The current JPEG-2000 standard is a wavelet based scheme because wavelet transform have some advantages compare to DCT transform. In compressed images, there are some image degradation factors like contrast distortion by Quantization process. This factor is very important to HVS (Human Visual System). Therefore, In this paper, we propose a new algorithm for contrast enhancement using the properties of wavelet coefficients. This algorithm is processed in the wavelet domain and so it can be applied efficiently to JPEG-2000.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2002.05a
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pp.219-223
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2002
Voltage and current signals during impulse tests on transformer are treated as non-stationary signals. A new method incorporating signal-processing method such as Wavelets and courier transform is proposed for failure identification. It is now possible to distinguish failure during impulse tests. The method is experimentally validated on a transformer winding. The wavelet transforms enables the detection of the time of occurrence of switching or failure events. After establishing the time of occurrence, the original waveform is split into two or more sections. The wavelet transform has ability to analysis the failure signal on time domain as well as frequency domain. Therefore, the wavelet transform is superior than courier transform to analysis the failure signal. In this paper, the fact was proved by real data which was achieved.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.32
no.2
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pp.133-140
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2006
Large signal type data sets are difficult to classify, especially if the data sets are non-stationary. In this paper, large signal type and non-stationary data sets are wavelet transformed so that distinct features of the data are extracted in wavelet domain rather than time domain. For the classification of the data, a few wavelet coefficients representing class properties are employed for statistical classification methods : Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis, Neural Network etc. The application of our wavelet-based feature selection method to a mass spectrometry data set for ovarian cancer diagnosis resulted in 100% classification accuracy.
Sea levels are rising as a result of climate change, and low-lying areas along the coast are at risk of flooding. Therefore, we tried to investigate the relationship between sea level change and climate indices using satellite altimeter data (Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) and southern oscillation index (SOI) and the Pacific decadal oscillation (PDO) data. If time domain data were converted to frequency domain, the original data can be analyzed in terms of the periodic components. Fourier transform and Wavelet transform are representative periodic analysis methods. Fourier transform can provide only the periodic signals, whereas wavelet transform can obtain both the periodic signals and their corresponding time location. The cross-wavelet transformation and the wavelet coherence are ideal for analyzing the common periods, correlation and phase difference for two time domain datasets. Our cross-wavelet transform analysis shows that two climate indices (SOI, PDO) and sea level height was a significant in 1-year period. PDO and sea level height were anti-phase. Also, our wavelet coherence analysis reveals when sea level height and climate indices were correlated in short (less than one year) and long periods, which did not appear in the cross wavelet transform. The two wavelet analyses provide the frequency domains of two different time domain datasets but also characterize the periodic components and relative phase difference. Therefore, our research results demonstrates that the wavelet analyses are useful to analyze the periodic component of climatic data and monitor the various oceanic phenomena that are difficult to find in time series analysis.
In this paper, a MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain is proposed for restoring an ultrasonic images corrupted by speckle noise. In order to remove effectively the speckle noise which is a kind of multiplicative noise, speckle noise is transformed into a form of additive noise and then the additive noise is denoised through the MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain. The proposed method shows much higher quality in terms of ISNR and subject quality.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.3
no.1
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pp.107-114
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1999
In many applications (e,g., identification of non-destructive testing signal and biomedical signal and multiscale analysis of image), it is of interest to analyze and identify phenomena occurring at the different scales. The recently introduced wave let transforms provide a time-scale decomposition of signals that offers the possibility of such signals. However, there is no corresponding statistical properties to development of multiscale statistical signal processing. In this paper, we derive such properties of random signals in wavelet domain.
This paper presents a new demosaicking method based on weighted sum in the wavelet domain. In our method, the missing wavelet coefficients in lowest frequency subband are obtained by weighted sum. Since detail coefficients have large values at the edge region, these values are used as weighting factors. Detail coefficients are replaced by the coefficients in the corresponding subbands. Experimental results show that the proposed method generates good performance.
Kim, Young-Chan;Jin, Kyung-Hwan;Ye, Jong-Chul;Ahn, Jae-Wook;Yee, Dae-Su
Journal of the Optical Society of Korea
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v.15
no.1
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pp.103-108
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2011
Recently reported asynchronous-optical-sampling terahertz (THz) time-domain spectroscopy enables high-resolution spectroscopy due to a long time-delay window. However, a long-lasting tail signal following the main pulse is often measured in a time-domain waveform, resulting in spectral fluctuation above a background noise level on a high-resolution THz amplitude spectrum. Here, we adopt the wavelet power spectrum estimation technique (WPSET) to effectively remove the spectral fluctuation without sacrificing spectral features. Effectiveness of the WPSET is verified by investigating a transmission spectrum of water vapor.
In the conventional fractal image compression in the DWT(discrete wavelet transform), the domain and range blocks were classified as B${\times}$B block size first before all domain block for each range block was searched. The conventional method has a disadvantages that the encoding time takes too long, since the domain block for entire image was searched. As an enhancement to such inefficiencies and image quality, this paper proposes wavelet-based fractal image compression with multiscale factors. Thus, this proposed method uses multiscale factor along each level and band to enhance an overall image quality. In encoding process of this method, the range blocks are not searched for all the domain blocks; however, using the self affine system the range blocks are selected from the blocks in the upper level. The image qualify of the conventional method is 32.30[dB], and the proposed method is 35.97[dB]. The image quality is increased by 3.67[dB].
In this paper a blind watermarking algorithm for digital image is presented. The proposed method operates in wavelet domain. The watermark is decomposed into 2D-IMFs using BEMD which is the 2-dimensional extension of 1 dimensional empirical mode decomposition. The CDMA based on SS technique is applied to watermark embedding and detection process. In the watermark embedding process, each IMF of watermark is embedded into middle frequency subimages in wavelet domain, so subimages just include partial information about embedded watermark. By characteristics of BEMD, when the partial information of watermark is synthesized, the original watermark is reconstructed. The experimental results show that the proposed watermarking algorithm is imperceptible and moreover is robust against JPEG compression, common image processing distortions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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