In this paper, we propose a new digital audio watermarking technique with the wavelet transform. The watermark is embedded by eliminating unnecessary information of audio signal based on human auditory system (HAS). This algorithm is an audio watermarking method, which does not require any original audio information in watermark extraction process. In this paper, the masking effect is used for audio watermarking, that is, post-tempera] masking effect. We construct the window with the synchronization signal and we extract the best frame in the window by using the zero-crossing rate (ZCR) and the energy of the audio signal. The watermark may be extracted by using the correlation of the watermark signal and the portion of the frame. Experimental results show good robustness against MPEG1-layer3 compression and other common signal processing manipulations. All the attacks are made after the D/A/D conversion.
본 논문에서는 내용기반 영상 분류를 위한 방법론으로써 신경망을 이용한 방법을 제안한다. 분류 대상 영상은 인터넷상의 다양한 영상들 중에서 전경과 배경의 구분이 있는 객체 영상이다. 전처리 과정에서 영역 분할을 이용하여 영상 내에서 배경을 제거하고 객체 영역을 추출한다. 분류를 위한 특징은 웨이블릿 변환 후 푸출된 형태 특징과 질감특징을 이용한다 추출된 특징 값들을 이용하여 영상들에 대한 학습패턴을 생성하고 신경망 분류기를 구성 한다. 신경망의 학습 알고리즘은 역전파 알고리즘을 사용한다. 가장 효과적인 질감특징을 선 택 하기 위한 실험에서는 대각 모멘트가 가장 높은 분류률을 보여 주었다. 배경을 제거 하고 대각 모멘트를 특징으로 사용하여 실험하였을 때, 30종류에서 각 10개씩 총 300개의 학습 데이터와300개의 테스트 데이터에 대하여 각각 72.3%와 67%의 정분류률을 보였다.
Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.
본 논문에서는 영상에 불필요한 잡음과 블록현상을 동시에 제거할 수 있는 웨이블릿 기반 영상개선 기법을 제안하고자 한다 최적의 경계선 검출을 위하여 설계된 프레임 구조의 웨이블릿이 이용되었다 보 논문에서 제안된 기법은 립쉬츠 정규도 공간적 상관도 그리고 몇 개의 중요한 이론적 가정에 근거하고 있다 영상처리 분야에서 많이 사용되고 있는 여덟가지 영상을 가지고 수행된 모의실험 결과 제안된 영상개서 기법은 공간적 평균 필터 가우시안 필터 미디안 필터 위너 필터 그리고 최근에 제시된 다른 웨이블릿 기반 필터들 보다 잡음제거 성능이 PSNR 및 사람의 시각적인 측면 모두에서 우수함을 입증할 수 있었으며 블록현상제거의 성능은 기존 방법과 대등 한 결과를 보여주었다.
다중-레벨은 영상의 모든 레벨에서 서로 다른 영상으로 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 논문은 다양한 컬러 영상의 표현에서 워터마크의 강인성와 무감지성을 보장하기 위해서 컬러 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환하고, 다중-레벨의 Y-요소에 대해 저해상도로부터 전체 해상도로 대역 확산하는 다중-레벨 데이터 은닉을 위한 디지털 워터마킹 내장 기법을 제안한다. 컬러 신호에서 Y-신호와 저해상도의 워터마크 내장은 시각적으로 드러날 위험은 크지만 다양한 컬러와 영상의 변형에서 워터마크의 강인성을 보장할 수 있다. 실험 결과, 워터마크가 내장된 웨이브릿 압축 영상에서 워터마크의 강인성과 무감지성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 방사 적분방정식의 해를 구하기 위하여 파수영역 웨이블릿 변환개념에 기반을 둔 윈도우 그린 함수를 사용하여 파수영역에서 고속으로 산란필드를 계산하는 방법을 제안하였다. 그린함수에 적용된 파수영역 웨이블릿 변환은 공간영역에서 동일한 Q를 갖는 윈도우를 사용하여 필터링함으로써 등가적으로 구현하였다. 고유함수를 이용하여 관찰점을 중심으로 전개된 그린함수를 푸리에 변환한 후 파수영역에서 방사 적분을 계산함으로써 계산효율을 얻을 수 있음을 확인하였다. 관찰영역에서만 정확한 값을 갖는 고유함수로 전개된 그린함수는 그린함수에 윈도우 함수를 씌운 형태로 방사 적분방정식의 파수영역 표현에 적용하면 기존의 고속멀티폴 법과 동일한 산란필드 공식을 얻을 수 있다.
디지털 영상 콘텐츠의 사용이 급증함에 따라 유료 및 비밀유지를 필요로 하는 영상 데이터에 대한 보안문제가 크게 대두되고 있다. 본 논문에서는 깊이정보 영상 콘텐츠를 숨기기 위한 암호화 방식을 제안한다. 이 방식은 웨이블릿 영역에서 주파수 계수들을 대상으로 수행이 된다. 이 방식은 웨이블릿 변환의 레벨과 임계치를 선택함으로써 다양한 강도로 암호화가 가능하다. 실험결과 전체 데이터 중에서 0.048%의 데이터만을 암호화하더라도 원본 깊이 정보 영상의 정보를 확인할 수 없었다. 본 논문에서 제안한 암호화 알고리즘은 암호화 혹은 영상처리 분야의 연구자들에게 하나의 지표가 될 것으로 생각된다.
Since the progress of digital medical imaging techniques, it has been needed to compress the variety of medical images. In medical imaging, reversible compression of image's region of interest (ROI) which is diagnostically relevant is considered essential. Then, improving the global compression rate of the image can also be obtained by separately coding the ROI part and the remaining image (called background). For this purpose, the present work proposes an efficient reversible discrete cosine transform (RDCT) based embedded image coder designed for lossless ROI coding in very high compression ratio. Motivated by the wavelet structure of DCT, the proposed rearranged structure is well coupled with a lossless embedded zerotree wavelet coder (LEZW), while the background is highly compressed using the set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) technique. Results coding shows that the performance of the proposed new coder is much superior to that of various state-of-art still image compression methods.
Tower insulators in electric power transmission network play a crucial role in preserving the reliability of the system. Electrical utilities frequently face the problem of flashover of insulators due to pollution deposition on their surface. Several research works based on leakage current (LC) measurement has been already carried out in developing diagnostic techniques for these insulators. Since the LC signal is highly intermittent in nature, estimation of pollution severity based on LC signal measurement over a short period of time will not produce accurate results. Reports on the measurement and analysis of LC signals over a long period of time is scanty. This paper attempts to use Random Forest (RF) classifier, which produces accurate results on large data bases, to analyze the pollution severity of high voltage tower insulators. Leakage current characteristics over a long period of time were measured in the laboratory on porcelain insulator. Pollution experiments were conducted at 11 kV AC voltage. Time domain analysis and wavelet transform technique were used to extract both basic features and histogram features of the LC signal. RF model was trained and tested with a variety of LC signals measured over a lengthy period of time and it is noticed that the proposed RF model based pollution severity classifier is efficient and will be helpful to electrical utilities for real time implementation.
유한길이를 가지는 영상 신호를 M-대역 직교 웨이브렛 변환을 이용하여 분해하고 이를 다시 합성하는 경우 원신호와 분해된 신호가 같은 차원을 가지는 조건하에서 영상의 경계영역 신호는 완전히 재생되지 않는다. 그러므로 경계영역 신호를 완전히 재생하기 위해서는 경계 영역에는 새로운 형태의 필터뱅크나 기법을 적용하여야 한다. 여기서는 파라유니터리 행렬로부터 경계 영역을 완전히 재생할 수 있는 행렬을 유도한 후 이를 특이치 분해함으로써 경계필터뱅크를 설계하는 방법을 제안하였다. 또한 설계된 경계필터뱅크를 부대역 부호화에 적용하는 경우 부호화 성능을 최적화하기 위한 방법에 대하여도 논하였다. 제안된 방법으로 설계된 경계 필터를 부대역 부호화에 적용한 결과 반사기법에 비하여 같은 PSNR에서 약 7%의 전송률의 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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