In this paper, we propose tracking algorithm using multi resolution in wavelet transform domain. This algorithm consists of two steps. The first step is feature extraction that is select feature-points using 1-level wavelet transform in ROI (Region of Interest). The other step is feature tracking. Based on multi resolution of wavelet transform, we estimate a displacement between current frame and next frame on the basis of selected feature-points. Experimental results show that the proposed algorithm confirmed a better performance than a centroid tracking and correlation tracking.
In this paper, a new hierarchical motion estiamtion scheme using the wavelet transformed multi-resolution image layers is proposed. Compared with the full search motion estimation method, the existing hierarchical methods remarkably reduce the amount of the computation but their efficiencies are depreciated by the local minima problem. In order to solve the local minima problem, the multi-resolution image layers are composed using the wavelet transform and the number of layers participated in the motion estimation for a block is determined by considering of its low band energy and higher band energy on the first wavelet transformed layer. The ratio between higher band energy and low band energy of each block is evaluated and in the case of the blocks which include relatively large higher band energy, the motion estimation is carried out in the high resolution layer. Otherwise, all layers are used. The final motion vectors are obtained in the first wavelet transformed layer. So less bits for motion vectors are transmitted, and the decomposition of received image using inverse wavelet transform decreases the blocking effect.
In this paper, we propose a new algorithm based on multi-resolution application of the parameter space to the Hough transform technique. The existing Hough transform technique employs mapping of fixed parameter space in order to extract straight lines from image. One of the difficulties of the existing Hough transform technique lies in the detection of multiple adjacent lines for only one line. Increasing the parameter space from the low level resolution to the high level resolution, our algorithm detects straight line in a stable and efficient fashion. Experimental results are included to verity the performance of proposed algorithm.
This paper presents a method for registering images using phase correlation technique in fourier domain, hough transform and multi-resolution wavelet. To register images, source and input images are transformed to wavelet domain. An angular transition can be obtained by applying hough transform technique followed by phase correlation. Then we apply phase correlation technique to find x-axis and y-axis transition. We apply wavelet transform to reduce processing time and also use its coefficients as edge information instead of canny detector. With multi-resolution property of wavelet transform, registration time can be greatly reduced. After we get all transition parameters, we transform the input images according to these parameters. Then, we compose and blend all images into a new large image with details of all source images. From our experiment, we can find the accurate transition both x-y translation and angular transition with less error.
The video coding for very low bit rate has recently received considerable attention, but conventional block based transform coding schemes suffer from the blocking effect for the constraints of bit rates. In this paper, we present a video coding sysem suing multi-resolution motion estimation/compensation with variable size block(VMRME/C) and multi-resolution vector quantization(MRVQ) in wavelet transform domain for very low bit rate coding. It is shown that the presented scheme has better performance in the peak signal-to-nose ratio(RSNR) by 0.2-0.6 dB as well as subjective quality than that of conventional block based transform video coding techniques(especially, H. 263 which is DCT based video coding).
Multi-resolution Signal Decomposition (MSD) Technique of Wavelet Transform has interesting properties of capturing the embedded horizontal, vertical and diagonal variations within an image in a separable form. This feature was exploited to identify individual partial discharge sources present in multi-source PD pattern, usually encountered during practical PD measurement. Employing the Daubechies wavelet, feature were extracted from the third level decomposed and reconstructed horizontal and vertical component images. These features were found to contain the necessary discriminating information corresponding to the individual PD sources and multi-PD soruces.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.231-234
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2009
Speckle noise reduction for power Doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using Fast Wavelet Transform with multi-thresholding and multi-filtering on the each subbands is presented. Fast Wavelet Transform divides into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. Speckle noise is located on high frequency component in multi-resolution image mainly. A Doppler ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function and filtering from low to high resolved images for restoration to utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.
샥-하트만(Shack-Hartmann) 파면 측정 센서는 여러 분야에서 다양하게 사용되고 있다. 특히 적응광학은 주요 응용분야 중 하나이다. 적응광학 시스템은 실시간으로 빠르게 동작되어야 하므로 고속 파면 측정이 필수적이다. 고속 파면 측정에서는 카메라의 노출시간이 매우 작기 때문에 파면 측정시에 광자 잡음(photon noise)와 판독 잡음(readout noise)등의 잡음의 영향을 크게 받는다. 따라서 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 잡음에 둔감한 고속 중심점 탐색 알고리즘으로 다중 해상도 상관관계법이 제안되었다. 이 방법은 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 이용한 상관관계법과 비교하여 다중 해상도 이미지를 이용함으로써 계산시간을 향상시켰다. 본 논문에서는 무게중심법(center of mass method)과 상관관계법(correlation method)과 다중해상도 상관관계법(multi-resolution correlation method)의 계산시간과 측정 정확도를 비교하기 위해 전산모사 방법이 사용되었다. 제안된 방법의 정확도는 기존의 상관관계법과 유사한 것을 확인하였다.
Kim, Chang-Hyun;Choi, Kyu-Ha;Hwang, Kyu-Young;Ra, Jong-Beom
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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pp.254-257
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2009
In this paper, we propose a learning-based super-resolution algorithm. In the proposed algorithm, a multi-resolution wavelet approach is adopted to perform the synthesis of local high-frequency features. To obtain a high-resolution image, wavelet coefficients of two dominant LH- and HL-bands are estimated based on wavelet frames. In order to prepare more efficient training sets, the proposed algorithm utilizes the LH-band and transposed HL-band. The training sets are then used for the estimation of wavelet coefficients for both LH- and HL-bands. Using the estimated high frequency bands, a high resolution image is reconstructed via the wavelet transform. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can synthesize high-quality images.
본 논문에서는 다 해상도 특성을 갖는 2D 셀룰러 오토마타 변환 (2D Cellular Automata Transform)을 이용한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 먼저 게이트웨이(gateway) 값들을 선택하여 기저함수를 만든 후 원 영상을 셀룰러 오토마타 영역으로 변환한다. 다음 변환 영역의 특정 부분에 랜덤 비트 옅을 워터마크로 삽입한다. 마지막으로 실험을 통하여 제안 방법의 충실도가 기존의 방법보다 높을 뿐만 아니라 JPEG 압축, 필터링, 첨예화, 노이즈 등 공격에도 강인성을 가지고 있음을 증명한다. 본 제안 방법에서 기저함수는 한 조의 게이트웨이 값들에 의해 유일하게 하나가 존재하며 가능한 게이트웨이 값들의 종류는 $2^{96}$개가 있기 때문에 뛰어난 안전성을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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