• 제목/요약/키워드: shift-invariance

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효율적인 영상처리를 위한 8방향 컴플렉스 웨이브렛 변환에 관한 연구 (A Study on 8-Directional Complex Wavelet Transform for Efficient Image Processing)

  • 신성;문성룡
    • 전자공학회논문지
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    • 제50권3호
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    • pp.129-138
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    • 2013
  • 본 논문은 효율적인 영상처리를 위해 방향성 정보를 개선한 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛에 관한 연구이다. 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환은 이동 불변 성질을 만족하며, 기존 이산 웨이브렛 보다 많은 6개의 방향성 정보를 포함한다. 하지만 간판, 건물과 같은 구조물의 경우 수평 수직 방향 에지 성분들이 많이 포함되어 있어서 6개의 방향성 부대역으로만 영상의 고주파 성분을 모두 표현하기에는 부족하다. 따라서 기존 이중 트리 컴플렉스 웨이브렛 변환의 6개 방향성 부대역 외에 수직 수평($0^{\circ}$, $90^{\circ}$) 부대역을 생성함으로써 우수한 고주파 분리 특성을 갖는 8방향 컴플렉스 웨이브렛 변환 방법을 제안한다. 본 논문에서는 영상의 특성에 따라 다양한 방향성 성분 부대역 생성이 가능하며, 대표적 응용분야인 잡음제거에 활용해 봄으로써 성능을 평가한다.

State detection of explosive welding structure by dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy

  • Si, Yue;Zhang, ZhouSuo;Cheng, Wei;Yuan, FeiChen
    • Steel and Composite Structures
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    • 제19권3호
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    • pp.569-583
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    • 2015
  • Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.