In this paper, we address a new time delay estimation method using third-order statistics and subband adaptive filtering to improve the accuracy of target detection for acoustic backscattered signals in a noise interference environment. Each reference and primary signals are decorrelated using the multiresolution analysis framework through a M-band discrete wavelet transform(M-DWT). Then noise effect can be reduced. Here, time delays are estimated iteratively in each subband using two different adaptation mechanisms that minimize the mean squared error (MSE) between the references and primary signal. More specifically, third-order cumulants and projection cross-correlation(PCC) criterion are utilized to achieve an effective SNR improvement for the time delay estimation.
This paper presents a shape classification method of dynamic image based on adaptive fuzzy inference. It describes the design scheme of fuzzy inference algorithm which makes it suitable for low speed systems such as conveyor, uninhabited transportation. In the first Discrete Wavelet Transform(DWT) is utilized to extract the motion vector in a sequential images. This approach provides a mechanism to simple but robust information which is desirable when dealing with an unknown environment. By using feature parameters of moving object, fuzzy if - then rule which can be able to adapt the variation of circumstances is devised. Then applying the implication function, shape classification processes are performed. Experimental results are presented to testify the performance and applicability of the proposed algorithm.
A watermark is a signal added to the original signal in order to preserve the copyright of the owner of the digital content. The basic challenge for designing a watermarking system is a dilemma between transparency and robustness. If we want a higher rate of transparency, there has to be a compromise in terms of its robustness and vice versa. Also, until now, watermarking is generalized, resulting in the need for a specialized algorithm to work for a specialized image processing application domain. Our proposed technique takes into consideration the image characteristics for watermark insertion and it optimizes transparency and robustness. It achieved a 99.98% retrieval efficiency for an image blurring attack and counterfeits other attacks. Our proposed technique counterfeits almost all of the image processing attacks.
In this paper, an efficient feature vector extraction method and MLP neural network are utilized to automatically detect and classify power quality disturbances, where the proposed classification procedure consists of the following three parts: i.e., (i) PQ disturbance detection using discrete wavelet transform. (ii) feature vector extraction from the detected disturbance. using several methods, such as FFT, DWT, Fisher's criterion. etc.. and (iii) classification of the corresponding type of each PQ disturbance by recognizing the pattern of the extracted feature vector. To demonstrate the performance and, applicability of the proposed classification algorithm. some test results obtained by analyzing 10-class PQ disturbances are also provided.
This paper proposes an efficient hardware implementation of SPIHT(Set Partitoning In Hierarchical Tree) algorithm for image compression with the discrete wavelet transform. An efficient technique to scan the coefficients which are located in partitioned spatial orientation trees by DWT is considered in terms of counter fields for sorting pass and refinement pass. The proposed image compression method using SPIHT has been modeled in VHDL and has been implemented by use of both TMS320C6000 as a DSP and Virtex2 as a Xilinx FPGA.
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
본 논문에서는 Print-Cam 공격에 강인한 비가시성 워터마크 기법에 대해 제안한다. Print-Cam은 영상을 인쇄하고 다시 스캐닝 혹은 촬영하는 과정으로 워터마크에 큰 손실이 발생한다. 워터마크 삽입 및 추출은 영상을 2차원 이산웨이블릿 변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)하여 주파수 영역에서 진행하였다. 추출한 워터마크는 디지털 홀로그램이므로 이를 복원함으로써 Print-Cam 공격에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 새로운 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 웨이블릿 변환은 인간의 시각 구조와 상당히 유사한 다중해상도 특성을 지니고 있을 뿐 아니라, 영상을 공간 영역과 주파수 영역에 효과적으로 국부화 시키는 특성을 지니고 있기 때문에 영상처리에서 널리 연구되고 있는 방법이다. 웨이블릿 변환을 거친 계수들은 일반적으로 가우시안 분포를 따른다고 알려져 있기 때문에 제안한 방법에서는 비가시성과 견고함을 위해서 워터마크로서 가우시안 분포를 가지는 랜덤 벡터를 사용한다. 워터마크 삽입 과정에서는 워터마크가 영상 전체에 삽입될 수 있도록 하기 위해서 LL 부대역을 포함한 모든 부대역을 사용하고, 각 부대역에 대하여 레벨 적응적 이치화를 통해 시각적으로 중요한 웨이블릿 계수를 선택한다. 또한, 선택된 계수에 대하여 웨이블릿 특성에 따라서 각각 다른 가중치를 가지고 워터마크를 삽입한다. 워터마크 검출 과정에서는 벡터투영 방법을 사용하여 추출된 워터마크와 원래의 워터마크 사이의 유사도를 계산한다. 제안한 방법을 여러 가지 영상에 워터마킹해 본 결과, 워터마킹된 영상이 기존에 제안된 방법보다 시각적으로 손상이 없으면서, 여러 가지 압축, 영상처리, 기하학적 변환, 잡음 등에 강한 것을 확인하였다.
급변하는 정보 및 통신기술의 발달에 따라 멀티미디어 데이터의 효율적인 압축 기술에 관한 심층적 연구 필요성이 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 신호 중 음성 및 음향 신호 데이터 압축과 관련하여 웨이브렛 기반의 압축 알고리즘 구조를 설계하였다. 2-band 구조와 웨이브렛 packet 구조에서의 압축의 효율성에 대하여 조사하고, 각 구조에서 웨이브렛 기저함수로 Daubechies 웨이브렛 계수와 Coiflet 계수를 사용하여 구조에서의 효율성 및 재생오차를 조사하였다. 최종 압축은 Huffman code를 사용하여 압축율(CR) 및 재생오차(PRD)를 기존의 DCT와 비교분석하였다.
본 논문에서는 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블렛 변환 필터 구조를 제안한다. 전체 구조는 두 채널 QMF PR Lattice 필터로 구성된 1차원 DWT 필터 4개로 구성되었다. 1 레벨부터 J 레벨까지 순차적으로 수행함으로써 메모리 사용을 최소화 하면서도 하드웨어 효율이 100%가 되도록 설계하였으며 필터 입력 데이터를 구성해주는 DFC구조와 DCU구조를 제안하였다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 처리함으로써 동시에 행방향과 열방향 DWT를 수행하므로 $N{\times}N$ 이미지를 처리하는데 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요되며 이 때 필요한 저장공간은 약 2MN-3N이다. 기존의 2D DWT 구조와 비교해 보았을 때 하드웨어 효율과 동작 속도가 향상되었으며 두 개의 1D DWT를 직렬로 연결하므로 임계경로를 감소시키기 위해서 최대 4 단까지 파이프라인을 적용하여 임계경로를 향상시킬 수 있다. 제안된 구조는 VerilogHDL로 모델링되고 동부아남 $0.18{\mu}m$ 표준셀로 합성되어 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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