• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1997년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.603-605
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• 1997

A new algorithm using 1-dimensional wavelet transform for autofocusing of optical instrument has been developed. Previous studies based on the conventional frequency analysis have shown that as the lens-object distance approaches the optimum value, the high frequency energy in the corresponding image shows a consistent increase. However, as conventional frequency analysis techniques hide spatial distribution of each band energy, shape information in the original signal cannot be easily utilized. In this paper, a newly devised wavelet based focus measuring scheme is presented. Unlike other frequency domain analysis techniques that simply produce "frequency-only" spectra, wavelet analysis provides a "time-frequency" localized view of a given signal. As a result, both frequency band filtering and spatial distribution filtering can easily be realized. Depending on the proposed focus quality measuring algorithm, a fast and reliable automatic focus adjustment of optical devices could be implemented.

• ETRI Journal
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• 제28권1호
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• pp.51-58
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• 2006

In this paper, we propose a method of applying a lifting-based wavelet domain e-median filter (LBWDEMF) for image restoration. LBWDEMF helps in reducing the number of computations. An e-median filter is a type of modified median filter that processes each pixel of the output of a standard median filter in a binary manner, keeping the output of the median filter unchanged or replacing it with the original pixel value. Binary decision-making is controlled by comparing the absolute difference of the median filter output and the original image to a preset threshold. In addition, the advantage of LBWDEMF is that probabilities of encountering root images are spread over sub-band images, and therefore the e-median filter is unlikely to encounter root images at an early stage of iterations and generates a better result as iteration increases. The proposed method transforms an image into the wavelet domain using lifting-based wavelet filters, then applies an e-median filter in the wavelet domain, transforms the result into the spatial domain, and finally goes through one spatial domain e-median filter to produce the final restored image. Moreover, in order to validate the effectiveness of the proposed method we compare the result obtained using the proposed method to those using a spatial domain median filter (SDMF), spatial domain e-median filter (SDEMF), and wavelet thresholding method. Experimental results show that the proposed method is superior to SDMF, SDEMF, and wavelet thresholding in terms of image restoration.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.487-490
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• 1999

In this paper we propose an efficient content-based image retrieval method using the color and wavelet based features. The color features are extracted from color histograms of the global image and the wavelet based features are extracted from the invariant moments of the high-pass band image through the spatial-frequency analysis of the wavelet transform. The proposed algorithm, called color and wavelet features based query(CWBQ), is composed of two-step query operations for efficient image retrieval: the coarse level filtering operation and the fine level matching operation. In the first filtering operation, the color histogram feature is used to filter out the dissimilar images quickly from a large image database. The second matching operation applies the wavelet based feature to the retained set of images to retrieve all relevant images successfully. The experimental results show that the proposed algorithm yields more improved retrieval accuracy with computationally efficiency than the previous methods.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2010

영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.51-59
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• 2006

서해안 조간대에서 24 channel 탐사기로 획득한 표면파 자료의 위상속도와 군속도를 구한다음, 이를 역산하여 그 결과를 비교하였다. 위상속도의 분산곡선은 tau-p stacking 방법에 의하여, 군속도의 분산곡선은 wavelet analysis와 Multiple Filtering Technique의 두가지 방법을 사용하여 구하였다. 위상속도의 오차가 군속도의 오차보다 더 큰 것을 확인하였다. 군속도의 경우, wavelet analysis가 Multiple Filtering Technique 보다 fundamental mode와 higher mode를 구분하는데 더 효과적이었다. 역산결과, 군속도의 fundamental mode와 1st higher mode 를 동시에 사용했을 때, 공간적 해상도가 가장 좋았다. 이연구는 천부 지반의 S파 속도 구조를 구하는데, 군속도의 higher mode를 포함한 군속도 분산곡선을 사용하는 것이 효과적임을 시사한다.

• 한국지구과학회지
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• 제28권7호
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• pp.903-913
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• 2007

천부지반에서 레일리파의 군속도와 위상속도 분산곡선을 역산하여 S파 속도구조를 구하는 방법을 비교하였다. 위상속도를 구하기 위해서 ${\tau}-p$ stacking 방법을 이용하였고, 군속도를 구하기 위해서 두 가지 방법, multiple filtering technique(MFT) continuous wavelet transform(CWT) 방법을 사용하였다. 고차모드가 존재하는 경우, 위상속도에서 기본모드와 고차모드를 분리하기가 용이하지 않았고, 군속도에서는 continuous wavelet transform 방법이 multiple filtering technique보다 효과적이었다. S파 속도 역산 결과, 위상속도와 군속도의 기본 모드만 역산할 경우, 신뢰구간의 깊이가 아주 얕았다. Continuous wavelet transform으로 구한 기본 모드와 1차 모드를 동시 역산할 경우, 신뢰구간의 깊이가 2배 이상 증가함을 알 수 있었다. 이는 1차 모드의 에너지가 더 깊은 층을 통과함으로 깊은 층에 대한 5파 속도 정보를 지니고 있기 때문으로 보인다. 위의 방법을 서해안 동호항의 조간대에 적용하여, continuous wavelet transform으로 구한 군속도의 기본 모드와 1차 모드를 동시 역산하여 S파 속도구조를 구하고, 해당 지역의 시추조사 결과와 비교하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.131-143
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• 2012

This paper introduces the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method, which is a discrete wavelet transform that combines the double-density discrete wavelet transform and quincunx sampling method, each of which has its own characteristics and advantages. The double-density discrete wavelet transform is nearly shift-invariant. But 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. The dual-tree discrete wavelet transform has a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the dual-tree discrete wavelet transform gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. But this transformation has more cost complexity Because it needs eight digital filters. Therefor, we need to hybrid transform which has the more directional selection and the lower cost complexity. A solution to this problem is a the double-density discrete wavelet transform using 3 direction separable processing method. The proposed wavelet transformation services good performance in image and video processing fields.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.1110-1114
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• 2001

그린함수의 효율적인 표현을 위하여 파수영역 웨이블릿 변환 개념을 이용하였다. 파수영역 웨이블릿 변환을 공간영역에서 가변 윈도우를 사용하여 등가적으로 구현하였다. 제안된 방법은 공간영역 그린함수에 대하여 윈도우 함수를 이용한 필터링과정, 고유함수의 전개를 통한 중심이동과정, 그리고 푸리에 변환과정으로 이루어진다. 파수영역 이산 웨이블릿 변환이 적용된 그린함수의 수식을 유도하였고, 근거리 그린함수와 원거리 그린함수를 표현하여 파수영역에서 비교하여 특성에 대하여 논의하였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제3권2호
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• pp.188-195
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• 1999

fMRI의 신호는 매우 다양한 종류의 선호들이 혼합된 상태이며 , 비록 몇 가지의 요소에 대해 모델링하여 그 선호 형태를 추측할 수 있으나 모든 신호를 정확하게 분리하여 뇌신경의 활성화를 반영하는 신호만을 선택적으로 알아 내기는 어려운 일이다. 또한 뇌와 신체의 생리적 현상으로 발생하는 잡음뿐아니라 움직임이나 계기의 잡음은 fMRl의 데이터 분석을더욱 어렵게 한다. 따라서 실제 뇌신경의 활성화를 정확히 나타내는 참고데이터(reference data)를 선택하는 것은 힘든 일이며, 뇌신경의 활성화를 반영하는 의미 있는 여러 신호 형태에 대한 분석은 현재 fMRl의 후처리 (post-processing) 분석 방법에서 하나의 연구 과제라 할 수 있다. 본 연구에서는 prioriknow­-ledge 혹은 참고 데이터가 필요 없는 분석 방법인 Independent Component Analysis (lCA) 를 이용하여 fMRI선호를 분석하였다. ICA는 현재 많이 사용되고 있는 상관 분석 방법에 비해 신호의 형태를 분석하는 데에 보다 효과적일 수 있으며, 지연된 반응 형태를 갖는 신호나 움직임에 의한 신호의 패턴을 분리하여 분석할 수 있다. 한편, ICA만으후 fMRl의 신호에 따라 분석이 효과적이지 못한 경우 Principal Component Analysis(PCA) threshold, wavelet spatial f filtering, 부분적 영상 분석 방법들을 ICA전에 수행 함으로써 보다 효과적인 분석을 수행할 수 있다. ICA는 fMRl 신호의 형태 분석에 효과적인 방법이라고 생각하며, 데이터의 자유도를 감소 하기 위해서는 선 필터링 (pre-filtering) 방법들이 적용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.7-12
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• 2003

본 연구는 이미지 디노이징을 위한 1-패스 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 Overcomplete wavelet expansion을 사용하여 노이즈의 제거에 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 실험 결과는 Wiener 필터링 방법과 Level dependent 임계치, 2-패스 공간적응적 웨이블릿 임계화 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.