Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.44
no.6
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pp.9-15
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2007
In this paper, we propose an efficient method for Processing DWT (Discrete Wavelet Transform) on GPU (Graphics Processing Unit). Since the DWT and EBCOT (embedded block coding with optimized truncation) are the most complicated submodules in JPEG2000, we design a high-performance processing framework for performing DWT using the fragment shader of GPU based on the render-to-texture (RTT) architecture. Experimental results show that the performance increases significantly, in which DWT running on modern GPU is more than 10 times faster than on modern CPU. Furthermore, by replacing the DWT part of Jasper which is the JPEG2000 reference software, the overall processing is 2$\sim$16 times faster than the original JasPer. The GPU-driven render-to-texture architecture proposed in this paper can be used in the general image and computer vision processing for high-speed processing.
By adding user interface to the usual router, an improved functional router is implemented In this paper, we design the DWT(Discrete Wavelet Transform) for JPEG2000 CODEC. The DWT is developed based on ARM-based Excalibur, and the system contains DMA processor, Slave interface, DWT filter, Controller. The architecture of the prposed DWT is verified using Altera QuartusII.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.4
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pp.321-328
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2008
In this paper, we propose the hardware architecture of two-dimensional discrete wavelet transform (2D DWT) and quantization for using JPEG2000. Color 2-D DWT processor is proposed that is to apply to JPEG 2000 Hard-wired Encoder. JPEG 2000 DWT processor uses the Daubechies' (9,7) bi-orthogonal filter, and we design by minimizing error of the DWT transformer by ${\pm}1$ LSB during compression and decompression. We designed the DWT filters that using by using shift and adder structure instead of multiplier structure which raise the hardware complexity. It is improve the operation speed of filters and reduce the hardware complexity. The proposed system is designed by the hardware description language Verilog-HDL and verified by Synopsys Design Analyzer using TSMC 0.25${\mu}m$ ASIC library.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.11
no.4
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pp.310-319
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2010
In this paper, digital watermarking method using wavelet transform and quad-tree algorithm is proposed. The proposed algorithm transforms the input image by DWT(Discrete Wavelet Transform) and AWPT(Adaptive Wavelet Packet Transform), inserts the watermark by quad-tree algorithm and the Cox's algorithm. The simulation for performance analysis of the proposed algorithm is implemented about the effect of embedding watermark in each subband coefficient (HH, LH, HL) of DWT, each DWT level, and each AWPT level. The simulation result by using DWT is compared with that using AWPT in the proposed algorithm. In addition, the effect of embedding watermark in the lowest frequency band (LL) is simulated. As a simulation result using DWT, the watermarking performance of simultaneously embedding in HH, LH, and HL band of DWT(6 level) is better than that of different cases. The result of AWPT(3 level) improves the correlation value compared to that of DWT(3 level). In addition, insertion the watermark to the LL band about 30~60% of all watermarks improves the correlation value while PSNR performance decreases 1~2dB.
Kim, Gi-Yeong;Sin, Ho-Cheol;Lee, Sang-Beom;Kim, Yeong-Seop
Proceedings of the Korean Society Of Semiconductor Equipment Technology
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2006.10a
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pp.174-177
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2006
본 논문에서는 리프팅 기반의 DWT 구조의 단점을 개선하고자 플립핑(Flipping)기법과 5 단 파이프라인 구조(5 Stage Pipeline)를 적용하여 임계경로가 획기적으로 줄어든 1 차원 DWT 구조를 제안하고 이를 활용하여 JPEG2000 표준의 손실 압축 모드에서 이용되는 9/7 필터계수의 2 차원 DWT 를 수행 할 수 있도록 열 방향 DWT 처리기를 설계하였다. 2 차원 DWT 는 1 차원 DWT 의 처리 결과에 대해 열상의 열(Column) 방향으로 2 차원 처리를 수행해야 하므로 1 차원 결과를 저장하기 위한 한 영상 사이즈 만큼의 메모리 버퍼를 필요로 한다. 기존 $N^2$이 필요하던 메모리 사이즈를 14N으로 줄인 2차원 구조를 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.347-350
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2020
본 논문에서는 영상 변환 기술인 이산웨이블릿변환(Discrete Wavelet Transform, DWT)를 딥러닝 기반의 네트워크로 구현한다. 딥러닝 기술 중에도 CNN 기반으로 네트워크를 설계하였으며, 본 DWT 네트워크는 해상도에 의존적이지 않은 계층들로만 구성된다. 데이터세트를 구성할 때 파이썬의 라이브러리를 사용하여 레이블 데이터세트를 구성한다. 128×128크기의 gray-scale 영상을 입력으로 사용하고 이에 대응하는 레이블 데이터세트를 구성하여 1-level DWT를 수행하는 네트워크의 학습을 진행한다. 역방향 변환도 네트워크 설계 후 데이터세트를 구성하여 학습을 진행한다. 학습이 완료된 1-level DWT 네트워크를 반복적으로 사용하여 Multi-level DWT 네트워크를 구성한다. 또한 양자화에 의한 간단한 영상압축 실험을 진행하여 DWT 네트워크의 성능과 압축 등의 응용분야에 활용할 수 있음을 보인다. 설계한 DWT 네트워크의 1-level 순방향 변환 성능은 42.18dB의 PSNR을 보였고, 1-level 역방향 변환 성능은 50.13dB의 PSNR을 보였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.11
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pp.97-104
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2004
This paper proposes an efficient VLSI architecture of 9-7/5-3 Lifting DWT filters that is used by lossy or lossless compression of JPEG2000. The proposed architecture uses only internal line memories to compute Lifting-DWT operations and its PE(Processing Element) has critical path with 1 multiplier and 1 adder. To reduce the number of PE, we make the vertical filter that is responsible for the column operations of the first level perform both the row and column operations of the second and following levels. As a result, the architecture has smaller hardware cost compared to that of other architectures. It was modeled in RTL level using VHDL and implemented on Altera APEX 20K FPGA.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.1
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pp.171-181
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2012
This paper introduces the double-density discrete wavelet transform(DWT) using quincunx sampling, which is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density DWT is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties: Firstly, It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. Secondly, the double-density DWT is overcomplete by a factor of two, and Finally, it is nearly shift-invariant. In two dimensions, this transform outperforms the standard DWT in terms of denoising; however, there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. A solution to this problem is a quincunx sampling method. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Proposed wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, This method services good performance in image processing fields.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.7
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pp.1437-1446
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2012
In this paper we propose a new stereo matching algorithm which is suitable for application to obtain depth information with high-speed in stereoscopic camera environment. For satisfying these condition we propose a new adaptive stereo matching technique using frequency information in discrete wavelet (DWT) domain and variable matching window. The size of the matching window is selected by analysis of the local property of the image in spatial domain and the feature and scaling factor of the matching window is selected by the frequency property in the frequency domain. For using frequency information we use local DWT and global DWT. We identified that the proposed technique has better peak noise to signal ratio (PSNR) than the fixed matching techniques with similar complexity.
In order to mitigate the problems in storage space and network bandwidth for the full CD quality audio, current digital audio is always restricted by sampling rate and bandwidth. This restriction normally results in low sample rate audio or calls for the data compression scheme such as MP3. However, they can only reproduce a lower frequency range than a regular CD quality because of the Nyquist sampling theory. Consequently they lose rich spatial information embedded in high frequency. The propose of this paper is to propose efficient high frequency enhancement of low sample rate audio using n adaptive filtering and DWT analysis and synthesis. The proposed algorithm uses the LMS adaptive algorithm to estimate the missing high frequency contents in DWT domain and it then reconstructs the spectrally enhanced audio by using the DWT synthesis procedure. Several experiments with real speech and audio are performed and compared with other algorithm. From the experimental results of spectrogram and sonic test, we confirm that the proposed algorithm outperforms the other algorithm and reasonably works well for the most of audio cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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