Journal of information and communication convergence engineering
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v.2
no.4
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pp.251-255
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2004
In this paper, we present a watermarking scheme based on the DWT (Discrete Wavelet Transform) and the ANN (Artificial Neural Network) to ensure the copyright protection of the digital images. The problem to embed watermark is not clear to select important coefficient in the watermarking. We used the RBF (Radial-Basis Function) to solve the problem. We didn't apply the whole wavelet coefficients, but applied to only the wavelet coefficients in the selected node. Using the ANN, although even the watermark casting process and watermark verification process are in public, nobody knows the location of embedding watermark except of authorized user. As the result, the watermark is good at the strength test-filtering, geometric transform and etc.
In this paper, a medical images retrieval method using feature extraction based on wavelet transform is proposed. We used energy of coefficients which is represented by wavelet transform. The proposed retrieval algorithm is comprised of the two retrieval. At first, we make a energy map for wavelet coefficient of a query image and then compare is to one of db image. And then we use an edge information of the query image to retrieve the images selected at the first retrieval once more. Consequently some retrieved images are displayed on screen.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1654-1667
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1996
The conventional fractal image compression methods have high computational complexity at encoding reduce PSNR at low bit rate and havehighly visible blocking effects in a reconstructed image. In this paper we propose a fractal image compression method based on disctete wavelet transform domain, which takes the absolute value of discrete wavelet transform coefficient, and assembles the discrete wavelet tranform coefficients of different highpass subbands corresponding to the same spatial block and then applies "0" encoding according to the energy of each range blocks. The proposed method improved PSNR at low bit rate and reduced computational complexity at encoding distinctly. Also, this method can achieve a blockless reconstructed image and perform hierarchical decoding without recursive constractive transformation. Computer simulations with several test images show that the proposed method shows better performance than convnetional fractal coding methods for encoding still pictures. pictures.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.4
no.3
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pp.266-270
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2004
The image interpolation is one of an image preprocessing process to heighten a resolution. The conventional image interpolation used much to concept that it put in other pixel to select the nearest value in a pixel simply, and use much the temporal object interpolation techniques to do the image interpolation by detecting motion in a moving picture presently. In this paper, it is proposed the image interpolation techniques using the fuzzy wavelet base function. This is applied to embody a correct edge image and a natural image when expand part of the still image by applying the fuzzy wavelet base function coefficient to the conventional B-spline function. And the proposal algorithm in this paper is confirmed to improve about 1.2831 than the image applying the conventional B-spline function through the computer simulation.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.5
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pp.1296-1302
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1999
In this paper, we propose an algorithms for the mounted PCB classification system using wavelet transform and ART2 neural network. The feature informations of a mounted PCB can be extracted from the coefficient matrix of wavelet transform adapted subband concept. As the preprocessing process, only the PCB area in the input image is extracted by histogram method and the feature vectors are composed of using wavelet transform method. These feature vectors are used as the input vector of ART2 neural network. In the experiment using 55 mounted PCB images, the proposed algorithm shows 100% classification rate at the vigilance parameter $\rho$=0.99. The proposed algorithm has some advantages of the feature extraction in the compressed domain and the simplification of processing steps.
The study of applying wavelet transform in power cable system fault location has been recognized by many researchers and investigated. For performance of fault location, the fault generated transients can be captured at one end of the cable or both ends. Between two approaches, single-ended approach is less expensive and more reliable as it doesn't need communication link between the ends of the cable. So, we performs the approach based on the one. In this paper, we are going to introduce a new algorithm to discriminate the transient and the reflected signal using wavelet coefficient. For wavelet transform, the stationary wavelet transform(SWT) is applied instead of conventional DWT because SWT has redundancy properties which is more useful in noisy signal processing.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.4
s.310
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pp.27-36
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2006
Lossless data embedding is a method to insert information into a host image that guarantees complete restoration when the extraction has been done. In this paper, we propose a noble reversible data embedding algorithm for images in wavelet domain. The proposed embedding technique, which modifies histogram of wavelet coefficient, is composed of two inserting steps. Data is embedded to wavelet coefficient using modification of histogram in first embedding process. Second embedding step compensates the distortion caused by the first embedding process as well as hides more information. Hence we achieve higher inserting capacity. In view of the relationship between the embedding capacity and the PSNR value, our proposed method shows considerably higher performance than the current reversible data embedding methods.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.2B
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pp.237-248
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2008
Precipitation variability in Korea is mainly influenced by climate circulation such as sea surface temperature, not a local convection. Therefore, this study investigates relationship between monthly precipitation of 61 station observed by Korea Meteorological Administration and global sea surface temperatures (SSTs). The main components of monthly precipitation in Korea are extracted by a method which consists of the principal analysis combined with the cluster analysis, to examine the correlation between monthly rainfalls and SSTs. The relationships between main components of monthly precipitation and SSTs exists in Pacific Ocean. At the result of Wavelet Transform analysis, The 2-4 year band have a strong wavelet power spectrum and the low frequency. the correlation coefficient between low frequency components of monthly rainfalls and SSTs calculated bigger then correlation coefficient between main components and SSTs. Hence, these results propose a prediction possibility of monthly precipitations using the varition of SSTs.
This paper proposed a new time adapted threshold using the standard deviations of Wavelet coefficients after Wavelet transform by frame scale. The time adapted threshold is set up using the sum of standard deviations of Wavelet coefficient in cA3 and weighted cDl. cA3 coefficients represent the voiced sound with low frequency and cDl coefficients represent the unvoiced sound with high frequency. From simulation results, it is demonstrated that the proposed algorithm improves SNR and MSE performance more than Wavelet transform and Wavelet packet transform does. Moreover, the reconstructed signals by the proposed algorithm resemble the original signal in terms of plosive sound, fricative sound and affricate sound but Wavelet transform and Wavelet packet transform reduce those sounds seriously.
This paper presents a image coding method that is well adaptive to close-range video transmission because of its low titrate and simple coding procedure. At first, it reduces temporal redundancies by performing image DPCM between previous frame and current frame, and makes wavelet transformed image of this difference image. Then, the coefficients are quantized selectively by using the coefficient values of base level and mid-frequency level because inter-level redundancies are widely exists in multi-resolution images. Finally quantized coefficients are made iron the function that implies the target bitrate, the average coefficient energy, and the value of the level. The proposed method shows the effective Performance in the experiments using the continuous motion images and transition images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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