Abstract
In this paper we propose a fractal analysis based on the discrete wavelet transform. It is well known that Fourier Transform is widely used for frequency analysis of random signal. However, the frequency domain is not used for expressing the sudden signal change and non-stationary signal at the time-axis by this method. Maximum value in the wavelet modules can be expressed by the Lipschitz exponent, which is useful to represent the characteristics of signal or the edge of an image. It is possible to reconstruct the original image only by using the few maximum points. The v possible image It iusing oil was acquired to interpret the maximum value. ufter that, it was applied to the v possible image of a ship model. In addition, the fractal dimens by by the conlapse process of the sediment particle was examined. In this paper, the fractal dimens by has been obtained by the maximum value and the experiment obtained from the visualized image also acquired the same result as existing methods.
이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.
