Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.6
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pp.657-662
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2014
Usually, spatial information can be incorporated into histograms by taking histograms of a multiresolution image. For these reasons, many researchers are interested in multiresolution histogram processing. If the relation and sensitivity of the multiresolution images are well combined without loss of information, we can obtain satisfactory results in several fields of image processing including histogram equalization, specification and pattern matching. In this paper, we propose a multiresolution histogram specification method that improves the accuracy of histogram specification. The multiresolution decomposition technique is used in order to overcome the unique feature of a histogram specification affected by a quantization error of a digitalized image. The histogram specification is processed after the reduction of image resolution in order to enhance the accuracy of the results by histogram specification methods. The experimental results show that the proposed method enhances the accuracy of specification compared to conventional methods.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.5
s.23
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pp.53-65
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2002
The most widespread techniques for DEM generation are stereoscopy for optical sensor images and SAR interferometry(InSAR) for SAR images. These techniques suffer from certain sensor and processing limitations, which can be overcome by the synergetic use of both sensors and DEMs respectively. This study is associated with improvements of accuracy with consistency of image's characteristics between two different DEMs coming from stereoscopy for the optical images and interferometry for SAR images. The MWD(Multiresolution Wavelet Decomposition) and HPF(High-Pass Filtering), which take advantage of the complementary properties of SAR and stereo optical DEMs, will be applied for the fusion process. DEM fusion is tested with two sets of SPOT and ERS-l/-2 satellite imagery and for the analysis of results, DEM generated from digital topographic map(1 to 5000) is used. As a result of an integration of DEMs, it can more clearly portray topographic slopes and tilts when applying the strengths of DEM of SAR image to DEM of an optical satellite image and in the case of HPF, the resulting DEM.
Using the fiberization technique of a shift-invariant space and the matrix characterization of the decomposition of a shift-invariant space of finite length into an orthogonal sum of singly generated shift-invariant spaces, we show that the main result in [13] can be interpreted as a statement about the length of a shift-invariant space, and give a more natural construction of multiwavelet frames from a frame multiresolution analysis of $L^2(\mathbb{R}^d)$.
This Paper presents the development of multiresolution model for the analysis and visualization of two-dimensional flows over curvilinear grids. Multiresolution analysis provides a useful and efficient tool to represent shape and to analyze features at multiple level of detail. Applying multiresolution analysis to vector field visualization is very useful and powerful as the vector field's data sets are usually huge and complex. Using approximation at lower resolution, brief outline of topology can be extracted in short periods of time. Local reconstruction allows the user to zoom in or out, only by reconstructing the portion of interest. This new model is based upon nested spaces of piecewise defined function over nested curvilinear grid domains. The nested domains are selected so as to maintain the original geometry of the inner boundary. This paper presents the refinement and decomposition equations for Haar wavelet over these domains and shows some examples.
In this paper, we present a novel digital watermarking technique based on the concept of multiresolution decomposition and Human Visual System(HVS). Proposed watermarking is to embed watermark by quantization, that is to construct ‘perceptually lossless’quantization matrix, by using a quantization factor for each level and orientation and variance within a band. We compare our approach with another wavelet domain watermarking methods. Simulation results show the superior performance of robustness for variety image distortions.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.12
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pp.81-90
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1994
This paper proposes a motphological fast reconstructive filter (FRF) using up/down sampling techniques for reconstructive opening and closing, and a parallel structure for fast multiresolution decomposition. Compuer simulation shows that, compared with the conventional RF, the proposed FRF can reduce the processing time up to 8 times while it maintains a similar performance in reconstructed shapes. Further reduction in the decomposition time achieved by the paralellized algorithm combined with the FRF, which can be applied in areas such as defect detection, image segmentation, pattern recognition, etc.
This paper proposed signal decomposition and multiresolution representation through wavelet transform using wavelet orthonormal basis. And it suggested most appropriate filter for scaling function in multiresoltion representation and compared two compression method, arithmetic coding and Huffman coding. Results are as follows 1. Daub18 coefficient is most appropriate in computing time, energy compaction, image quality. 2. In case of image browsing that should be small in size and good for recognition, it is reasonable to decompose to 3 scale using pyramidal algorithm. 3. For the case of progressive transmittion where requires most grateful image reconstruction from least number of sampls or reconstruction at any target rate, I embedded the data in order of significance after scaling to 5 step. 4. Medical images such as information loss is fatal have to be compressed by lossless method. As a result from compressing 5 scaled data through arithmetic coding and Huffman coding, I obtained that arithmetic coding is better than huffman coding in processing time and compression ratio. And in case of arithmetic coding I could compress to 38% to original image data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.7
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pp.1487-1504
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1997
In this paper, the two-stage variable block-size multiresolution motion algorithm is proposed for an interframe coding scheme in the wavelet decomposition. An optimal bit allocagion between motion vectors and the prediction error in sense of minimizing the total bit rate is obtained by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of two stages for motion estimatation and only the first stage can be separated and run on its own. The first stage of the algorithm introduces a new method to give the lower bit rate of the displaced frame difference as well as a smooth motion field. In the second stage of the algorithm, the technique is introduced to have more accurate motion vectors in detailed areas, and to decrease the number of motion vectors in uniform areas. The algorithm aims at minimizin gthe total bit rate which is sum of the motion vectors and the displaced frame difference. The optimal bit allocation between motion vectors and displaced frame difference is accomplished by reducing the number of motion vectors in uniform areas and it is based on a botom-up construction of a quadtree. An entropy criterion aims at the control of merge operation. Simulation resuls show that the algorithm lends itself to the wavelet based image sequence coding and outperforms the conventional scheme by up to the maximum 0.28 bpp.
This paper deals with the multiresolution analysis of wavelet transform for partial discharge(PD).PD is an electrical discharge that only partically bridges the insulation performance of electrical equipment in high voltage. PD signal is very sensitive and difficult to suppress strong noises such as narrow-band radio frequency noise and random noise. In recently, wavelet transform has become a powerful tool to analysis and process signals in various science and technology fields. In this paper, daubechies family is adopted for the research of the characteristics of PD signals. The results show that the kurtosis is increased with discharge process and skewness is decreased with discharge process, but when PD occured positive range then skewness is increased. Segment 7, 8, 9, 10, 11 values is increased with discharge process, so phase distribution is characterized by 210$\sim$330 ranges.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.1
s.307
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pp.55-66
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2006
We propose a progressive image retrieval method based on an efficient combination of multiresolution color and torture features in wavelet transform domain. As a color feature, color autocorrelogram of the hue and saturation components is chosen. As texture features, BDIP and BVLC moments of the value component are chosen. For the selected features, we obtain multiresolution feature vectors which are extracted from all decomposition levels in wavelet domain. The multiresolution feature vectors of the color and texture features are efficiently combined by the normalization depending on their dimensions and standard deviation vector, respectively, vector components of the features are efficiently quantized in consideration of their storage space, and computational complexity in similarity computation is reduced by using progressive retrieval strategy. Experimental results show that the proposed method yields average $15\%$ better performance in precision vs. recall and average 0.2 in ANMRR than the methods using color histogram color autocorrelogram SCD, CSD, wavelet moments, EHD, BDIP and BVLC moments, and combination of color histogram and wavelet moments, respectively. Specially, the proposed method shows an excellent performance over the other methods in image DBs contained images of various resolutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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