution and wavelet transform are used to extract salient features from the primary vibration signals. Since it decomposes the raw timebase signal into two respective parts in the time space and frequency domain, it does not lose either information unlike Fourier transform. This paper is focused on the development of advanced signal classifier in order to automatize vibration signal pattern recognition. This method is verified by the experiment and several abnormal vibrations such as unbalance and rubbing are classified with high flexibility and reliability by the proposed methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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