두 개의 웨이브렛이 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하도록 설계될 때, 동시에 사용된 웨이브렛 변환 쌍은 펄스와 같은 광대역 신호의 검출과 동일한 대역폭에서 비트 전송율을 증가시키는 분야 등에서 기존의 DWT(discrete wavelet transform)에 비해 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하는 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 설계하였으며, 설계과정에서 두 개의 필터가 힐버트 변환 관계를 형성하도록 절단된 계수 벡터를 갖는 플래트 딜레이 필터를 사용하였다.
신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간 및 주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 펄스 형태의 데이터 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 사용하여, 임펄스 노이즈의 위치를 검출하였다.
영상 압축은 데이터베이스에서 전송과 저장의 응용에 매우 중요한 분야이다. 비디오나 디지털 영상 응용에서 긴 탭의 필터를 사용하면 의미 있는 정도의 코딩이득은 얻지만 하드웨어의 복잡도를 증가시킨다. 우리는 한 쌍의 쌍직교 성질의 부 분할의 영상을 얻기 위하여 웨이브렛 변환을 사용한다. 첫째, 짧고 주요한 대칭 분석의 구현을 1차원 경우에 제시하였다. 둘째, 원래의 영상이 부대역 필터뱅크를 사용하여 다른 스케일로 분해되었다. 셋째, 본 논문에서 McClellan 변환을 사용하여 2차원의 쌍직교 필터를 얻는 기법을 제시하였다. 제시하는 웨이브렛 기저들이 영상압축에 사용되는 웨이브렛 변환에 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다. 쌍직교 필터들의 성능 비교표로부터 웨이브렛 기저의 영상에 대한 응용에서는 우리는 실제적으로 ortho-normal 필터에 근사한 필터를 사용한다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다.
다양한 매체를 통해 전달되는 멀티미디어 정보신호를 처리하는 과정에서 시스템 내 외부적인 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음은 정보신호에 대한 인지도를 저하시킨다. 따라서 잡음을 제거하고 신호를 복원하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있으며, 최근에는 레이브렛의 시간-주파수 국부성을 이용한 잡음제거 방법들이 많은 응용분야에 적용되고 있다. 한편, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛은 신호의 특징을 검출하기 위해 보다 효과적으로 적용될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위해, 웨이브렛의 힐버트 변환쌍을 이용한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브렛 변환으로 영상을 다해상도 분해하고 중간 및 고주파 대역을 가변 블록분할하여 벡터 양자화하는 방법을 제안한다. 먼저 원 영상을 쌍직교 웨이브렛 변환하고 중간 주파수 대역을 퀘드트리 구조로 분할하여 윤곽선을 형성하고 있는 웨이브렛 계수를 추출한다. 중간 주파수 데역의 윤관선은 고주파 대역에 그대로 적용한다. 따라서 고주파 대역의 퀘드트리 분할에 필요한 부가 정보를 줄인다. 이같이 분할된 부블럭은 각 스케일과 방향에서 설계된 코드북으로 벡터 양자화한다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 방법은 중간 및 고주파 대역을 일정 크기로 나누어 벡터 양자화하는 방법 보다 약 20(%)의 비트 감축이 가능하였고 복원 영상의 블록 효과 및 예지 열화의 감소를 나타내었다.
본 논문에서는 압축 효율을 최적화 하는 웨이브렛 필터의 설계 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고정 양자화기를 이용하는 영상 부호화 응용에서 압축 방법에 상관없이 웨이브렛 변환 영역에서 각 대역의 에너지를 가장 불균등하게 압축하는 필터를 설계함으로써 전체적인 부호화 효율을 높일 수 있도록 하였다. 직교와 쌍직교 필터에서의 목적함수는 웨이브렛 변환 계층에 맞도록 확장시켜 각 계층별로 최적 필터 계수를 얻었으며 최적화 과정의 제한조건을 완화하여 압축이득을 최대화시킬 수 있도록 하였다. 제안한 방법으로 설계한 필터는 실험 결과 기존의 필터와 비교하여 에너지 압축이득이 향상되었음을 알 수 있었다.
웨이브렛 변환을 이용한 인공위성 영상의 압축을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 필터의 조합을 살펴보았다. 압축정도를 표현하는 방법으로 encoding ratio를 이용하였고, 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값과 encoding ratio값이 변하는 양상을 보았다. 웨이브렛의 선택에 따라 PSNR값은 대략 13.2-21.6% 정도의 차이를 보였고 encoding ratio는 16.8-45.5%까지의 차이를 보였다. SAR 영상의 경우 encoding ratio는 16%20% 변동이 있지만, 일반영상의 경우는 웨이브렛의 선택에 따라 40% 이상 변화였다. 영상 압축시 웨이브렛의 선택효과는 인공위성 영상보다 일반영상에서 큰 영향을 미쳤다. PSNR, encoding ratio의 지수에서 인공위성 영상은 웨이브렛 선택에 영향을 덜 받는다. 인공위성 영상의 압축에 대한 웨이브렛 선택효과를 보여주기 위하여 새로운 지수인 ECR을 제안하였다. ECR은 일반영상보다 인공위성영상에서 웨이브렛의 종류에 따른 영향이 더 적게 나타났다. 그러나 인공위성 영상 압축시 3개의 지수에서 웨이브렛의 선택효과는 최소한 10% 이상으로 선택의 중요성은 무시될 수 없을 것이다.
본 논문은 채널간의 간섭을 줄이는 관점에서 코사인 변조 필터 뱅크와 사인 변조 필터 뱅크로 이루어진 필터뱅크의 쌍을 다중 반송파 부호 분할 다원 접속(multi-carrier code division multiple access: MC-CDMA) 시스템의 다중화 전송에 적용하였다. 웨이브렛 특성을 필터 뱅크의 구현에 활용하는 제안된 기법은 이산 퓨리에 변환(discrete Fourier transform: DFT)에 기반을 둔 기존의 MC-CDMA 시스템과 비교하였을 때, 전송 채널의 부채널화의 우수성으로 인해 채널간의 간섭을 감소시킬 수 있다. 제안된 직교 쌍 필터 뱅크를 기반으로 하는 MC-CDMA 시스템의 성능을 평가하기 위하여, 레이라이 페이딩 채널과 가우시안 잡음 채널에서 역 방향 링크의 신호 대 잡음비에 대한 비트 오율을 계산한다. 성능평가 결과는 제안한 시스템이 간섭의 영향을 최소화하는 측면에서 기존의 MC-CDMA 시스템 보다 우수한 성능을 보이고 있다.
A wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field decompose input signals into subsignals for expressing them in different resolutions and into detail signals for expressing the remaining signals. And the signals obtained from the progress include the information about input signals at the same time and scale. And when two wavelet bases are designed to form Hilbert transform pair, wavelet Pair show superior performance than the existing DWT in data detection of pulse type. Therefore in this paper, we detected position of impulse noise by using two dyadic wavelet bases which are designed by truncated coefficient vector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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