• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.131-143
• /
• 2012

This paper introduces the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method, which is a discrete wavelet transform that combines the double-density discrete wavelet transform and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density discrete wavelet transform is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. The dual-tree discrete wavelet transform has a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the dual-tree discrete wavelet transform gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. But this transformation has more cost complexity Because it needs eight digital filters. Therefor, we need to hybrid transform which has the more directional selection and the lower cost complexity. A solution to this problem is a the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method. The proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.133-145
• /
• 2012

This paper describes the high density discrete wavelet transformation which is one that expands an N point signal to M transform coefficients with M > N. The double-density discrete wavelet transform is one of the high density discrete wavelet transformation. This transformation employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is nearly shift-invariant. Similarly, triple-density discrete wavelet transformation is a new set of dyadic wavelet transformation with two generators. The construction provides a higher sampling in both time and frequency. Specifically, the spectrum of the first wavelet is concentrated halfway between the spectrum of the second wavelet and the spectrum of its dilated version. In addition, the second wavelet is translated by half-integers rather than whole-integers in the frame construction. This arrangement leads to high density wavelet transformation. But this new transform is approximately shift-invariant and has intermediate scales. In two dimensions, this transform outperforms the standard and double-density discrete wavelet transformation in terms of multiple directions. Resultingly, the proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.69-75
• /
• 2019

과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.171-181
• /
• 2012

This paper introduces the double-density discrete wavelet transform(DWT) using quincunx sampling, which is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density DWT is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties: Firstly, It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. Secondly, the double-density DWT is overcomplete by a factor of two, and Finally, it is nearly shift-invariant. In two dimensions, this transform outperforms the standard DWT in terms of denoising; however, there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a quincunx sampling method. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.175-179
• /
• 2007

수중 천이 신호를 탐지하기 위한 기존의 기법은 에너지 변화와 스펙트럼 변이를 이용한 것으로 백색잡음 환경에서 탐지가 잘 되지만 유색잡은 환경에서는 탐지가 잘 되지 않는다. 본 논문에서는 백색잡은 환경과 유색잡음 환경에서 수중 천이 신호의 탐지성능을 높이기 위해 Double-Density 이산 웨이블렛 변환과 CFAR Power-Law기법을 이용한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.221-232
• /
• 2012

이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.