본 논문에서는 JPEG2000의 연산 시간을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 상관관계를 기반으로 상위 부대역에서 예측한 계수들의 정보를 이용하여 하위 부대역의 탐색 횟수를 줄인다. 이 방법은 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 실험결과 제안한 알고리즘을 적용하였을 경우 표준에 비해 탐색 횟수가 35% 이상 감소함을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
The large AC generator fault may lead to large impacts or perturbations in power system. The generator protection control systems in Korea have been imported and operated through a turn-key from overseas entirely. Therefore a study of the generator protection field has in urgent need for a stable operation of the imported goods. In present, the algorithm using the current ratio differential relaying based DFT for stator winding protection or a fault detection had been applied that of internal fault protection of a generator. the DFT used for the analysis of transient state signal conventionally had defects losing a time information in the course of transforming a target signal to frequency domain. In this paper, the discrete wavelet transform (DWT) was applied a fault detection of the generator being superior to a transient state signal analysis and being easy to real time realization. The fault signals after executing a terminal fault modeling collect using a MATLAB package, and calculate the wavelet coefficients through the process of a muiti-level decomposition (MLD). The proposed algorithm for a fault detection using the Daubechies WT (wavelet transform) was executed with a C language and the commend line function for the real time realization after analyzing MATLAB's graphical interface. The advanced technique had improved faster a speed of fault discrimination than a conventional DFR based on DFT.
Anibou, Chaimae;Saidi, Mohammed Nabil;Aboutajdine, Driss
Journal of Information Processing Systems
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제11권3호
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pp.421-437
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2015
This paper aims to present a supervised classification algorithm based on data fusion for the segmentation of the textured images. The feature extraction method we used is based on discrete wavelet transform (DWT). In the segmentation stage, the estimated feature vector of each pixel is sent to the support vector machine (SVM) classifier for initial labeling. To obtain a more accurate segmentation result, two strategies based on information fusion were used. We first integrated decision-level fusion strategies by combining decisions made by the SVM classifier within a sliding window. In the second strategy, the fuzzy set theory and rules based on probability theory were used to combine the scores obtained by SVM over a sliding window. Finally, the performance of the proposed segmentation algorithm was demonstrated on a variety of synthetic and real images and showed that the proposed data fusion method improved the classification accuracy compared to applying a SVM classifier. The results revealed that the overall accuracies of SVM classification of textured images is 88%, while our fusion methodology obtained an accuracy of up to 96%, depending on the size of the data base.
Maheswari, R.V.;Subburaj, P.;Vigneshwaran, B.;Iruthayarajan, M. Willjuice
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권2호
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pp.695-706
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2014
Partial discharge (PD) measurements have emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. But the major problem behind them the PD signal is severely polluted by several noises like White noise, Random noise, Discrete Spectral Interferences (DSI) and the challenge lies with removing these noise from the onsite PD data effectively which leads to preserving the signal for feature extraction. Accordingly the paper is mainly classified into two parts. In first part the PD signal is artificially simulated and mixed with white noise. In second part the PD is measured then it is subjected to the proposed denoising techniques namely Translation Invariant Wavelet Transform (TIWT). The proposed TIWT method remains the edge of the original signal efficiently. Additionally TIWT based denoising is used to suppress Pseudo Gibbs phenomenon. In this paper an attempt has been made to review the methodology of denoising the PD signals and shows that the proposed denoising method results are better when compared to other wavelet-based approaches like Fast Fourier Transform (FFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), by evaluating five different parameters like, Signal to noise ratio, Cross-correlation coefficient, Pulse amplitude distortion, Mean square error, Reduction in noise level.
비디오 워터마킹 분야는 기존의 정지영상에 대한 워터마킹에 시간축이 추가된 형태로써 전체적인 비디오의 화질을 최소한으로 저하시키면서 저작권을 주장할 수 있는 수준의 워터마크를 삽입하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 HEVC의 Random Access 압축 방식에서 B 슬라이스가 I와 P 슬라이스의 블록을 참조한다는 점에 착안하여 I와 P 슬라이스에만 워터마크를 삽입하고 I, P, 및 B 슬라이스 모두에서 워터마크가 추출되는 방법을 제안한다. 이는 영상의 전체적인 화질 저하를 최소화하며, 직접적으로 워터마크를 삽입하지 않은 B슬라이스의 저작권도 보호할 수 있는 방법이다.
기존의 웨이브릿 기반 프랙탈 압축 방법은 전 영역에 대하여 최적의 정의역을 탐색하므로, 부호화 과정에서 많은 탐색시간이 소요되는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 웨이브릿 변환영역에서 SAS(Self Affine System) 기법과 다중 스케일 인자를 이용한 웨이브릿 변환 기반 프랙탈 영상 압축 방법을 제안한다. 웨이브릿 기반 영역에서 정의역과 치역을 구성하고, 각각의 치역 블럭에 대해 모든 정의역 블럭을 탐색하는 것이 아니라, 정의역 탐색과정이 필요 없는 SAS 기법을 도입하여 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨 블록을 정의역으로 선택한다 그래서 부호화 과정에서 곱셈 계산량을 감소시켜 고속 부호화를 가능하게 한다. 그리고 SAS 기법의 단점인 화질이 떨어지는 단점을 개선하기 위해, 각 레벨별로 서로 다른 스케일 인자를 사 용하여 화질을 개선한다. 그 결과 화질에는 영향을 미치지 않고 부호화 시간과 압축률이 개선되고, 점진적 전송이 가능한 알고리듬을 제안한다.
본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 위 변조, 불법사용 및 복제를 방지하기 위하여 비가시성과 공격에 대한 강인성을 동시에 만족하는 디지털 워터마킹 방법을 소개한다. 이 방법은 워터마크 자체의 강인성을 향상시키기 위해 Fresnel 변환을 이용하여 생성한 워터마크(디지털 홀로그램)를 삽입한다. 워터마크의 삽입위치는 원 영상의 주파수 특성과 워터마크로 사용되는 디지털 홀로그램의 특성을 고려하여 선정한다. 또한 삽입할 워터마크의 양은 2DDWT(2-dimensional discrete wavelet transform)의 변환 레벨을 고려하여 결정한다. 본 알고리듬은 C++을 이용하여 구현하였으며, 자체 제작한 광학 시스템을 테스트 베드로 하여 비가시성과 강인성을 실험하였다. 실험결과 삽입한 워터마크의 비가시성이 충분히 만족되었고, 일반적인 공격방법에 대해 추출된 워터마크의 에러율이 15% 이하의 강인성을 보였다.
JPEG2000은 웨이블릿 기반 정지 영상 압축 표준으로써 앞으로 다양한 분야에서 쓰이게 될 것이다. JPEG2000의 가장 큰 특징 중의 하나는 관심영역(ROI, Region-Of-Interest) 코딩을 제공하는 것이다. 이것은 사용자가 원하는 영역을 다른 영역보다 더 큰 비트율로 압축하여 화질을 좋게 하는 것이다. JPEG2000과 ROI는 다양한 코딩 파라미터를 갖는다 타일 크기, ROI 크기, 웨이블릿 필터, ROI 모양, 위치, 코드블록 크기, ROI 개수, 이산 웨이블릿 변환 분해 레벨, ROI 중요도, 품질레이어의 수, 저해상도 서브밴드 중요성 등이 있는 데, 본 논문에서는 이들 파라미터와 ROI 코딩 방법 간의 어떤 상관관계를 갖는지 실험을 통하여 보이게 된다. 이는 어떤 응용 프로그램에서 ROI 파라미터와 ROI 코딩 방법을 응용에 맞게 선택하도록 도와준다.
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.
본 논문에서는 JPEG2000 표준에서 주파수 변환기법으로 채택된 이산 웨이블릿 변환과 선형양자화 방법을 사용하여 영상 전체가 아닌 영상의 부분 데이터만을 암호화하여 계산양을 줄이는 부분 암호화 방법을 제안하고 하드웨어로 구현하였다. 또한 계산양이 많은 암호화 알고리즘 대신 비교적 계산양이 적은 카오스 시스템을 이용함으로써 계산양을 더욱 감소시킨다. 영상 데이터의 변환 방법은 암호화할 부대역을 선택하여 영상데이터를 일정한 블록으로 만든 후 무작위로 좌/우 쉬프트 하는 방법과 두 가지 양자화 할당 방식(하향식-코드 할당방식/반향-코드 할당방식)에 따라 데이터를 교환하는 방식을 사용한다. 제안한 암호화 방법을 소프트웨어로 구현하여 약 500개의 영상을 대상으로 실험한 결과 원 영상 데이터를 부분적으로 암호화함으로써 원 영상을 인식할 수 없을 정도의 암호화효과를 얻을 수 있음을 알 수 있었다. 구현한 하드웨어 암호화 시스템은 삼성 $0.35{\mu}m$ 팬텀-셀 라이브러리를 사용하여 합성함으로써 게이트 수준 회로를 구성하였고 타이밍 시뮬레이션을 수행한 결과 100MHz 이상의 동작 주파수에서 안정적으로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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