본 논문에서는 웨이블릿 변환[1]을 기반으로 하여 가변블록을 이용하는 영상압축방식을 제안하였다. 영상을 웨이블릿 변환한 후의 계수들은 각 부밴드별로 그 통계적, 특성, 에너지 특성 그리고 방향 특성 등이 각각 다르기 때문에 이를 이용하여 각 부밴드별로 가변블록을 이용하여 비트할당을 통한 영상압축을 수행한다. 제안 알고리듬에는 손실 압축방식으로서 양자화기를 거친 후에 부가적인 무손실 압축방식으로서 엔트로피를 이용하는 arithmetic 부호화기[2]를 거쳐 최종적으로 압축된 데이터를 얻어낸다. 시뮬레이션 결과 제안알고리듬은 기존 압축알고리즘에 비해 객관적인 향상된 압축률과 PSNR면에서 향상된 성능을 보여주고, 주관적으로는 낮은 BPP를 갖는 압축에서 나타나는 블록화 현상이 나타나지 않음을 확인하였다.
영상 데이터는 방대하므로 한정된 대역폭을 통하여 영상을 전송하기 위해서는 압축을 필요로 한다. 그러나 압축으로 전송 비트율은 낮아지지만 고압축률에서는 여러 가지 화질 열화가 발생한다. 화질 열화에는 이산 여현 변환을 수행하는 압축 부호화 알고리듬에서 나타나는 블록킹 현상 또는 모기잡음이 있고 웨이브렛 기반 압축 영상에서는 에지 부근에 나타나는 링잉 현상이 있다. 이와 같은 화질 열화들은 후처리를 통해 제거되지만, 많은 처리 시간이 소요되지 않도록 해야 한다. 본 논문에서는 웨이브렛 기반 영상 압축에서 링잉 현상을 효율적으로 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안한 방법에 대한 모의실험 결과 기존의 방법과 비교하여 처리 속도를 빠르게 하면서 유사한 주관적, 객관적 화질을 얻었다.
본 논문은 다해상도 웨이브릿 변환 영상에 대해 각 대역간의 상관관계와 대역내의 상관관계를 이용한 정지 영상 압축 알고리즘을 제안한다. 기존의 대역분할 방식은 각 대역의 계수값의 특성을 이용한 부호화 방식과 대역간의 상관계만을 이용했던 것과는 달리 본 논문에서는 대역간의 상관관계뿐만 아니라 대역내의 이웃하는 픽셀간의 상관관계를 이용했다. 즉, 제안한 방식은 대역내의 계수들을 2x2 블록으로 해서 각 블록을 루트노드로 대역간의 상관관계를 이용했다. 만약 LL대역내의 2x2 블록내에 기준 임계치를 초과하는 계수가 존재치 않을 때는 블록 전체를 하나의 심볼로 부호화 함으로서 위치정보의 부호화 수를 줄여 부호화의 효율을 증가시켰다. 위치정보의 부호화를 위해 적응형 산술부호화를 사용하여 부호화 하였다. 또한 높은 압축율을 위해 Antonini의 9/7 tap biorthogonal 웨이브릿을 사용했고 이에 따른 실험결과 같은 비트율에서 JPEG 시스템보다 3.4dB의 성능향상을 보였다.
In this study, we detected electromagnetic waves generated in an enclosed switchgear and applied various statistical methods for detecting signals. We calculated the various statistical factors via the appropriate statistical methods. Further, we used these statistics to recognize the characteristics for each pattern by identifying the partial discharge in each case for normal, proceeding and abnormal states. The characteristics of electromagnetic wave patterns occurred in various states at electric power facilities and were used as an output variable for more efficient diagnosis. In this paper, we confirmed that the pattern of partial discharge signal can be used as one of the factors used to analyze the insulation state and to consider while estimating diagnosis of insulation states by recognizing the signal pattern to intelligence. We will utilize the proposed diagnosis method to determine insulation degradation states.
This paper proposes an efficient hardware implementation of SPIHT(Set Partitoning In Hierarchical Tree) algorithm for image compression with the discrete wavelet transform. An efficient technique to scan the coefficients which are located in partitioned spatial orientation trees by DWT is considered in terms of counter fields for sorting pass and refinement pass. The proposed image compression method using SPIHT has been modeled in VHDL and has been implemented by use of both TMS320C6000 as a DSP and Virtex2 as a Xilinx FPGA.
Image feature extraction is one of the basic works for biometric analysis. This paper presents the novel concept of application of ridgelets for iris recognition systems. Ridgelet transforms are the combination of Radon transforms and Wavelet transforms. They are suitable for extracting the abundantly present textural data that is in an iris. The technique proposed here uses the ridgelets to form an iris signature and to represent the iris. This paper contributes towards creating an improved iris recognition system. There is a reduction in the feature vector size, which is 1X4 in size. The False Acceptance Rate (FAR) and False Rejection Rate (FRR) were also reduced and the accuracy increased. The proposed method also avoids the iris normalization process that is traditionally used in iris recognition systems. Experimental results indicate that the proposed method achieves an accuracy of 99.82%, 0.1309% FAR, and 0.0434% FRR.
Conventional PDC relaying with 2nd harmonic restraint makes some doubt in reliability. It can contain second harmonic component to a large extent even during internal fault, and shows a tendency of relative reduction because of the advancement of transformer's core material. It is, therefore, necessary to develop a new algorithm as well as a new technique for the effective and accurate discrimination. This paper deals with advanced algorithm, fuzzy logic based relaying by using flux differential, and a new fault detection criterion logic scheme by using wavelet transform. To comparative analysis of proposed techniques, the paper constructs power system model including power transformer, utilizing the EMTP, and collects data through simulation of various internal faults and magnetizing inrush.
본 논문에서는 의료 영상에 대한 새로운 연성 워터마크 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘을 사용함으로써 의료 영상의 보안 및 위조 문제를 해결 할 수 있다. 제안한 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환을 사용하는 대신에 계산량이 적은 정수 웨이블릿 변환을 이용하여 블록 평균을 이용해서 이진 비트맵을 추출하여 이를 워터마크 정보로 사용한다. 워터마크를 추출할 때는 원 영상의 정보를 나타내는 이진 비트맵과 비교함으로써 위조여부를 판단할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 알고리즘은 의료 영상의 위조된 부분을 정확하게 추출하는 것을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.177-181
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2004
In this paper, we suggest an Iris recognition system with an excellent recognition rate and confidence as an alternative biometric recognition technique that solves the limit in an existing individual discrimination. For its implementation, we extracted coefficients feature values with the wavelet transformation mainly used in the signal processing, and we used neural network to see a recognition rate. However, Scale Conjugate Gradient of nonlinear optimum method mainly used in neural network is not suitable to solve the optimum problem for its slow velocity of convergence. So we intended to enhance the recognition rate by using Levenberg-Marquardt Back-propagation which supplements existing Scale Conjugate Gradient for an implementation of the iris recognition system. We improved convergence velocity, efficiency, and stability by changing properly the size according to both convergence rate of solution and variation rate of variable vector with the implementation of an applied algorithm.
This paper presents an adaptive neural dynamic surface control (DSC) approach with $H_{\infty}$ tracking performance for a full dynamics of a nonlinear flight system. It is assumed in this paper that model uncertainties such as structured and unstrutured uncertainties and external disturbances influence the nonlinear aircraft model. In our control system, self recurrent wavelet neural networks (SRWNNs) are used to compensate model uncertainties of the nonlinear flight system, and an adaptive DSC technique is extended for disturbance attenuation of the nonlinear flight system. From Lyapunov stability theorem, it is shown that $H_{\infty}$ performance from external disturbances can be obtained. Finally, we perform the simulation for the nonlinear six-degree-of-freedom F-16 aircraft model to confirm the effectiveness of the proposed control system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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