본 논문에서는 차선 추출을 위해서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 제안한다. 입력 영상을 그레이 영상으로 변환하고 변환된 그레이 영상은 수평 투영을 통해 주변 배경 영역과 도로 영역으로 분리된다. 분리된 도로 영역에서 OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬을 적용한다. OHT(Optimized Hough Transform) 알고리듬은 다음과 같이 특징지어진다. 첫째, 윤곽선 방향각을 이용해서 차선후보 픽셀을 최소화하였으며, 둘째, 좌우 차선의 범위는 제한된 ${\theta}$값으로서 정의하였다. 실험 결과, 제안한 알고리듬이 기존의 Hough Transform보다 훨씬 효율적임을 알 수 있었다.
Spline chirplet transform and local maximum synchrosqueezing are introduced to present a novel structural instantaneous frequency (IF) identification method named local maximum synchrosqueezing spline chirplet transform (LMSSSCT). Namely spline chirplet transform (SCT), a transform is firstly introduced based on classic chirplet transform and spline interpolated kernel function. Applying SCT in association with local maximum synchrosqueezing, the LMSSSCT is then proposed. The index of accuracy and Rényi entropy show that LMSSSCT outperforms the other time-frequency analysis (TFA) methods in processing analytical signals, especially in the presence of noise. Numerical examples of a Duffing nonlinear system with single degree of freedom and a two-layer shear frame structure with time-varying stiffness are used to verify the effectiveness of structural IF identification. Moreover, a nonlinear supported beam structure test is conducted and the LMSSSCT is utilized for structural IF identification. Numerical simulation and experimental results demonstrate that the presented LMSSSCT can effectively identify the IFs of nonlinear structures and time-varying structures with good accuracy and stability.
본 논문에서는 변형된 모젯 변환을 이용하여 의료영상에서 회전된 물체의 회전각을 추출하고 보정하는 새로운 방법을 제안한다. 모젯 변환은 이산 형태의 라돈 변환으로서 변환 영역은 입력 영상에 대한 투영값으로 구성된다. 최근 영상 정보의 압축을 위해 주로 연구되던 모젯 변환을 회전 물체의 보정에 적용하기 위해 본 논문에서는 다음과 같이 모젯 변환을 변형하여 사용한다. 먼저 회전 영상에서 정확한 회전각을 추출하기 위해, 투영선 상의 화소 뿐만 아니라 투영선에 인접한 화소들도 투영값 계산에 반영한다. 그리고 모젯 변환에서의 계산량 감소를 위해 각 투영 방향에 대해 영상의 중심 화소를 통과하는 하나씩의 투영만을 실행한다. 또한 대상 영상이 회전 영상임을 고려하여 영상의 회전 시 삭제되거나 추가되지 않는 관심 영역을 설정하여 이 영역에 대해서만 투영값을 계산한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 다양한 의료 영상의 회전각 추출 및 보정에 매우 효율적임을 알 수 있었다.
기어 시스템의 충격음과 충격 신호는 대개 기어의 결함과 관련이 있다. 그래서 이러한 충격음과 충격 신호는 기어 시스템의 건전성 감시의 주요 요소로 사용되어진다. 본 연구에서는 이런 충격음과 충격 신호를 효율적으로 추출해 내기 위해 스파이크 웨이블렛 변환을 이용하는 방법을 제안한다. 스파이크 웨이블렛 변환은 기존에 제안된 연속 웨이블렛 변환의 한계점인 임의의 영역에서의 시간-주파수 분해능의 스케일 변수에 대한 선형성을 보완하여 비 선형적으로 이것을 조절할 수 있게 하였다. 이로 인해서 스파이크 웨이블렛 변환은 관심 주파수를 기준으로 연속 웨이블렛 변환보다 고주파 영역에서는 시간 분해능이 향상되고 동시에 저주파 영역에서는 주파수 분해능이 향상되어 기어 결함에 대한 정보 손실 없이 기어의 결함 위치를 보다 명확히 판단할 수 있는 장점을 가진다. 또한 본 연구에서는 상단 절손의 결함을 갖는 기어에 대한 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 스파이크 웨이블렛 변환의 유용성을 검증하였다.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제3A권3호
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pp.130-138
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2003
This paper presents a discrete wavelet transform approach for determining the beginning and end times of voltage sags. Firstly, investigations in the use of some typical mother wavelets, namely Daubechies, Symlets, Coiflets and Biorthogonal are carried out and the most appropriate mother wavelet is selected. The proposed technique is based on utilizing the maximum value of Dl (at scale 1) coefficients in multiresolution analysis (MRA) based on the discrete wavelet transform. The results are compared with other methods for determining voltage sag duration, such as the Root Mean Square (RMS) voltage and Short Time Fourier Transform (STFT) methods. It is shown that the voltage sag detection technique based on the wavelet transform is a satisfactory and reliable method for detecting voltage sags in power quality disturbance analysis.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.
Park, Jong-Sik;Nam, Woo-Jin;Han, Seung-Mok;Lee, Seong-Soo
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권2호
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pp.203-211
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2012
This paper proposes a $16{\times}16$ and $32{\times}32$ inverse transform architecture for HEVC (High Efficiency Video Coding). HEVC large transform of $16{\times}16$ and $32{\times}32$ suffers from huge computational complexity. To resolve this problem, we proposed a new large inverse transform architecture based on hardware reuse. The processing element is optimized by exploiting fully recursive and regular butterfly structure. To achieve low area, the processing element is implemented by shifters and adders without multiplier. Implementation of the proposed 2-D inverse transform architecture in 0.18 ${\mu}m$ technology shows about 300 MHz frequency and 287 Kgates area, which can process 4K ($3840{\times}2160$)@ 30 fps image.
A fast estimation method using wavelet transform for a time delay system is proposed. Main point of this method is to get the wavelet transform of the correlation between the input signal and delayed signal using transformed signals. But wavelet transform using Haar wavelet functions has basis with different phases and can offers a bisection method to estimate a time delay of a signal. Selective computation of the transform of correlation is performed and the computational complexity is reduced. Computational order of this method is O(N log N) and it is much love. than a simple correlation esimation when the length of signal is long.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1309-1314
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2008
Seismic data is often contaminated with high-energy, spatially aliased noise, which has proven impractical to attenuate using Fourier techniques. Wavelet filtering, however, has proven capable of attacking several types of localized noise simultaneously regardless of their frequencies. In this study a 2-D stationary wavelet transform is used to decompose seismic data into its wavelet components. A threshold is applied to these coefficients to attenuate high amplitude noise, followed by an inverse transform to reconstruct the seismic trace. The stationary wavelet transform minimizes the phase-shift errors induced by thresholding that occur when the conventional discrete wavelet transform is used.
Waish-Hadamard Transform은 압축, 필터링, 코드 디자인 등 다양한 이미지처리 분야에 응용되어왔다. 이러한 Hadamard Transform을 기본으로 확장한 Jacket Transform은 행렬의 원소에 가중치를 부여함으로써 Weighted Hadamard Matrix라고 한다. Jacket Matrix의 cocyclic한 특성은 암호화, 정보이론, TCM 등 더욱 다양한 응용분야를 가질 수 있고, Space Time Code에서 대역효율, 전력면에서도 효율적인 특성을 나타낸다 [6],[7]. 본 논문에서는 Distributed Arithmetic(DA) 구조를 이용하여 Fast Jacket Transform(FJT)을 구현한다. Distributed Arithmetic은 ROM과 어큐뮬레이터를 이용하고, Jacket Watrix의 행렬을 분할하고 간략화하여 구현함으로써 하드웨어의 복잡도를 줄이고 기존의 시스톨릭한 구조보다 면적의 이득을 얻을 수 있다. 이 방법은 수학적으로 간단할 뿐 만 아니라 행렬의 곱의 형태를 단지 덧셈과 뺄셈의 형태로 나타냄으로써 하드웨어로 쉽게 구현할 수 있다. 이 구조는 입력데이타의 워드길이가 n일 때, O(2n)의 계산 복잡도를 가지므로 기존의 시스톨릭한 구조와 비교하여 더 적은 면적을 필요로 하고 FPGA로의 구현에도 적절하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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