• 지구물리
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• 제2권2호
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• pp.143-152
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• 1999

지구 물리 자료의 질을 높이기 위한 전처리 과정에서 웨이브렛 변환을 도입하여 잡음을 제거하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 이 기법의 효율성을 평가하기 위하여 합성자료를 이용하여 저역통과 필터링과 웨이브렛 변환을 통한 잡음 제거 결과를 비교하였다. 저역통과 필터링한 삼각함수 신호는 샘플링 구간에서 신호 양단의 차이에 기인하는 깁스 현상에 의해 오차가 나타났고, 범프 신호는 고주파 성분이 소멸되어 피크가 나타나는 부근에서 큰 오차가 발생하였다. 웨이브렛 변환을 이용한 잡음 제거에서는 시간 영역에서의 국부성과 웨이브렛 변환 영역에서의 신호와 무작위 잡음이 구분 가능하다는 특성을 이용함으로써 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 실측된 기조력 자료는 계기 보정 후 Soft threshold를 통해 잡음이 효과적으로 제거됨을 보였고, 이를 이론 기조력 값과 비교하여 G-인자를 계산하였다.

• 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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1381-1388
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• 2014

본 논문에서는 지형의 형태 파악에 주로 이용되는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 잡음을 제거하기 위하여 웨이블렛 변환 기반 MAD순서통계량 알고리즘을 논의한다. 효과적인 영상개선을 위하여 SAR 영상에 근사부분대역의 웨이블렛 계수에 가중평균(Weighted average)법으로 영상처리하고 상세 부분대역의 웨이블렛 계수에 중앙절대편차(MAD : Median Absolute Deviation)를 이용한 임계값을 설정하여 왜곡요소를 제거하는 방법을 제안한다. 특히 제안 방법의 임계값은 잡음과 같은 왜곡요소를 배재하고 영상의 통계량을 고려하여 설정하였다. 제안된 방법은 실시간처리를 보장하기 위하여 DSP와 FPGA를 이용한 하드웨어로 구현하였으며 Xilinx FPGA를 사용하여 실험 하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제7권1호
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• pp.36-41
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• 2015

This paper is proposed a wavelet-based MCDT(Mask Coefficient Differential and Threshold) method of image registration of Multi-images contaminated with visible image and infrared image. The method for ensure reliability of the image registration is to the increase statistical corelation as getting the common feature points between two images. The method of threshold the wavelet coefficients using derivatives of the wavelet coefficients of the detail subbands was proposed to effectively registration images with distortion. And it can define that the edge map. Particularly, in order to increase statistical corelation the method of the normalized mutual information. as similarity measure common feature between two images was selected. The proposed method is totally verified by comparing with the several other multi-image and the proposed image registration.

• 대한기계학회논문집B
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• 제28권9호
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• pp.1032-1041
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• 2004

In this study we decompose the 3-dimensional velocity field of isotropic turbulent flow into the coherent and the incoherent structure using the discrete wavelet. It is shown that the coherent structure, 3% wavelet modes, has 98% energy and 88% enstrophy and its statistical characteristics are almost same as the original turbulence structure. And it is confirmed that the role of the coherent structure is that it produces the turbulent kinetic energy at the inertia range then transfers energy to the dissipation range. The incoherent structure, with residual wavelet modes, is uncorrelated and has the Gaussian probability density function but it dissipates the kinetic energy in dissipation range. On the procedure, we propose a new but easy way to get the threshold by applying the energy partition percentage concept about coherent structure. The vorticity field extracted from the wavelet-decomposed velocity field has the same structure as the result of the precedent studies which decomposed vorticity field directly using wavelet. Therefore it has been shown that velocity and vorticity field are on the interactive condition.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.69-75
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• 2019

과표본화 이산 웨이브렛 변환의 가장 대표적으로 응용되는 분야는 디지털 영상에 존재하는 잡음을 제거하는 기술이다. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환을 이중 트리 이산 웨이브렛 변환과 비교하면, 거의 유사한 특징을 가진다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 디지털 영상에 여러 이산 웨이브렛 변환들을 수행하고 생성된 부대역에 임계값 처리 기법을 적용하여 잡음을 제거한 다음 복원한 영상의 성능을 평가하는 실험을 수행하였다. 적당한 임계값을 설정하여 효과적인 잡음제거가 가능하다. 본 논문에서는 여러 방법의 실험 결과에서 제안하는 3방향 분리처리 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환 방법이 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권6호
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• pp.576-584
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• 2002

본 논문에서는 함정의 주요 식별인자인 천이소음을 측정하기 위하여 웨이브렛 패킷을 이용한 수중 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안한다. 함정 천이소음은 해양환경 특성상 낮은 신호대 잡음비를 가지므로, 개별센서로 측정하기 위해서는 잡음 제거가 필수적으로 요구된다. 배경잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 임계치를 각 노드에 일괄적으로 적용하는 기존의 잡음제거 방법은 다양한 외부 잡음이 존재하는 수중환경에서는 적합하지 못하다. 따라서 본 연구에서는 배경잡음 및 외부 잡음을 제거하기 위해 신호와 잡음을 구분하여 각 노드별 임계치를 차별 적용하며, 이러한 임계치에 따른 변형된 소프트임계처리법을 제안한다. 제안 기법의 타당성은 모의 시뮬레이션과 다중 개별센서를 이용한 해상실험을 통하여 확인한다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-31
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• 2012

웨이블릿 분해된 최고주파 대역을 4개의 균일대역으로 서브밴드 분할한 후 이 레벨들의 전력값 중에서 최소값과 단조 변환(monotonic transform)을 이용해서 레벨 적응적 경계값을 구하였다. 이 경계값으로 ST(soft threshold) 연산자에 적용하여 고주파 및 중간 대역의 가우시안 잡음을 제거하였다. 그 결과를 VisuShrink 방법 그리고 monotonic 변환 및 가중값을 이용해서 잡음 제거한 결과와 PSNR로 비교하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.230-233
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• 2000

In this paper, we proposed a wavelet-based digital watermarking algorithm using human visual system and subband-adaptive threshold. After the original image is transformed using discrete wavelet transform(DWT), the perceptually significant coefficients of the each subband excluding the lowest level subbands are utilized to embed the watermark. To select perceptually significant coefficients, we use subband-adaptive threshold. For the selected coefficients, the watermark is embedded by rising HVS. We tested the performance of the proposed algorithm compared with conventional watermarking algorithm by computer simulation. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the conventional algorithm.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.325-332
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• 2006

본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.