• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.393-396
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• 2002

In this paper, we give the definitions of the q-Haar and q-Gabor wavelet. Instead of using the conventional Gaussian distribution as a kernel of the Gabor wavelet, if the q-normal distribution is used, we can get the q-Gabor wavelet as a possible generalization of the Gabor wavelet. The q-normal distribution, which is given by the author, is one of the generalized Gaussian distribution. On the other hand, if two sets of the q-normal distribution are connected anti-symmetrically, we can get the q-Haar wavelet as a possible generalization of the Haiw wavelet. We give experiments on the q-eabor and q-Haar wavelet and discuss about the q-Gabor and q-Haar wavelet.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.160-170
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• 2010

본 논문은 Haar 웨이브릿변환과 평균 박스필터에 기반을 둔 Haar 웨이브릿 특징 검출자를 제안한다. 원 영상을 Haar 웨이브릿 변환을 통해 분해하여 영상의 분산정보를 얻고 영상 식별을 위한 특징정보를 추출한다. 영역을 나타내는 주위영역들 중에 분산이 가장 큰 영역의 관심점을 검출하기 위하여 국부 분산정보를 비교하는 평균 박스필터를 적용하고 빠른 계산을 위한 적분영상 기법을 사용한다. Haar 웨이브릿 변환과 평균 박스필터를 이용하여 제안한 검출자는 밝기 변화, 스케일 변화, 영상의 회전에 민감하지 않는 특성을 제공할 수 있다. 실험결과는 제안한 방법이 적은 관심점을 사용하는 경우에도 기존의 DoG 검출자와 Harris corner 검출자에 비해 더 높은 repeatability와 효율성 그리고 매칭정확성을 달성할 수 있음을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.367-376
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• 2009

본 논문은 적외선 영상에서 Haar 웨이블릿과 이동평균을 이용한 화염검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 Haar 웨이블릿 변환 단계, 화염 후보영역 검출단계, 화염후보영역 추적 및 화염 판단의 3단계로 구성된다. Haar 웨이블릿 변환 단계는 Haar 웨이블릿을 적용하여 입력영상 프레임을 4개의 부영상으로 분할하고, 고주파 영상을 합성하여 에너지를 계산한다. 화염 후보영역 검출단계에서는 저주파영역에서 임계값을 적용하여 높은 밝기 값을 갖는 이진영상을 구한 다음, 연결 알고리즘을 이용하여 초기 화염후보영역의 경계선을 구하고, 영역확장 방법을 이용하여 최종 화염 후보영역을 계산한다. 화염후보영역의 추적 및 화염 판단 단계에서는 화염후보영역의 크기와 고주파 성분 에너지 평균을 계산하고, 큐를 사용하여 추적하면서, 계산된 특징의 이동평균이 변동되는 영역을 화염영역으로 판단한다.

• 전기학회논문지
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• 제57권8호
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• pp.1434-1439
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• 2008

Numerical methods for solving the state feedback control problem of linear time invariant system are presented in this paper. The methods are based on Haar wavelet approximation. The properties of Haar wavelet are first presented. The operational matrix of integration and its inverse matrix are then utilized to reduce the state feedback control problem to the solution of algebraic matrix equations. The proposed methods reduce the computation time remarkably. Finally a numerical example is illustrated to demonstrate the validity and applicability of the proposed methods.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.205-211
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• 2012

본 논문에서는 웨이블릿 변환과 Haar 변환을 기반으로 적응적 문턱치와 가중치를 이용하여 의료영상의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 첫째, 화질이 저하된 의료영상에 대해 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 밴드에 대해 Haar 변환을 수행한다. 둘째, 고주파 각 밴드에 대해 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 잡음이 제거된 고주파 밴드에 대해 적응적인 가중치를 이용하여 계수를 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막 단계에서는 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 비선형 히스토그램 평활을 이용하여 화소 값의 범위를 조절하고 명암 대비가 좋은 향상된 영상을 얻는다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.667-673
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• 2000

본 논문에서는 Haar 웨이블릿 다중분해능 시간영역 해석법과 유한차분 시간영역 해석법을 이용하여 집중소자가 연결된 비선형회로의 해석방법을 제시하였다. 집중소자가 연결된 구조체 해석 방법으로써 집중소자를 제외한 부분에는 Haar 웨이블릿 MRTD 차분방정식을 적용하고 집중소자 부분에는 국부적으로 FDTD 알고리즘을 적용하였다. 종단에 집중소자가 연결된 마이크로스트립 구조체와 단일 다이오드 혼합기를 해석하여 기존의 유한 차분 시간영역 해석법과 비교하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.539-543
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• 2016

본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.677-682
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• 2010

본 논문은 AdaBoost 알고리즘을 통한 얼굴 검출 기술에서 학습된 하-웨이블렛의 개별값을 비교하여 대략적인 자세를 추정하는 방법과 이를 이용한 얼굴인식 속도 향상에 대하여 기술한다. 학습된 약한 분류기는 얼굴 검출 과정 중 각각 계수값을 비교하여 각 자세의 특징에 강인한 하-웨이블렛을 선별한다. 하-웨이블렛 선별과정에는 각 항목의 유사도를 나타내는 마할라노비스 거리를 사용하였다. 선별된 하-웨이블렛을 사용하여 임의의 얼굴 이미지를 검출하였을 때 각각의 자세를 구별하는 결과를 전체 실험결과를 통해 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1580-1586
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• 2009

웨이브릿 변환은 신호처리, 디지털 통신 등 여러 분야에 널리 사용된다. 본 논문에서는 웨이브릿 편이 변조(WSK : wavelet shift keying) 시스템에서 하러(Haar)와 도비치(Daubechies) 웨이브릿 계열(series)을 중심으로 웨이브릿 종류에 대한 성능을 분석한다. 사용된 웨이브릿은 하러, 도비치 4탭, 8탭, 12탭을 사용하였다. 분석방법은 눈 모양에 의한 방법과 에러확률에 의한 방법을 사용하였다. 모의실험 결과 필터계수의 개수가 적을수록 좋은 성능을 보였다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제2권3호
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• pp.169-174
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• 2000

In this paper, Haar wavelet-based neural network is described for the identification and control of discrete-time nonlinear dynamical systems. Wavelets are suited to depict functions with local nonlinearities and fast variations because of their intrinsic properties of finite support and self-similarity. Due to the orthonormal properties of Haar wavelet functions, wavelet neural networks result in a greatly simplified training problem. This wavelet-based scheme performs adaptively both the identification of nonlinear functions and the control of the overall system, while the multilayer neural network is applied to the control system just after its sufficient learning of the unknown functions. Simulation shows that the wavelet network can be a good alternative to a multilayer neural network with backpropagation.