OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)은 다중캐리어를 사용해 고속통신을 가능하게 하는 MCM(MultiCarrier Modulation)시스템이며, 전력과 스펙트럼 효율의 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 기존의 단점을 보완하고, 효율적인 MCM시스템 설계를 목표로 한다. 제안하는 시스템은 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform) 연산 대신에 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform) 연산을 사용하게 된다. 웨이블릿 변환 기반의 OFDM 시스템 설계를 통해 기존의 OFDM 시스템과 BER(Bit Error Rate), 스펙트럼 효율, PAPR(Peak to Average Power Ratio) 성능 비교를 진행하였다. 그 결과, 기존의 OFDM과 Wavelet-OFDM은 동일한 BER 성능을 나타내었고, Discrete Meyer 웨이블릿을 사용한 Wavelet-OFDM에서는 기존의 OFDM과 동일한 스펙트럼 효율을 갖는다. 또한, 여러 가지 웨이블릿을 기반으로 구성한 Wavelet-OFDM의 모든 시스템은 기존의 OFDM보다 낮은 PAPR 성능을 갖는다.
This paper describes the design of a block data flow architecture(BDFA) which implements 2-D discrete wavelet transform(DWT)/inverse discrete wavelet transform(IDWT) for real time image processing applications. The BDFA uses 2-D product separable filters for DWT/IDWT. It consists of an input module, a processor array, and an output module. It use both data partitioning and algorithm partitioning to achieve high efficiency and high throughput. The 2-D DWT/IDWT algorithm for 256$\times$256 lenna image has been simulated using IDL(Interactive Data Language). The 2-D array structured BDFA for the 2-D filter has been modeled and simulated using VHDL.
본 논문에서는, IDWT(inverse discrete wavelet transform)를 효율적으로 구현하는 한 방법으로 홀수 탭(tap)의 선형위상 필터의 VLSI 구조를 제안한다. 제안한 필터 구조는 선형 위상 필터의 대칭 특성을 이용하여 대칭적인 위치에 있는 입력을 먼저 합한 다음 필터링을 수행한다. 이때 발생하는 전역 연결을 해결하기 위하여 입력의 흐름을 U자형으로 만듦으로써 국부적인 연결로 필터를 구현한다. 제안한 필터는 지연 소자부, 연산부, 덧셈부, 그리고 후처리부 등으로 이루어진다. 그리고, 각 부분들을 규칙적으로 배열하고, 국부적으로 연결함으로써 제안한 구조를 설계하기 때문에, 단순히 해당 부분들을 추가/삭제함으로써 임의의 선형 위상 IDWT 필터를 구현할 수 있다는 장점이 있다. 그리고, 제안한 필터를 직렬 연결 혹은 반순환적(semi-recursive) 구조로 배열함으로써 M 레벨 IDWT를 구현할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안한 IDWT 구조는 기존의 구조들에 비해 간단하기 때문에 MPET-4 등 관련 분야에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다.
Wavelet transform and its inverse processing provide the effective framework for data fusion. The purpose of this study is to investigate applicability of wavelet transform using texture images for the urban remote sensing application. We tried several experiments regarding image fusion by wavelet transform and texture imaging using high resolution images such as IKONOS and KOMPSAT EOC. As for texture images, we used homogeneity and ASM (Angular Second Moment) images according that these two types of texture images reveal detailed information of complex features of urban environment well. To find out the useful combination scheme for further applications, we performed DWT(Discrete Wavelet Transform) and IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform) using texture images and original images, with adding edge information on the fused images to display texture-wavelet information within edge boundaries. The edge images were obtained by the LoG (Laplacian of Gaussian) processing of original image. As the qualitative result by the visual interpretation of these experiments, the resultant image by each fusion scheme will be utilized to extract unique details of surface characterization on urban features around edge boundaries.
In recent years, vision sensors are widely used to mobile robot for navigation or exploration. The analog signal transmission of visual data being used in this area, however, has some disadvantages including noise weakness in view of the data storage. A large amount of data also makes it difficult to use this method for a mobile robot. In this paper, a digital data compressing technology based on MPEG4 which substitutes for analog technology is proposed to overcome the disadvantages by using DWT(Discreate Wavelet Transform) instead of DCT(Discreate Cosine Transform). The TI Company's DSP chip, TMS320C6711, is used for the image encoder, and the performance of the proposed method is evaluated by PSNR(Peake Signal to Noise Rates), QP(Quantization Parameter) and bitrate.
본 논문은 웨이브릿을 기반으로 하는 EZW(Embedded Zerotree Wavelet) 복호기의 설계와 구현에 대하여 소개한다. EZW 부호화는 zerotree를 이용하는 부호화 방법으로서 웨이브릿 변환된 영상이 지니고 있는 계수의 특징을 잘 활용한 부호화 방법이다. EZW 복호화는 EZW 부호화와 대칭 관계를 갖는 구조로 구성되어 있다. EZW 복호기는 부호화의 결과로 생성된 파일의 bit stream을 입력으로 받아서 dominant와 subordinate pass로 구성된 2-pass의 EZW 복호화 과정을 수행하여 부호화 이전의 웨이브릿 변환된 입력 영상의 계수값을 복원한다. 복원된 웨이브릿 변환된 영상의 계수 값은 IDWT(Inverse Discrete Wavelet Transform)를 수행하여 부호화 되기 이전의 원래의 영상으로 재구성된다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform: DWT)과 적응적 가중치 보간법을 이용한 효율적인 초해상도 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상에 적용되는 초해상도 기법들의 경우, 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위하여 확률 기반의 방법들을 많이 사용하였다. 따라서 연산의 복잡도가 증가하고 처리시간 증가라는 문제점을 발생시킨다. 제안된 기법에서는 고주파 대역을 찾기 위한 방법으로 DWT와 적응적 가중치 보간법을 이용한다. 먼저 주어진 영상에 대하여 DWT를 수행하고, 생성된 고주파 부대역(sub-band)들을 적응적 가중치 보간법을 이용하여 입력 받은 영상과 동일한 크기의 고주파 부대역을 생성한다. 이 부대역들과 입력 받은 영상을 조합하여 이산 웨이블릿 역변환(Inverse DWT : IDWT)을 수행함으로써 고해상도의 영상을 획득하게 된다. 실험을 위하여 원본 영상($512{\times}512$)을 다운 샘플링하여 실험 영상($256{\times}256$)을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 보간법에 비해 향상된 효율을 보이며, 확률 기반의 기법들과 비슷한 성능을 갖지만 처리시간에서 많은 이득을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웨이브렛 변환을 적용한 광대역 음성부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안한 음성부호화 알고리즘은 split-band 구조를 가지며, 16 kHz로 sampling된 입력신호를 QMF를 이용해서 동일한 대역폭을 갖는 두 개의 subband 신호로 나누고 이를 8kHz의 sampling율을 갖도록 downsampling 한다. 그리고 저대역 신호는 GSM-EFR 음성부호화 알고리즘을 이용하여 부호화하고, 고대역 신호는 DWT(Discrete Wavelet Transform)을 적용하여 subband로 나누어 부호화하였다. 각 subband에서 양자화 된 파라미터는 IDWT(Inverse DWT)과정을 거쳐서 upsampling되고 합성 QMF를 통과시켜 최종 합성음을 구하였다. 제안한 음성부호화기는 저대역 신호의 GSM-EFR 부호화에 12.2 kbps, 웨이브렛 변환을 이용한 고대역 신호의 부호화에 7.8 kbps로 전체 20 kbps의 전송율을 가지면서 G.722 표준안의 56 kbps에서의 합성음과 비슷한 음질을 나타내었다.
최근 LCD가 TV 시장에서 높은 점유율을 보이고 DMB, PMP 그리고 휴대폰과 같이 LCD를 디스플레이로 사용하는 휴대용 기기에서의 동영상 이용이 급격히 늘어나고 있다. LCD의 응답시간을 향상시킬 수 있는 방법의 하나로 Overdrive 기법이 있으나 프레임 메모리의 사용이 필수이기 때문에 메모리의 사용량이 많아진다. 본 논문에서는 Overdrive 기법에 사용되는 프레임 메모리 사용량을 줄이기 위하여 Color Conversion과 수정한 DWT-IDWT를 제안하였다. 이를 통해 화질의 큰 열화가 생기지 않으면서도 프레임 메모리의 사용량을 50%로 줄일 수 있었고, 기존의 방법과 비교하여 메모리 사용량의 약 15%를 더 줄일 수 있었다. 제안한 방법은 Xilinx FPGA로 구현하였고 메모리를 제외하고 2172개의 Slice가 사용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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