Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.4
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pp.362-370
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2001
In this paper, we proposed multispectral image compression method using CIP (classified inter-channel prediction) and SVQ (selective vector quantization) in wavelet domain. First, multispectral image is wavelet transformed and classified into one of three classes considering reflection characteristics of the subband with the lowest resolution. Then, for a reference channel which has the highest correlation and the same resolution with other channels, the variable VQ is performed in the classified intra-channel to remove spatial redundancy. For other channels, the CIP is performed to remove spectral redundancy. Finally, the prediction error is reduced by performing SVQ. Experiments are carried out on a multispectral image. The results show that the proposed method reduce the bit rate at higher reconstructed image quality and improve the compression efficiency compared to conventional methods. Index Terms-Multispectral image compression, wavelet transform, classfied inter-channel prediction, selective vetor quantization, subband with lowest resolution.
In this paper, a mesh simplification algorithm based on wavelet transform and 2D planar sampling is proposed for efficient handling of 3D objects in computer applications. Since 3D vertices are directly transformed with wavelets in conventional mesh compression and simplification algorithms, it is difficult to solve tiling optimization problems which reconnect vertices into faces in the synthesis stage highly demanding vertex connectivities. However, a 3D mesh is sampled onto 2D planes and 2D polygons on the planes are independently simplified in the proposed algorithm. Accordingly, the transform of 2D polygons is very tractable and their connection information Is replaced with a sequence of vertices. The vertex sequence of the 2D polygons on each plane is analyzed with wavelets and the transformed data are simplified by removing small wavelet coefficients which are not dominant in the subjective quality of its shape. Therefore, the proposed algorithm is able to change the mesh level-of-detail simply by controlling the distance of 2D sampling planes and the selective removal of wavelet coefficients. Experimental results show that the proposed algorithm is a simple and efficient simplification technique with less external distortion.
In this paper, we investigate on the techniques for still image compression based on the wavelet transform, which will be adopted as a part of the MPEG-4 compression standards. Also we propose an effective still image compression technique, which is simpler than the MPEG-4 compression method and is improved by using a visually weighted quantizer based to HVS(Human Visual System), Simulations are carried out and compared with the algorithm proposed in MPEG-4. The simulation results show that the proposed method in this paper gives much better image quality than that of the method in MPEG-4. Also, except the case where the compression ratio is high, it shows that the proposed method has lower in complexity and provides a better subjective and objective image quality than EZW in most cases. Since wavelet transform well reflects HVS, the compressed image rarely causes blocking artifact compared with JPEG, and in most cases, it shows considerable quality improvement over JPEG.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.06a
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pp.500-505
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2001
본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역에서의 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 영상을 2계층의 웨이블릿 변환 영역으로 변환하여 영상압축에 견고한 저주파대역(MRA)과 인간 시각에 덜 민감한 고주파 대역(MRR)에 각각 이진 도장 영상으로 된 워터마크를 첨가한다. 잡음이나 공격으로 영상이 훼손된 경우라도 다른 대역에서 워터마크를 추출하여 소유권을 주장할 수 있다.
본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 개선된 모폴로지와 적응양자화를 이용한 영상부호화 방법을 제안한다 제안한 방법은 제로트리를 기반으로 한 기존의 방법들과 유사한 코딩성능을 가지면서 EZW, SFQ 등에서 나타나는 복잡성을 모폴로지를 사용하여 유효정보를 클러스터링 함으로써 복잡성을 줄일 수 있다. 그러나 클러스터의 개수가 많아지면 클러스터를 나타내는 부가정보의 양도 많아진다. 이러한 부가정보의 비율이 실제데이터에서 많은 비중을 차지하기 때문에 개선된 모폴로지를 적용하여 효율적으로 부호화 함으로써 영상의 화질을 개선하였다. 또한 고주파 대역에서의 유효계수를 효율적으로 코딩하기 위해 적응양자화를 적용하여 양자화 시 오차범위를 줄일 수 있다. 따라서 제안한 방법은 양자화 시 발생하는 많은 비교연산을 줄일 수 있으며, 기존의 방법에 비해 화질을 개선하였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.314-321
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2003
Recently, many studies about digital watermarking have been doing, and their purpose is to protect copyright of multimedia data. In this paper, the performances of digital watermarkings, in order to hide information of copyright into digital images, are analyzed. The watermarks embedded in subbands on wavelet transform domain are transformed by the processing such as image compression, and the degree of the transformation in each subband depend on its statistical characteristics. That says, we must consider the characteristics of subbands for better watermarking.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.37
no.2
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pp.25-32
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2000
Digital watermarking has been recently proposed as the means of intellectual property right protection of multimedia data. We present a novel watermarking scheme to hide a copyright information in a digital image. The method Is based on the 2D DWT(Discrete Wavelet Transform) and image statistics. Gaussian and Laplacian noises as the watermarks are added to the large wavelet coefficients at the high and middle frequency bands in the wavelet domain. Experimental results show that the proposed Laplacian watermark is stronger to several common image distortions, such as noises, JPEG coding as different qualities, Gaussian blurring, and edge enhancement.
The monitoring and diagnostics of the rotating machinery have been received considerable attention for many years. The objectives are to classify the machinery condition and to find out the cause of abnormal condition. This paper describes a classification method of diagnosing the small reciprocating compressor for refrigerators using the artificial neural network and the wavelet transform. In order to extract salient features, the wavelet transform are used from primary noise signals. Since the wavelet transform decomposes raw time-waveform signals into two respective parts in the time space and frequency domain, more and better features can be obtained easier than time-waveform analysis. In the training phase for classification, self-organizing feature map(SOFM) and learning vector quantization(LVQ) are applied, and the accuracies of them ate compared with each other. This paper is focused on the development of an advanced signal classifier to automatize the vibration signal pattern recognition. This method is verified by small reciprocating compressors, for refrigerator and normal and abnormal conditions are classified with high flexibility and reliability.
In this paper, we propose a method for the improvement of EZW encoding algorithm. The EZW algorithm encodes wavelet coefficients using 4 symbols such as POS(POsitive), NEG(NEGative), IZ(Isolated Zero), and ZTR(ZeroTreeRoot) which are determined by the significance of wavelet coefficients. In this paper, we applied threshold to wavelet coefficients to improve the EZW algorithm. The coefficients below the threshold are adjusted to zero to generate more ZTR symbols in the encoding process. The overall EZW image compression system is constructed using run-length coding and arithmetic coding. The system shows remarkable results for various images. We finally present experimentation results.
Multi-level has advantage to express image in all levels with different images. This paper proposes digital watermarking built-in technique to transform color image to YCbCr color space to guarantee robustness and imperceptibility of the watermark in the various expression of color images, and to hide multi-level data which shows spread spectrum from low resolution to whole resolution for the Y-signal of multi-level. In color signal, Y-signal and low resolution built-in watermark has risk to be visible, but it can guarantee the robustness of watermark in various colors and transformed images. As a result of the experiment, wavelet compression image with built-in watermark showed robustness and imperceptibility of watermark.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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