Optical coherence tomography (OCT) is high resolution medical imaging system which is obtaining image inside biological objects with non-destructive method. OCT system is based on Michelson interferometer with a reciprocating mirror in the reference arm and a biological object in the sample arm. The obtained OCT image suffers from a granular or mottled image, called speckle. Speckle is caused by random interferences between reflected coherence waves. In this paper, we propose effective speckle reduction method that uses wavelet transform. With wavelet domain image, sub-windowing and thresholding are performed. Finally, speckle reduction experiments for Misgurnus mizolepis skin and rat eye images are shown.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.11
no.3
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pp.337-344
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2000
The wavelet analysis technique is applied in the spectral domain to efficiently represent the multi-scale features of the impedance matrices. In this scheme, the 2-D quadtree decomposition (applying the wavelet transform to only the part of the matrix) method often used in image processing area is applied for a sparse moment matrix. CG(Conjugate-Gradient) method is also applied for saving memory and computation time of wavelet transformed moment matrix. Numerical examples show that for rectangular cylinder case the non-zero elements of the transformed moment matrix grows only as O($N^{1.6}$).
A new output only modal analysis method is developed in this paper. This method uses continuous wavelet transform to modify a popular blind source separation algorithm, second order blind identification (SOBI). The wavelet modified SOBI (WMSOBI) method replaces original time domain signal with selected time-frequency domain wavelet coefficients, which overcomes the shortcomings of SOBI. Both numerical and experimental studies on bridge models are carried out when there are limited number of sensors. Identified modal properties from WMSOBI are analyzed and compared with fast Fourier transform (FFT), SOBI and eigensystem realization algorithm (ERA). The comparison shows WMSOBI can identify as many results as FFT and ERA. Further case study of structural health monitoring (SHM) on an arch bridge verifies the capability to detect damages by combining WMSOBI with incomplete flexibility difference method.
In this paper, we propose tracking algorithm using multi resolution in wavelet transform domain. This algorithm consists of two steps. The first step is feature extraction that is select feature-points using 1-level wavelet transform in ROI (Region of Interest). The other step is feature tracking. Based on multi resolution of wavelet transform, we estimate a displacement between current frame and next frame on the basis of selected feature-points. Experimental results show that the proposed algorithm confirmed a better performance than a centroid tracking and correlation tracking.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.7
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pp.1654-1667
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1996
The conventional fractal image compression methods have high computational complexity at encoding reduce PSNR at low bit rate and havehighly visible blocking effects in a reconstructed image. In this paper we propose a fractal image compression method based on disctete wavelet transform domain, which takes the absolute value of discrete wavelet transform coefficient, and assembles the discrete wavelet tranform coefficients of different highpass subbands corresponding to the same spatial block and then applies "0" encoding according to the energy of each range blocks. The proposed method improved PSNR at low bit rate and reduced computational complexity at encoding distinctly. Also, this method can achieve a blockless reconstructed image and perform hierarchical decoding without recursive constractive transformation. Computer simulations with several test images show that the proposed method shows better performance than convnetional fractal coding methods for encoding still pictures. pictures.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.12
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pp.2772-2782
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1997
In this paepr, a Wiener filtering method in wavelet domain is proposed for restoring an image corrupted by additive white noise. The proposed method utilizes the characteristics of wavelet transform signals and the local statistics of each subband. When estimating the local statistics in each subband, the size of filter window is varied according to each scale. At this point, the local statistics in each wavelet subband is estimated only by using pixedls which have similar statistical property. Experimental results show that the proposed method has better performance over the conventional Lee filter with a window of fixed size.
Random delay countermeasures introduce random delays into the execution flow to break the synchronization and increase the complexity of the side channel attack. A novel method for attacking devices with random delay countermeasures has been proposed by using a maximal overlap discrete wavelet transform (MODWT)-based power trace alignment algorithm. Firstly, the random delay in the power traces is sensitized using MODWT to the captured power traces. Secondly, it is detected using the proposed random delay detection algorithm. Thirdly, random delays are removed by circular shifting in the wavelet domain, and finally, the power analysis attack is successfully mounted in the wavelet domain. Experimental validation of the proposed method with the National Institute of Standards and Technology certified Advanced Encryption Standard-128 cryptographic algorithm and the SAKURA-G platform showed a 7.5× reduction in measurements to disclosure and a 3.14× improvement in maximum correlation value when compared with similar works in the literature.
In noise reduction method from noisy speech for speech recognition in noisy environments, conventional spectral subtraction method has a disadvantage which distinction of noise and speech is difficult, and characteristic of noise can't be estimated accurately. Also, noise reduction method in the wavelet transform domain has a disadvantage which loss of signal is generated in the high frequency domain. In order to compensate theme disadvantage, this paper propose spectral subtraction method in continuous wavelet transform domain which speech and non- speech intervals is distinguished by standard deviation of wavelet coefficient, and signal is divided three scales at different scale. The proposed method extract accurately characteristic of noise in order to apply spectral subtraction method by end detection and band division. The proposed method shows better performance than noise reduction method using conventional spectral subtraction and wavelet transform from viewpoint signal to noise ratio and Itakura-Saito distance by experimental.
In this paper, the quantization noise in block-based video coding is analyzed, and a post-processing method based on the analysis is presented for reducing the quantization noise by using a wavelet transform(WT). In the proposed method, the quantization noise is considered as the sum of a blocking noise expressed as a deterministic profile and the random remainder noise. Each noise is removed in a viewpoint of image restoration using a 1-D WT, which yields a regularized differentiation. The blocking noise first is reduced by weakening the strength of each blocking noise component that appears as an impulse in the first scale wavelet domain. The impulse strength estimation is performed using median filter, quantization parameter(QP), and local activity. The remainder noise, which is considered as a white noise at non-edge pixels, then is reduced by soft-thresholding. The experimental results show that the proposed method yields better performance in terms if subjective quality as well as PSNR performance over VM post-filter in MPEG-4 for all test sequences of various compression ratios. We also present a fast post-processing in spatial domain equivalent to that in wavelet domain for real-time application.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.17
no.9
s.112
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pp.895-899
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2006
A compact representation of Green function is proposed by applying the discrete wavelet concept in the k-domain, which can be used for the acceleration of scattered field calculations in integral equation methods. Since the representation of Green function is very compact in the joint spatio-spectral domain, it can be effectively utilized in the fast computation of radiation integral of electromagnetic problems. A mathematical expression of Green function based on the discrete wavelet concept is derived and its characteristics are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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