• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.321-328
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• 2008

본 논문에서는 차세대 정지영상 압축 표준 JPEG2000 CODEC의 Wavelet 변환부와 양자화기의 하드웨어 구조를 제안하고 선계하였다. 본 논문의 칼라 2-D DWT 프로세서는 JPEG 2000 Hard-wired Encoder에 적용하기 위해 제안하였다. JPEG 2000DWT(Discrete Wavelet Transform)에서는 Daubechies 9/7 filter를 사용하였고 2-B DWT의 변환과 복원과정에서의 오차가 ${\pm}1$LSB 이내로 들어갈 수 있게 설계하였다. 기존에 설계되었던 filter의 하드웨어 구조에서 하드웨어 복잡도를 높이는 곱셈기를 사용하지 않고 shift-and-adder 구조를 사용하였다. 이것은 DWT 변환에서 가장 많은 연산을 차지하는 filter의 동작 속도를 향상시킬 수 있으며 하드웨어 복잡도도 낮출 수 있다. 본 시스템은 표준화된 하드웨어 설계 언어인 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였고, Synopsys사의 Design Analyzer와 TSMC $0.25{\mu}m$ ASIC Library를 사용하여 검증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1157-1160
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• 1998

This paper describes the design of a block data flow architecture(BDFA) which implements 2-D discrete wavelet transform(DWT)/inverse discrete wavelet transform(IDWT) for real time image processing applications. The BDFA uses 2-D product separable filters for DWT/IDWT. It consists of an input module, a processor array, and an output module. It use both data partitioning and algorithm partitioning to achieve high efficiency and high throughput. The 2-D DWT/IDWT algorithm for 256$\times$256 lenna image has been simulated using IDL(Interactive Data Language). The 2-D array structured BDFA for the 2-D filter has been modeled and simulated using VHDL.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제40권7호
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• pp.518-525
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• 2003

본 논문은 리프팅 스킴(lifting scheme)의 분할 방법을 개선하여 고속 병렬 처리가 가능한 2차원 DWT(Discrete Wavelet Transform) 하드웨어 구조를 제안한다. 2차원 DWT 변환은 2차원 입력 데이터 전체에 대하여 연산이 수행되고 순차적으로 2차원 처리가 됨에 따라서 초기 및 전체 지연시간(latency)이 많이 걸린다. 본 논문에서는 처리속도와 지연 시간을 향상시키기 위해 개선된 분할 방법과 새로운 자원 공유 하드웨어 구조를 제안한다. 상호 연관성이 없는 데이터들을 4 개의 데이터 집합으로 분할하여 병렬 처리에 적합하도록 새로운 분할 방법을 제안하였다. 병렬처리 하드웨어 구조는 하드웨어의 자원 공유가 가능하도록 하기 위해 필터연산의 중간 값을 메모리에 저장할 수 있는 파이프라인 구조를 갖도록 설계하였다. 제안된 구조를 효율적으로 동작시킬 수 있도록 하드웨어 자원의 공유를 스케쥴링하여 초기지연과 전체지연 시간을 줄였다. 제안하는 구조는 기존의 병렬 처리 구조에 비해 초기 지연 및 전체 지연 시간을 각각 50%와 66%감소시키는 결과를 얻을 수 있었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권10호
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• pp.132-140
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• 1997

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권11호
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• pp.993-1000
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• 2012

본 논문에서는 리프팅 기반의 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블릿 변환 필터 구조를 제안한다. 전체구조는 (9,7) 필터를 적용하였으며, 필터의 길이에 따라 확장 및 축소가 가능하다. 본 연구에서 제안하는 새로운 스케줄링은 블록기반으로 수행하며 하위 레벨을 수행할 조건이 충족되면 바로 해당레벨을 수행하므로 중간 값을 저장해야 하는 시간이 짧아지며, 따라서 이를 위한 레지스터 양을 최소화할 수 있다. 제안된 스케줄링에 맞는 입력을 조절하기 위해 그에 적절한 DFC(Data Format Converter)와 DCU(Delay Control Unit)구조를 설계하였다. 입력 영상이 $N{\times}N$이고 m을 필터 길이라고 할 때, 필요한 저장공간은 2mN이다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 동시에 행 방향과 열 방향 DWT를 수행하므로 J가 분해 레벨이라고 할 때 총 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.80-86
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• 2002

본 논문에서는 2차원 분할을 이용한 병렬 처리가 가능한 리프팅 스킴(lifting scheme) DWT(Discrete Wavelet Transform)를 구현하는 하드웨어 구조를 제안한다. 기존의 DWT 하드웨어 구조는 웨이블릿(Wavelet) 변환이 갖는 특성 때문에 병렬 처리 구조를 구현하는 데 있어서 메모리와 하드웨어 자원이 많이 필요하였다. 제안된 구조는 기존의 구조와 달리 데이터 흐름을 분석하여, 분할 과정을 2차원으로 수행하는 방법을 제안하였다. 이러한 2차원 분할 방법을 파이프라인 구조를 사용하여 병렬 처리의 효율을 증가 시켜 50% 정도의 출력 지연의 감소된 결과를 얻을 수 있었다. 또한 데이터 흐름의 분석과 출력 지연의 감소는 내부 메모리의 사용을 감소 시했으며, 리프팅 스킴의 특성을 이용하여 외부 메모리의 사용을 감소시키는 결과를 얻을 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제47권12호
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• pp.39-47
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• 2010

본 논문에서는 하드웨어 효율이 100%가 되는 2차원 이산 웨이블렛 변환 필터 구조를 제안한다. 전체 구조는 두 채널 QMF PR Lattice 필터로 구성된 1차원 DWT 필터 4개로 구성되었다. 1 레벨부터 J 레벨까지 순차적으로 수행함으로써 메모리 사용을 최소화 하면서도 하드웨어 효율이 100%가 되도록 설계하였으며 필터 입력 데이터를 구성해주는 DFC구조와 DCU구조를 제안하였다. 인접한 4개의 데이터를 동시에 입력 받아 처리함으로써 동시에 행방향과 열방향 DWT를 수행하므로 $N{\times}N$ 이미지를 처리하는데 $N^2(1-2^{-2J})/3$ 사이클이 소요되며 이 때 필요한 저장공간은 약 2MN-3N이다. 기존의 2D DWT 구조와 비교해 보았을 때 하드웨어 효율과 동작 속도가 향상되었으며 두 개의 1D DWT를 직렬로 연결하므로 임계경로를 감소시키기 위해서 최대 4 단까지 파이프라인을 적용하여 임계경로를 향상시킬 수 있다. 제안된 구조는 VerilogHDL로 모델링되고 동부아남 $0.18{\mu}m$ 표준셀로 합성되어 검증되었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.105-108
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• 2001

This paper proposed an efficient memory scheduling method (E$^2$M$^2$) by which the real-time image compression using 2-dimensional discrete wavelet transform(2-D DWT) is possible in an FPGA chip. In this paper, we assumed that the 2-D DWT was performed as the Mallat-tree. After the memory mapping method was proved in software, the memory controller was designed for an commercial SDRAM IC.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.59-68
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• 2000

본 논문은 2차원 DWT 계산을 위한 효율적인 VLSI 구조를 제안한다 제안한 두 개의 구조는 $M{\times}N$ ($N{\times}M$) 블록 단위로 2 D DWT를 계산한다 각각의 블록에서 2 D DWT의 계산은 행 (열) 방향으로 동시에 계산한다 M은 필터 탭 수를 나타내고 N은 열 (행)을 나타낸다 그리고 행과 열 방향으로 1차원 DWT를 계산할 때 저주파와 고주파 성분을 하나의 구조에서 번갈아 계산하도록 하였다 그러므로 제안한 구조는 기존의 구조에 비해 부가적인 처리 유닛이 적게 필요하다 VHDL를 이용하여 모델링하고 시뮬레이션하여 제안한 구조가 정상적으로 동작함을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권10호
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• pp.473-478
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• 2001

Image processings using the two-dimensional wavelet transform (2DWT) have been a very active research area in recent years because the 2DWT possess many good properties. However, the discrete 2DWT can not be used for pattern recognition directly because it does not have the translation property. In this paper, we show why conventional discrete two-dimensional wavelet transforms cannot be used for pattern recognitions directly. Then, we propose a new method that makes it possible to use discrete 2DWT to pattern recognition without modification of standard pyramidal algorithms. The main idea of our method is to postprocess the wavelet transformed images using the second-order neural network. To justify the validity of the method, evaluations with test images were performed. The effectiveness of the method can be shown by the evaluation results.