적응 필터링 기법은 시간에 따라 신호의 통계적 특성이 변화한때 많이 응용되는 신호처리의 분야이다. 적응필터의 성능 평가는 보통 구조의 복잡도 (complexity), 수렴 속도 (convergence speed) 및 오조정 (misadjustment)을 가지고 평가한다. 적응 필터의 실시간 구현을 위해서는 구조가 간단해야 피고 수렴속도는 빨라야 한다. 본 연구에서는 수렴속도 향상을 위해 변환 평면에서의 적응 필터링 기법에 대해 제안하였다. 먼저 CZT (Chirp Z-Transform)의 주파수 확대해석하는 특성과 DCT (Discrete Cosine Transform)의 실수연산 특성을 모두 가지는 CDCT (Chirp Discrete Cosine Transform)을 제안하였고, 이를 이용한 CDCTLMS (Chirp Discrete Cosine Transform LMS)을 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 NLMS (normalized least mean square)알고리즘과 대표적인 변환평면 적응 필터링 방법인 DCTLMS (discrete cosine transform LMS) 알고리즘과의 학습곡선 (loaming curve)의 비교를 통하여 우수함을 입증하였으며 실제 초음파 신호처리에의 응용을 보였다.
This paper proposes a method to reduce operation time using discrete cosine transform and to improve image quality by the DC gain correction. Conventional filtered back projection (FBP) filtering in the frequency domain using Fourier transform, but the filtering process uses complex number operations. To simplify the filtering process, we propose a filtering process using discrete cosine transform. In addition, the image quality of reconstructed images are improved by correcting DC gain of sinograms. To correct the DC gain, we propose to find an optimum DC weight is defined as the ratio of sinogram DC and optimum DC. Experimental results show that the proposed method gets better performance than the conventional method for phantom and clinical CT images.
본 논문은 DCT, DWT와 역전파 신경망을 이용하여 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 심전도 신호로부터 정상파와 부정맥 분류를 제안하였다. 역전파 신경망에 사용할 특징입력을 추출하기 위해 첫 번째 단계에서는 DCT 변환을 이용하여 15개의 계수를 선택하였다. 두 번째 단계에서는 DWT 변환 후 각 detail 계수들의 최대값, 최소값, 평균, 분산, 표준편차를 추출하였다. 역전파 신경망은 55개의 특징입력을 이용하여 정상파와 부정맥 파형을 분류하였고, 98.8%의 분류 성능을 나타냈다.
In this paper, we present an effective encryption algorithm for 3D printing models in the frequency domain of discrete cosine transform to prevent illegal copying, access in the secured storage and transmission. Facet data of 3D printing model is extracted to construct a three by three matrix that is then transformed to the frequency domain of discrete cosine transform. The proposed algorithm is based on encrypting the DC coefficients of matrixes of facets in the frequency domain of discrete cosine transform in order to generate the encrypted 3D printing model. Experimental results verified that the proposed algorithm is very effective for 3D printing models. The entire 3D printing model is altered after the encryption process. The proposed algorithm is provide a better method and more security than previous methods.
Recently, Photo editing softwares such as digital cameras, Paintshop Pro, and Photoshop digital can create counterfeit images easily. Various techniques for detection of tamper images or forgery images have been proposed in the literature. A form of digital forgery is copy-move image forgery. Copy-move is one of the forgeries and is used wherever you need to cover a part of the image to add or remove information. Copy-move image forgery refers to copying a specific area of an image itself and pasting it into another area of the same image. The purpose of copy-move image forgery detection is to detect the same or very similar region image within the original image. In this paper, we proposed fast detection of forgery image using four step search based on discrete cosine transform and a four step search algorithm using discrete cosine transform (FSSDCT). The computational complexity of our algorithm reduced 34.23 % than conventional DCT three step search algorithm (DCTTSS).
하이브리드 블록 기반 비디오 압축에서 변환 부호화는 공간 영역의 잔차 신호를 주파수 영역으로 변환하여 낮은 주파수 대역에 에너지를 집중시켜 이후 엔트로피 코딩 과정에서 높은 압축률을 달성할 수 있게 한다. 최신 비디오 압축 표준인 VVC(Versatile Video Coding)는 DCT-2(Discrete Cosine Transform type 2), DST-7(Discrete Sine Transform type 7), DCT-8(Discrete Cosine Transform type 8)를 사용하여 주변환을 수행한다. 본 논문에서는 DCT-2, DST-7, DCT-8이 모두 선형 변환임을 고려하여, 선형 변환의 선형성을 이용하여 역변환 시 곱셈 연산량을 줄이는 역변환 방법을 제안한다. 제안하는 역변환 방법은 VVC의 참조 소프트웨어인 VVC Test Model-8.2 (VTM-8.2) 대비 비트율의 증가 없이 부호화 시간과 복호화 시간이 AI(All Intra)에서 평균 26%, 15%, RA(Randon Access)에서 평균 4%, 10% 감소하였다.
Utilizing a cosine transform in image compression has several recognized performance benefits, resulting in the ability to attain large compression ratio with small quality loss. Also, various models incorporating Human Visual System (HVS) to Discrete Cosine Trans-form (DCT) scheme are considered. Using the exact frequency components of DCT basis function, the optimum modulation transfer function (MTF) is obtained analytically. The errors at a block boundary which is important factor in transform coder are criteria for error measurement. The HVS weight coding results in perceptually higher quality images compared with the unweighted scheme.
The modified discrete cosine transform (MDCT) and its inverse transform (IMDCT) are employed in subband/transform coding schemes as the analysis/synthesis filter bank based on time domain aliasing cancellation (TDAC). And they are the most computational intensive operations in layer III of the MPEG audio coding standard. In this paper, we propose a new efficient algorithm for the MDCT/IMDCT computation. It is based on the MDCT/IMDCT computation algorithm using the discrete cosine transforms (DCTs), and it employs two discrete cosine transform of type II(DCT-II) to compute the MDCT/IMDCT. In addition to, it takes advantage of ability in calculating the MDCT/IMDCT computation, where the length of a data block is divisible by 4. The proposed algorithm in this paper requires less calculation complexity than the existing methods. Also, it can be implemented by the parallel structure,, and its structure is particularly suitable for VLSI realization.
This paper proposes a new video compression algorithm using an adaptive transform that is adjusted depending on the frequency contents of the input signals. The adaptive transform is based on the warped discrete cosine transform (WDCT) which is shown to provide better performance than the DCT at high bit rates, when applied to JPEG compression scheme [1, 2, 3]. The WDCT is applied to the video compression in this paper, as a new feature in the H.264/AVC. The proposed method shows the coding gain over the H.264/AVC at high bit rates. The coding gain is shown over the 35dB PSNR quality, and the gain increases as the bit rate increases. (about 1.0dB at 45dB PSNR quality at maximum)
기존의 영상 부호화 표준들보다 높은 압축 성능을 얻기 위해 부호화 효율 측면에서 우수한 기술들이 가장 최근에 완성된 영상 부호화 표준인 H.264/AVC에 채택되었다. 가변 블록 단위의 움직임 예측/보상과 다양한 방향성을 통한 화면 내 예측 방법 등의 영상 부호화 기술들의 발달에도 불구하고, 이산 여현 변환은 초기 영상 부호화 표준에서부터 계속적으로 사용되고 있다. 일반적으로 실제 영상 신호가 부호화될 때 생성되는 잔여 신호의 상관 계수 값은 0.5 미만이다. 하지만, 이러한 상관 계수 값의 범위는 이산 여현 변환이 최적의 성능을 나타내는 범위가 아니며, 상관 계수의 범위가 -0.5에서 0.5일 경우 차선의 변환인 이산 정현 변환이 이산 여현 변환과 함께 영상 호화에 사용될 수가 있다. 본 논문에서는 이산 정현 변환과 H.264/AVC에서의 정수 여현 변환 중 최적의 변환을 율-왜곡 최적화 과정을 이용하여 선택적으로 사용하는 선택 변환을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 H.264/AVC의 JM 10.2와 비교하여 상대적으로 높은 비트율에서 최대 0.71 dB의 BD-PSNR 향상을 얻을 수가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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