• 제목/요약/키워드: wavelet.

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웨이브릿 정합 필터의 설계와 광상관기 구조에서의 상관특성에 관한 연구 (A Study on the Wavelet Matched Filter Design and Correlation Properties in the Optical Correlator)

  • 김주영;김석희
    • 한국통신학회논문지
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    • 제19권4호
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    • pp.701-711
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    • 1994
  • 본 연구에서는 시간-주파수 해석에 매우 효과적인 웨이브릿 변환을 광학적 패턴인식에 적용하기 위하여 웨이브릿 정합 필터를 설계하고 웨이브릿 함수의 팽창계수 변화에 따른 광상관 특성을 구현하였으며, 기존의 공간 정합 필터 및 POF의 상관 특성과 비교하였다. 웨이브릿 정합 필터가 가장 좋은 식별력을 갖기 위해서는 사용된 입력 패턴의 형태와 웨이브릿 함수의 팽창계수에 의존하게 됨을 알 수 있었다. 또한, 웨이브릿 변환의 특징인 2차원 영상의 가장자리 강조 효과를 보였다. 웨이브릿 정함 필터는 웨이브릿 함수가 대역통과의 특성을 갖기 때문에 기존의 정합 필터나 POF보다 유사 패턴을 더 잘 식별할 수 있으며, 크기가 다른 패턴에 대해서는 POF보다 매우 민감함 상관특성을 가짐을 알 수 있었다.

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벨형 퍼지 소속함수를 적용한 ANFIS 기반 퍼지 웨이브렛 신경망 시스템의 연구 (A Study on Fuzzy Wavelet Neural Network System Based on ANFIS Applying Bell Type Fuzzy Membership Function)

  • 변오성;조수형;문성용
    • 대한전자공학회논문지TE
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    • 제39권4호
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    • pp.363-369
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    • 2002
  • 본 논문은 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)과 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 소속 함수로 구성이 되었으며, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 이 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

Image Restoration by Lifting-Based Wavelet Domain E-Median Filter

  • Koc, Sema;Ercelebi, Ergun
    • 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.

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이중 밀도 웨이브렛 변환의 성능 향상을 위한 3방향 분리 처리 기법 (The Three Directional Separable Processing Method for Double-Density Wavelet Transformation Improvement)

  • 신종홍
    • 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.

Wavelet 변환 계수를 이용한 대용량 지형정보 데이터의 삼각형 메쉬근사에 관한 연구 (Fast Triangular Mesh Approximation for Terrain Data Using Wavelet Coefficients)

  • 유한주;이상지;나종범
    • 방송공학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.65-73
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    • 1997
  • 본 논문에서는 대용량 지형 정보 데이터를 효과적으로 3차원 도시하기 위하여 wavelet 변환을 이용한 효과적이고 새로운 삼각형 메쉬 근사 기법과 압축 저장 기법을 제안한다. 제안된 방법은 wavelet 변환 계수의 공간-주파수 지역제한 특성을 이용하여 지형정보 데이터를 영역분할하고 각 영역에 대해 삼각형 메쉬를 생성하므로써 계산량이 적고 알고리즘이 간단하다는 장점이 있다. 또한 Embedded Zerotree Wavelet 부호화 기법을 도입하여 지형 정보데이터의 효과적인 저장, 관리는 물론 삼각형 메쉬 구성기법에 적용하였다. 제안된 지형정보 데이터의 3차원 고속도시기에는 데이터 압축, 저장 및 Level of Detail 구현에 이르는 모든 기법을 통합되었으며 모의실험을 통하여 높은 PSNR, 고속 수행, 간단한 구현 등의 장점들을 갖는 것이 확인되었다.

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4-ary SWSK 시스템에서 웨이브릿에 대한 비트 에러 확률에 관한 연구 (A Study on Probability of Bit Error for Wavelet in 4-ary SWSK System)

  • 정태일
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.57-62
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    • 2011
  • 본 논문은 4-ary SWSK(4-ary scaling wavelet shift keying) 시스템에서 여러 가지 웨이브릿 종류에 대하여 비트 에러 확률에 대한 성능을 연구하고자 한다. 기존의 4-ary SWSK 시스템에서 비트 에러 확률이 유도된 바 있다. 그래서 기존의 비트 에러 확률을 이용하여 Daubechies, Biorthogonal, Coiflet, Symlet 웨이브릿에 대한 비트 에러 확률을 실험적으로 구하였다. 또 웨이브릿의 탭 개수와 주기 변화에 대해서 그 성능을 분석하였다. 실험결과 4-ary SWSK 시스템에서 Coiflet, Symlet 웨이브릿이 비트 에러 확률면에서 좋은 성능을 보였고, 두 웨이브릿의 성능은 비슷하였음을 확인하였다.

Rectangular prism pressure coherence by modified Morlet continuous wavelet transform

  • Le, Thai-Hoa;Caracoglia, Luca
    • Wind and Structures
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    • 제20권5호
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    • pp.661-682
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    • 2015
  • This study investigates the use of time-frequency coherence analysis for detecting and evaluating coherent "structures" of surface pressures and wind turbulence components, simultaneously on the time-frequency plane. The continuous wavelet transform-based coherence is employed in this time-frequency examination since it enables multi-resolution analysis of non-stationary signals. The wavelet coherence quantity is used to identify highly coherent "events" and the "coherent structure" of both wind turbulence components and surface pressures on rectangular prisms, which are measured experimentally. The study also examines, by proposing a "modified" complex Morlet wavelet function, the influence of the time-frequency resolution and wavelet parameters (i.e., central frequency and bandwidth) on the wavelet coherence of the surface pressures. It is found that the time-frequency resolution may significantly affect the accuracy of the time-frequency coherence; the selection of the central frequency in the modified complex Morlet wavelet is the key parameter for the time-frequency resolution analysis. Furthermore, the concepts of time-averaged wavelet coherence and wavelet coherence ridge are used to better investigate the time-frequency coherence, the coherently dominant events and the time-varying coherence distribution. Experimental data derived from physical measurements of turbulent flow and surface pressures on rectangular prisms with slenderness ratios B/D=1:1 and B/D=5:1, are analyzed.

웨이브렛 패킷 변환의 특성을 이용한 영상 암호화 알고리즘 (Image Cryptographic Algorithm Based on the Property of Wavelet Packet Transform)

  • 신종홍
    • 디지털산업정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.49-59
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    • 2018
  • Encryption of digital images has been requested various fields. In the meantime, many algorithms based on a text - based encryption algorithm have been proposed. In this paper, we propose a method of encryption in wavelet transform domain to utilize the characteristics of digital image. In particular, wavelet transform is used to reduce the association between the encrypted image and the original image. Wavelet packet transformations can be decomposed into more subband images than wavelet transform, and various position permutation, numerical transformation, and visual transformation are performed on the coefficients of this subband image. As a result, this paper proposes a method that satisfies the characteristics of high encryption strength than the conventional wavelet transform and reversibility. This method also satisfies the lossless symmetric key encryption and decryption algorithm. The performance of the proposed method is confirmed by visual and quantitative. Experimental results show that the visually encrypted image is seen as a completely different signal from the original image. We also confirmed that the proposed method shows lower values of cross correlation than conventional wavelet transform. And PSNR has a sufficiently high value in terms of decoding performance of the proposed method. In this paper, we also proposed that the degree of correlation of the encrypted image can be controlled by adjusting the number of wavelet transform steps according to the characteristics of the image.

Wavelet Transform을 이용한 수문시계열 분석 (Analysis of Hydrologic Time Series Using Wavelet Transform)

  • 권현한;문영일
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제38권6호
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    • pp.439-448
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    • 2005
  • 본 논문은 수문시계열에서 나타나는 주기성 및 경향성 등을 평가하기 위한 방법으로 Fourier Transform을 개선한 Wavelet Transform방법을 제시하고 이에 대한 타당성 및 적용성을 월강수량 및 연강수량 자료와 대표적인 기상인자인 남방진동지수(SOI)와 해수면온도(SST)를 대상으로 평가해 보았다. Fourier Transform은 시간적인 특성을 파악하지 못하는 반면에 Wavelet Transform은 수문시계열이 갖는 시간적인 특성을 유지하면서 빈도에 대한 스펙트럼을 보다 효율적으로 평가할 수 있었다. Wavelet Transform을 이용하여 분석한 결과 국내 월강수량은 1년을 중심으로 강한 스펙트럼을 나타내고 있으며 연강수량은 2-8년 주기에서 통계적으로 유의한 주기를 확인할 수 있었다. SOI와 SST에서는 2-8년 주기가 지배적임을 확인할 수 있었다.

Adaptive High-order Variation De-noising Method for Edge Detection with Wavelet Coefficients

  • Chenghua Liu;Anhong Wang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권2호
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    • pp.412-434
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    • 2023
  • This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.