Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.1017-1021
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2005
현대에 있어서 영상정보는 아주 큰 비중을 차지하고 있다. 따라서 이러한 영상정보를 얼마나 빨리 그리고 많이 압축 시킬 수 있는가가 핵심적인 관건이다. 본 논문에서는 공간적 압축 방식의 핵심인 DCT와 비교하여 블록킹 효과(Blocking Effect)과 없고, 우수한 압축 성능을 갖는 DWT(Discrete Wavelet Transform)알고리즘을 적용한 2차원 이산 웨이브렛 변환 필터를 설계하였다. 본 논문에서 구현한 DWT 필터는 FIR필터 방법으로 설계하였으며, Daubenchies-4 Tap을 이용하였고, 파이프라인 연산으로 승산기, 가산기를 병렬로 처리하여 고속연산을 수행하였다. 뿐만 아니라 메모리 맵핑 과정과 메모리 컨트롤 어드레스 발생기를 사용하여 메모리와 연산량을 최소화 하여 칩사이즈를 줄여 설계하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.11C
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pp.1053-1059
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2005
The computer generated hologram (CGH) designs and produces digital information for generating 3-D (3-Dimension) image using computer and software instead of optically-sensed hologram of light interference, and it can synthesis a virtual object which is physically not in existence. Since digital hologram includes an amount of data as can be seen at the process of digitization, it is necessary that the data representing digital hologram is reduced for storing, transmission, and processing. As the efforts that are to handle hologram with a type of digital information have been increased, various methods to compress digital hologram called by fringe pattern are groped. Suitable proposal is encoding of hologram. In this paper, we analyzed the properties of CGH using tools of frequency transform, assuming that a generated CGH is a 2D image by introducing DWT that is known as the better tool than DCT for frequency transform. The compression and reconstruction result which was extracted from the wavelet-based codecs illustrates that it has better properties for reconstruction at the maximum 2 times higher compression rate than the Previous researches of Yoshikawa[2] and Thomas[3].
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.4
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pp.39-47
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2023
This study compares various transformation techniques for multifocus image fusion. Multi-focus image fusion is a procedure of merging multiple images captured at unalike focus distances to produce a single composite image with improved sharpness and clarity. In this research, the purpose is to compare different popular frequency domain approaches for multi-focus image fusion, such as Discrete Wavelet Transforms (DWT), Stationary Wavelet Transforms (SWT), DCT-based Laplacian Pyramid (DCT-LP), Discrete Cosine Harmonic Wavelet Transform (DC-HWT), and Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT). The objective is to increase the understanding of these transformation techniques and how they can be utilized in conjunction with one another. The analysis will evaluate the 10 most crucial parameters and highlight the unique features of each method. The results will help determine which transformation technique is the best for multi-focus image fusion applications. Based on the visual and statistical analysis, it is suggested that the DCT-LP is the most appropriate technique, but the results also provide valuable insights into choosing the right approach.
The digital content's security and authentication are important in the field of digital content application. There are some methods to perform the authentication. The digital watermarking is one of authentication methods. Paper presents a digital watermark authentication method that works in the application of digital image. The proposed watermark has the triple status information and performs the embedding and the detection without original Content. When authenticating the owner information of digital content, an autocorrelation function is used. In addition, a spread spectrum method is used to be adaptive to the signal of the original content in the frequency domain(DWT Domain). Therefore, the possibility of errors occurring in the detection of hidden information was reduced. it also has a advantage what Watermarking in DWT has faster embedding and detection time than other transformation domains(DFT, DCT, etc.). if it has a an image of size N=mXm, the computational amount can be reduced from O(N·logN) to O(N). The particular advantage is that it can hide more information(bits) per bit.
Video watermarking technologies are classified into types of four kinds. The first type is to embed the watermark into a raw video signal and to code the watermarked video signal. Most of video watermarking technologies fall into the category of this type. The second type is to apply watermarking to the coding process, such as block DCT and quantization. The third is to directly embed the watermark into the compressed bitstream itself. Generally, it is referred as labelling rather than watermarking. Finally, the fourth is to embed the water mark into MPEG motion vector. This type has the difficulty in real-time process because of the high complexity and has the blocking effects because of DCT-based on coder. In this paper, we proposed the digital video watermarking that embed the watermark in SPIHT video code for I-frame using motion vector analysis. This method can remove the blocking effect occurred at the DCT-based on coder and obtain video data that has progressive transmission property. The proposed method is to select the region for the watermark embedding in I frame using motion vector estimated from the previous P or B frame. And then, it is to perform DWT and embed the watermark based on HVS into the wavelet coefficients in the same subband of DWT as the motion vector direction. Finally, the watermarked video bitstream is obtained by the SPIHT coder. The experimental results verified that the proposed method has the invisibility from the objective and subjective image quality and the robustness against the various SPIHT compression and MPEG re-code.
The most difficult of implementation PACS is large amount of data. Therefore, PACS needs mass storage, as well as rapid transmission time. Consequently, medical images needs compression when stored in PACS. WT(wavelet transform) was announced by Ingrid Daubechies and Stephane Mallat, WT was methods of signal analysis by a base functions set same as Fourie transform. This paper estimated an efficiency, that experimental medical images compressed by DWT. The result of estimated, we are knows effectiveness that display to remained signal in low frequency region after 4-level DWT form $512{\times}512{\times}2^8$ input images. Compression ratio of images by 4-level DWT was 1:16. It is a high compression ratio, the other side has a problem appears on staircase phenomenon.
This paper proposes an adaptive linearization method of Volterra nonlinear systems using DWT(Discrete Wavelet Transform)and an LMS-type predistorter. In particular, the proposed wavelet transform-domain lineatization method leads to diagonalization of the input vector auto-correlation matrix which yields improvement of the convergence rate of the corresponding transform-domain LMS algorithm. Furthermore, the adaptive Volterra predistorter followed by a corresponding weakly Volterra nonlinear system(here. a TWT amplifier model in a satellite communication system) is utilized to compensate for the distortion in the output. Also,12-PSK and 4-QAM are applied as the input to the nonlinear system to be tested. Some simulation results show that the proposed linearization approach has better performance than DCT-based or conventional normalized LMS algorithms do.
Digital image watermarking scheme using adaptive block division is proposed. To increase the perceptual invisibility, the image is divided into blocks by local properties and the human visual system (HVS), then the significant blocks are selected in the divided blocks. The significant coefficient is determined by Weber's law in these blocks. To increase the robustness, low frequency domains of the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT) are used. The watermark is embedded into the selected significant blocks of the DCT's and DWT's low frequency domains with adaptive watermark strengths. The watermark strength is determined by the variance and the local properties of the significant block. The experimental results prove that the proposed scheme has a good robustness against several image processing operations (e.g. median filtering, cropping, scaling, JPEG, JPEG2000, etc.) without significant degradation of the watermarked image.
Kim Hyung O;Cho Kyoung Su;Baek Moon Yeal;Kee Chang Doo
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.22
no.9
s.174
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pp.99-106
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2005
In recent years, vision sensors are widely used to mobile robot for navigation or exploration. The analog signal transmission of visual data being used in this area, however, has some disadvantages including noise weakness in view of the data storage. A large amount of data also makes it difficult to use this method for a mobile robot. In this paper, a digital data compressing technology based on MPEG4 which substitutes for analog technology is proposed to overcome the disadvantages by using DWT(Discreate Wavelet Transform) instead of DCT(Discreate Cosine Transform). The TI Company's DSP chip, TMS320C6711, is used for the image encoder, and the performance of the proposed method is evaluated by PSNR(Peake Signal to Noise Rates), QP(Quantization Parameter) and bitrate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.3B
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pp.338-346
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2001
이 논문에서는 잡음에 대해 유연성이 있는 신경망과 차영상법-DCT를 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 동일환경(조도의 세기, 얼굴에서 카메라까지의 거리)에서 연속적으로 두 개의 영상을 캡쳐했다. 이 때 한 영상은 얼굴을 포함하지 않고 다른 영상은 얼굴을 포함하게 된다. 차영상 방법을 이용하여 두 개의 이미지로부터 얼굴영상과 배경영상을 분리하고 그 다움에 분리된 얼굴영역에서 사각영역을 추출하여 이 영역을 얼굴의 특징영역으로 이용하였다. 이 사각 영역은 눈, 코, 입, 눈썹 등이 포함된다. 다음으로 이 영역에 대해 DWT 연산을 수행한후 특징 백터를 추출하였고, 추출된 특징벡터는 정규화 되어 신경망의 입력벡터로 사용되었다. 시뮬레이션 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100% 인식률을 보였고 학습되지 않는 얼굴 영상에 대해서는 92.25%의 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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