Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.7
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pp.551-558
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2000
In this paper a systematic approach to automatic classificationi of power system harmonic disturbances is proposed where the proposed approach consists of the following three steps:(i) detecting and localizing each harmonic disturbance by applying discrete wavelet transform(DWT) (ii) extracting an efficient feature vector from each detected disturbance waveform by utilizing FFT and principal component analysis (PCA) along with Fisher's criterion and (iii) classifying the corresponding type of each harmonic disturbance by recognizing the pattern of each feature vector. To demonstrate the performance and applicability of the proposed classification procedure some simulation results obtained by analyzing 8-class power system harmonic disturbances being generated with Matlab power system blockset are also provided.
This paper presents a wavelet-based digital watermarking technique for still images. The digital watermarking considering human visual system (HVS) to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermarking embedding is modified discrete wavelet transform (DWT) coefficients of the subbands of the images. The human visual system is number of factors that effect the noise sensitivity of human eyes that is considered to increase the robustness and perceptual invisibility of digital watermark. The watermark detection is blind watermark ( original image is not required ). Experimental results successful against attacks by image processing such as add noise, cropping, filtering, JPEG and JPEG2000 compression.
The discrete wavelet transform(DWT) has potential as a tool for supplying discriminatory attributes with which to distinguish seismic events. The wavelet transform has the great advantage over the Fourier transform in being able to localize changes. In this study, a discrete wavelet transform is applied to seismic traces for identifying seismic events and picking of arrival times for first breaks and S-wave arrivals. The precise determination of arrival times can greatly improve the quality of a number of geophysical studies, such as velocity analysis, refraction seismic survey, seismic tomography, down-hole and cross-hole survey, and sonic logging, etc. provide precise determination of seismic velocities. Tests for picking of P- and S- wave arrival times with the wavelet transform method is conducted with synthetic seismic traces which have or do not have noises. The results show that this picking algorithm can be successfully applied to noisy traces. The first arrival can be precisely determined with the field data, too.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.7
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pp.487-494
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2013
Medical image watermarking has received extensive attention as wide security services in the healthcare information system. This paper proposes a blind medical image watermarking approach on the segmented gray-matter (GM) images by utilizing discrete wavelet transform (DWT) and discrete cosine transform (DCT) along with enhanced suppressed fuzzy C-means (EnSFCM) for the optimal selection of sub-blocks position to insert a watermark. Experimental results show that the proposed approach outperforms other methods in terms of peak signal to noise ratio (PSNR) and M-SVD. In addition, the proposed approach shows better robustness than other methods in normalized correlation (NC) values against several attacks, such as noise addition, filtering, JPEG compression, blurring, histogram equalization, and cropping.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.3
no.4
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pp.283-288
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2001
In this paper, we proposed a method for extracting facial characteristics of human being in an image. Given a pair of gray level sample images taken with and without human being, the face of human being is segmented from the image. Noise in the input images is removed with the help of Gaussian filters. Edge maps are found of the two input images. The binary edge differential image is obtained from the difference of the two input edge maps. A mask for face detection is made from the process of erosion followed by dilation on the resulting binary edge differential image. This mask is used to extract the human being from the two input image sequences. Features of face are extracted from the segmented image. An effective recognition system using the discrete wave let transform (DWT) is used for recognition. For extracting the facial features, such as eyebrows, eyes, nose and mouth, edge detector is applied on the segmented face image. The area of eye and the center of face are found from horizontal and vertical components of the edge map of the segmented image. other facial features are obtained from edge information of the image. The characteristic vectors are extrated from DWT of the segmented face image. These characteristic vectors are normalized between +1 and -1, and are used as input vectors for the neural network. Simulation results show recognition rate of 100% on the learned system, and about 92% on the test images.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.8
no.2
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pp.1-8
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2008
The object of watermarking is to prevent from copying and distributing without the copyright or right of ownership. In case of using watermark as an image data we can detect watermark whether an original image exists or not. In this paper, we proposed that an image data is used for watermark and the watermark is detected without an original image. After the original image is transformed with DWT and the watermark is transformed with DCT, they are transformed with binary number. We calculate an optimal bit position for concealing watermark of an original binary image and insert the watermark and determine the best position for robustness against JPEG compression, filtering, and resampling attacks within inserted watermark image. In this paper, we are able to confirm the right of copyright and ownership easily while using invisible watermark and also we can detect a watermark without an original image.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.40
no.2
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pp.17-25
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2003
In this paper, a processor architecture is proposed based on the state space implementation technique for real time processing of 2-D discrete wavelet transform(DWT). It conducts 2-D DWT operations in consideration of row and column direction simultaneously, thus can reduce latency due to memory access for storing intermediate results. It is a VLSI architecture suitable for real time processing. The proposed architecture includes only four multipliers and four adders, and NK-N internal memory storage, where K denotes the length of filter. It has a small hardware complexity. Therefore it is very suitable architecture for real time, embedded applications such as web camera server. Since the processor is easily extended to array structure, it can be applied to various image processing applications.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2002.11a
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pp.155-159
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2002
Wire ropes are used in a myriad of various industrial applications such as elevator, mine hoist, construction machinery, lift, and suspension bridge. Especially, wire rope of crane is important component to container transfer. If it happens wire rope failures in operating, it may lead to safety accident, economic power loss by productivity decline, competitive power decline of container terminal and so on. To solve this problem, we developed wire rope fault detecting system as a portable instrument, and this system is consisted of 3 parts that fault detecting part using hall sensor, permanent magnets and analog unit, and digital signal processing part using data acquisition card, monitoring part using wavelet transform, denoising method. In this paper, a wire rope is scanned by this system after makes several broken parts on the surface of wire rope artificially. All detected signal has external noise or disturbance according to circumstances. So, we applied to discrete wavelet transform to extract a signal from noisy data that was used filter. In practical applications of denoising, it is shown that wavelet pursue it with little information loss and smooth signal display. It is verified that the detecting system by denoising has good efficiency for inspecting faults of wire ropes in service. As a result, by developing this system, container terminal could reduce expense because of extension of wire ropes exchange period and could competitive power. Also, this system is possible to apply in several fields like that elevator, lift and so on.
In this paper, we proposed a wavelet-based digital watermarking algorithm using human visual system and subband-adaptive threshold. After the original image is transformed using discrete wavelet transform(DWT), the perceptually significant coefficients of the each subband excluding the lowest level subbands are utilized to embed the watermark. To select perceptually significant coefficients, we use subband-adaptive threshold. For the selected coefficients, the watermark is embedded by rising HVS. We tested the performance of the proposed algorithm compared with conventional watermarking algorithm by computer simulation. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the conventional algorithm.
In this paper, a novel watermarking technique is proposed to authenticate the owner-ship of copyright for the digital contents. Using the 2-level DWT(Discrete Wavelet Transform) we divide a specific frequency band into detailed blocks and apply PIM(picture information measure). After the complexity is calculated, the watermark is embedded in only on high complexity areas. Conventional watermarking technique damages to the original image, because it does not consider the feature of the whole area or a specific frequency band. Easily affected by noise and compression, it is difficult to extract the watermark. However, the proposed watermarking technique, considering the complexity of input image, does not damage to the original image Simulation result show that the proposed technique has the robustness of JPEG compression, noise and filtering such as a general signal processing
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[게시일 2004년 10월 1일]
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