A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.
본 논문은 리프팅 스킴(lifting scheme)의 분할 방법을 개선하여 고속 병렬 처리가 가능한 2차원 DWT(Discrete Wavelet Transform) 하드웨어 구조를 제안한다. 2차원 DWT 변환은 2차원 입력 데이터 전체에 대하여 연산이 수행되고 순차적으로 2차원 처리가 됨에 따라서 초기 및 전체 지연시간(latency)이 많이 걸린다. 본 논문에서는 처리속도와 지연 시간을 향상시키기 위해 개선된 분할 방법과 새로운 자원 공유 하드웨어 구조를 제안한다. 상호 연관성이 없는 데이터들을 4 개의 데이터 집합으로 분할하여 병렬 처리에 적합하도록 새로운 분할 방법을 제안하였다. 병렬처리 하드웨어 구조는 하드웨어의 자원 공유가 가능하도록 하기 위해 필터연산의 중간 값을 메모리에 저장할 수 있는 파이프라인 구조를 갖도록 설계하였다. 제안된 구조를 효율적으로 동작시킬 수 있도록 하드웨어 자원의 공유를 스케쥴링하여 초기지연과 전체지연 시간을 줄였다. 제안하는 구조는 기존의 병렬 처리 구조에 비해 초기 지연 및 전체 지연 시간을 각각 50%와 66%감소시키는 결과를 얻을 수 있었다.
In watermarking schemes, the discrete wavelet transform (DWT) is broadly used because its frequency component separation is very useful. Moreover, LU decomposition has little influence on the visual quality of the watermark. Hence, in this paper, a novel blind watermark algorithm is presented based on LU transform and DWT for the copyright protection of digital images. In this algorithm, the color host image is first performed with DWT. Then, the horizontal and vertical diagonal high frequency components are extracted from the wavelet domain, and the sub-images are divided into $4{\times}4$ non-overlapping image blocks. Next, each sub-block is performed with LU decomposition. Finally, the color image watermark is transformed by Arnold permutation, and then it is inserted into the upper triangular matrix. The experimental results imply that this algorithm has good features of invisibility and it is robust against different attacks to a certain degree, such as contrast adjustment, JPEG compression, salt and pepper noise, cropping, and Gaussian noise.
The discrete wavelet transform (DWT) has good multi-resolution decomposition characteristic and its low frequency component contains the basic information of an image. Based on this, a fragile watermarking using the local binary pattern (LBP) and DWT is proposed for image authentication. In this method, the LBP pattern of low frequency wavelet coefficients is adopted as a feature watermark, and it is inserted into the least significant bit (LSB) of the maximum pixel value in each block of host image. To guarantee the safety of the proposed algorithm, the logistic map is applied to encrypt the watermark. In addition, the locations of the maximum pixel values are stored in advance, which will be used to extract watermark on the receiving side. Due to the use of DWT, the watermarked image generated by the proposed scheme has high visual quality. Compared with other state-of-the-art watermarking methods, experimental results manifest that the proposed algorithm not only has lower watermark payloads, but also achieves good performance in tamper identification and localization for various attacks.
이 논문에서는 저전력의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 필터 뱅크를 설계하는 방식을 제안하였다. 분석단의 기본 저역통과 필터로서 comb 필터를 사용하였으며 comb 필터의 주파수 응답특성을 보완하기 위하여 4차 다항식의 필터를 직렬로 연결한 방식을 제안하였다. 분석단의 고역통과 필터와 합성단의 필터들은 완전복원(perfect reconstruction) 조건을 이용하여 설계하였으며, 이와 같이 설계된 필터들의 최적 필터계수를 얻기 위하여 비용함수를 사용하여 완전복원 조건을 만족하도록 최적화하였다. 제안된 필터 뱅크 설계 결과는 JPEG2000의 (9, 7) 필터 뱅크와 비교하여 실제 이미지를 사용하여 MSE를 비교해본 결과 더 우수한 값을 얻을 수 있었으며, 곱셈의 사용수도 33.3%가 적었다. 따라서 이미지 신호를 압축하는데 널리 사용될 수 있는 저전력 구조임을 입증하였다.
본 논문은 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(PVC)을 자동 탐지하는 방법으로 이산 웨이블릿 변환과 퍼지 신경망을 이용하는 방안을 제시하고 있다. 심전도 신호를 이산 웨이블릿 변환(DWT)으로 특징을 추출한 후, 퍼지 신경망으로 학습하여 정상 비트와 PVC 비트를 분류한다. 윈도우 크기는 R파를 기준으로 $-31/360{\sim}+32/360$초를 사용하며, 웨이블릿 변환은 d3, d4, d5의 웨이블릿 계수 14개를 사용한다. 퍼지 신경망은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망을 사용한다. 본 논문은 벤치마킹 데이터로 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하여 Shyu 실험군(7개 레코드)에서는 전체 분류율에서 97.04% 보다 높은 99.91%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었고, Inan 실험군(40개 레코드)에서는 각각 SE는 82.57% 보다 높은 84.67%, SP는 98.33% 보다 높은 99.39%, 전체 분류율은 96.85% 보다 높은 98.01%의 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 최근 제정된 국제 영상압축 표준안인 JPEG2000 시스템에 쉽게 내장할 수 있는 새로운 디지털 워터마킹 방법 을 제안한다. 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블킷 변환 기반 워터마킹 방식들과는 달리. 제안된 방식은 웨이블 릿 변환을 위한 lifting 과정 중에 발생된 변환 계수 값에 워터마크를 삽입하는 방식이다. 제안된 방식은 워터마크가 삽입될 계수 의 주파수 성분을 사용자가 선택할 수 있기 때문에 압축을 위한 웨이블릿 변환 필터군이 노출된 경우에도 삽입된 워터마크를 제 거 또는 변형하기가 쉽지 않다는 특성을 가지고 있다. 시뮬레이션을 통해, 제안된 방법이 각종 공격에 강인하며, 웨이블릿 변환 후 워터마크를 삽입하는 기존 웨이블릿 변환 기반 워터마킹 방식에 비해 보다 안전한 방식임을 보였다
Recently, a considerable amount of attention is being given to the use of wavelets and neural network for modulation and equalization. We proposed a new scheme of equalization for constellation using discrete wavelet transform(DWT) and neural network. The DWT is used for noise reduction and the neural network is used to update the equalizer coefficients adaptively.
본 연구는 나노 조영제를 이용하여 분자영상을 획득하고 이와 동일한 조건의 일반영상을 획득하여 두 영상을 DWT(Discrete Wavelet Transform)로 변환하여 분자영상과 일반영상간의 차이를 분석하였다. 현재까지의 분자영상 기술은 나노 조영제를 이용한 MR 영상과, PET를 이용한 분자영상 연구가 주류를 이루고 있다. MRI를 이용한 동일병변의 일반영상과 분자영상을 DWT로 분석한 결과 병변이 존재하는 블록에서는 병변이 있음을 예시하여 주는 고주파 특징값이 일반영상과 분자영상 모두 더 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 특히 고주파 영역의 특징추출값은 분자영상이 더 높게 나타남을 알 수 있었다.
본 논문에서는 낮은 해상도의 적외선 영상을 대상으로 DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 해상도를 향상시키는 초고해상도 기법을 제안한다. 이 기법은 적외선 카메라를 통해 입력되는 영상을 대상으로 해상도를 줄이지 않는 방식으로 DWT를 수행하여 동일한 해상도의 부대역들(LH, HL, HH)을 생성하고, 이 부대역들과 원래의 적외선 영상을 이용하여 Inverse-DWT를 수행하여 해상도가 향상된 적외선 영상을 얻는다. 실험결과 제안한 기법의 평균 SSIM 수치가 0.989861로 측정되어 기존의 Bi-linear, Bi-cubic 필터를 이용하는 기법에 비해 약 0.004 정도 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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