이진수열은 간단하고 곱셈기가 필요 없이 생성될 수 있는 직교 수열이다. 이 논문은 곱셈기 작동이 없는 선택적인 주파수 영상처리를 위하여 비 반복적인 다차원 필터를 도입하였다. 주파수 응답은 저역, 대역, 고역의 여파를 제공하여 준 가우시안 형태를 가진 협대역이 된다. 이런 필터들의 효과적인 구현을 위한 소프트웨어와 하드웨어의 알고리즘을 제안하였다. 또한 이진수의 QMF(Quadurature Mirror Filter: QMF)는 좋은 대역 압축을 가진 최대한의 편평한 제곱 특성의 완전 회복의 Paraunitary 필터가 됨을 보이고 웨이브렛 변환으로 확장하였다. 웨이브렛 변환은 원래의 영상을 피라미드 구조를 사용하여 다른 스케일로 분할한다. 이 분할은 수직과 수평으로 수행되어 영상을 기술하는데 필요한 픽셀의 수를 일정하게 유지시켜 준다. 효과적인 완전회복의 이진수 QMF-웨이브렛 신호의 분석구조를 제안하였다. 이 기술은 매우 좋은 주파수 응답과 대역분할을 해부는 필터 해법을 제공해준다. 이 제안한 이산 수열의 QMF-필터의 구조는 효과적이고 VLSI 구현에 간단하고 다해상도 신호 분할과 코딩의 응용들에 적합함을 보였다.
A method for pattern recognition based on wavelet transform is proposed in this paper. The boundary of the object to be recognized includes shape information for object of machine parts. The contour is first represented using a one-dimensional signal and normalized about translation, rotation and scale, then is used to build the wavelet transform representation of the object. Wavelets allow us to decompose a function into multi-resolution hierarchy of localized frequency bands. The recognition of 2-dimensional object based on the wavelet is described to analyze the shape of analysis technique; the discrete wavelet transform(DWT). The feature vectors obtained using wavelet analysis is classified using a multi-layer neural network. The results show that, compared with the use of fourier descriptors, recognition using wavelet is more stable and efficient representation. And particularly the performance for objects corrupted with noise is better than that of other method.
본 연구에서는 웨이브렛 변환과 신경망 기반 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 일정한 조도 상태에서 두 개의 영상을 그레이 레벨로 취득하고 가우시안 필터를 이용하여 영상 내에 존재하는 잡음을 제 거한 후 배경영상과 얼굴이 포함된 입력영상의 차를 구하여 차영상에 대해 축소와 팽창과정을 통한 전처리 과정을 거치게 된다. 그리고 팽창 영상으로부터 마스크를 생성하여 마스크를 얼굴이 존재하는 원 영상에 투영하여 배경과 얼굴을 분할하고 분할된 얼굴영상의 에지를 조사하여 눈, 코, 입, 눈썹 그리고 뺨이 포함된 사 각 모양의 특징영역을 검출한다. 그리고 특징영역에 대해 이산 웨이브렛 변환을 수행하여 특징벡터를 추출하고 정규화한 후 신경망의 입력벡터로 하여 학습에 의한 인식을 수행한다. 시뮬레이션 결과 학습된 영상에 대해서는 100%의 인식률을 보였고 학습되지 않는 실험적 영상에 대해서도 92%의 인식률을 나타내었다.
영상처리에 있어서 갑작스러운 신호와 불확실한 시스템의 특징을 정확하게 표현하기 위하여 많은 연구가 수행되어 왔다. 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 나타낼 수 없으므로 유용하지 않다. 본 논문은 이산 웨이브렛을 이용한 영상해석을 하였다. 이는 웨이브렛 영역에서의 극대치는 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대치만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 더욱이 적은 극대치만을 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하게 되었다. fractal 해석은 예로서 적용되었다. 그리고, 모형 배에서 기름 띠의 가시화 영상이 해석되었다. 극대치 해석으로 fractal 변수를 구하고, 가시화 영상 해석의 실험으로 양호한 결과를 얻었다.
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.
본 논문은 1차원 DWT 계산을 위한 효율적인 VLSI 구조를 제안한다. 제안한 구조는 $a_nh_m$을 이용하여 웨이브렛 저주파 및 고주파 성분을 계산한다. 반면에 기존의 구조는 $a_nh_m$과 $a_ng_m$을 이용하여 계산한다. an, hm, 그리고 gm은 각각 입력 시퀸스, 웨이브렛 저주파 및 고주파 계수를 나타낸다. 제안한 구조는 Daubechies 웨이브렛 필터 사이의 계수 관계식을 이용하여 좀 더 효율적으로 Daubechies 웨이브렛을 구할 수 있다. 제안한 구조와 기존 구조의 성능을 비교하여 제안한 구조는 부가적인 블록이 필요없는 반면에 기존의 구조는 부가 블록이 필요함을 제시하였다. 또한 VHDL를 이용하여 모델링하고 시뮬레이션하여 제안한 구조가 정상적으로 동작함을 확인하였다.
디지털 미디어와 통신 네트워크의 급속한 발전으로 지적소유권 보호 기술이 절실히 요구된다. 본 논문에서 영상컨텐츠에 소유자의 음성신호를 삽입할 수 있는 새로운 영상 워터마킹 방법을 제안한다. 제안한 방법은 삽입할 워터마크로 음성신호를 이용하기 때문에 청각적으로 소유권을 주장하는데 매우 유리하다 그리고 LBX (Linear Bit expansion)에 의해 인터리빙하여 음성 워터마크를 삽입하기 때문에 공격에 의해 변형되거나 특히 제거된 음성신호를 복구할 수 있는 이점을 가진다. 본 방법은 다음세가지 기본 절차를 포함한다. 첫째, 아날그 소유자음성 신호를 PCM에 의해 부호화하고 새로운 디지털 워터마크를 생성한다. 둘째, 제안한 LBX에 의해 음성 워터마크를 인터리빙한다. 마지막으로 영상 컨텐츠를 이산 Haar 웨이브렛변환 (DHWT) 하고 저주파 영역을 마킹공간으로 하여 인터리빙 된 음성워터마크를 삽입한다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 소유자 음성신호의 워터마크 삽입방법은 기존 워터마크 정보보다 눈에 보이지 않게 많은 정보량을 삽입할 수 있고 표준영상압축방식인 JPEG 손실압축과 특히 영상의 일부가 제거되는 영상절단과 영상회전 공격에 대해 강인성을 강건히 할 수 있었다.
The modern multimedia applications which are video processor, video conference or video phone and so forth require real time processing. Because of a large amount of image data, those require high compression performance. In this paper, the prosposed image processing encoder was designed by using wavelet transform encoding. The proposed filter block can process imae data on the high speed because of composing individual function blocks by parallel and compute both highpass and lowpass coefficient in the same clock cycle. When image data is decomposed into multiresolution, the proposed scheme needs external memory and controller to save intermediate results and it can operate within 33MHz.
This paper proposes systolic array architectures for compuataion of the 1-D and 2-D discrete wavelet transform (DWT). The proposed systolic array for compuataion of the 1-D DWT consists of L processing element (PE) arrays, where the PE array denotes the systolic array for computation of the one level DWT. The proposed PE array computes only the product terms that are required for further computation and the outputs of low and high frequency filters are computed in alternate clock cycles. Therefore, the proposed architecuter can compute the low and high frequency outputs using a single architecture. The proposed systolic array for computation of the 2-D DWT consists of two systolic array architectures for comutation of the 1-D DWT and memory unit. The required time and hardware cost of the proposed systolic arrays are comparable to those of the conventional architectures. However, the conventional architectures need extra processing units whereas the proposed architectures fo not. The proposed architectures can be applied to subband decomposition by simply changing the filter coefficients.
This paper deals with multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD), both corona and surface discharge. Multiresolution analysis was used for performing discrete wavelet transform. PD signals was decomposed into "approximation" and "detail" components until 4 levels by using discrete wavelet analysis. In this paper, daubechies family is adopted for the research of the characteristics of PD signals. The results show that in corona discharge the segment 7, 8, 9, 10, 11 values of defined variable is increased with discharge process, so phase distribution is characterized by 210~330 ranges. In case surface discharge in expoxy insulator inserted, defined variable values is fairly symmetric discharge pattern because coupled both corona and dielectric bounded discharges. We can confirmly discriminate the type PD source. the type PD source.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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