In the communications systems with diversity, we are commonly faced on needing of new source coding technique, error resilient coding. The error resilient coding addresses the coding algorithm that has the robustness to unreliability of communications channel. In recent years, many error resilient coding techniques were proposed such as data partitioning, resynchronization, error detection, concealment, reference picture selection and multiple description coding (MDC). In this paper, we proposed an MDC using whitening transform. The conventional MDC using correlating transform is need additional information to decode the image. But, if an image is transformed using the whitening transform, the additional information is not necessary to transform because the coefficients of whitening transform have uni-variance statistics.
Recently, diagnosis techniques have been investigated to detect a Partial Discharge associated with a dielectric material defect in a high voltage electrical apparatus, However, the properties of detection technique of Partial Discharge aren't completely understood because the physical process of Partial Discharge. Therefore, this paper analyzes the process on surface discharge of polymer insulator using wavelet transform. Wavelet transform provides a direct quantitative measure of spectral content in the time~frequency domain. As it is important to develop a non-contact method for detecting the kaolin contamination degree, this research analyzes the electromagnetic waves emitted from Partial Discharge using wavelet transform. This result experimentally shows the process of Partial Discharge as a two-dimensional distribution in the time-frequency domain. Feature extraction parameter namely, maximum and average of wavelet coefficients values, wavelet coefficients value at the point of $95\%$ in a histogram and number of maximum wavelet coefficient have used electromagnetic wave signals as input signals in the preprocessing process of neural networks in order to identify kaolin contamination rates. As result, root sum square error was produced by the test with a learning of neural networks obtained 0.00828.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제18권2호
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pp.181-192
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2014
In this paper, we propose a robust real-time myocardial border tracking algorithm for echocardiography. Commonly, after an initial contour of LV border is traced at one or two frame from the entire cardiac cycle, LV contour tracking is performed over the remaining frames. Among a variety of tracking techniques, optical flow method is the most widely used for motion estimation of moving objects. However, when echocardiography data is heavily corrupted in some local regions, the errors bring the tracking point out of the endocardial border, resulting in distorted LV contours. This shape distortion often occurs in practice since the data acquisition is affected by ultrasound artifacts, dropout or shadowing phenomena of cardiac walls. The proposed method deals with this shape distortion problem and reflects the motion realistic LV shape by applying global deformation modeled as affine transform partitively to the contour. We partition the tracking points on the contour into a few groups and determine each affine transform governing the motion of the partitioned contour points. To compute the coefficients of each affine transform, we use the least squares method with equality constraints that are given by the relationship between the coefficients and a few contour points showing good tracking results. Many real experiments show that the proposed method supports better performance than existing methods.
This paper is concerned with Interval Type-2 Radial Basis Function Neural Network classifier realized with the aid of Census Transform(CT) and (2D)2LDA methods. CT is considered to improve performance of face recognition in a variety of illumination variations. (2D)2LDA is applied to transform high dimensional image into low-dimensional image which is used as input data to the proposed pattern classifier. Receptive fields in hidden layer are formed as interval type-2 membership function. We use the coefficients of linear polynomial function as the connection weights of the proposed networks, and the coefficients and their ensuing spreads are learned through Conjugate Gradient Method(CGM). Moreover, the parameters such as fuzzification coefficient and the number of input variables are optimized by Artificial Bee Colony(ABC). In order to evaluate the performance of the proposed classifier, Yale B dataset which consists of images obtained under diverse state of illumination environment is applied. We show that the results of the proposed model have much more superb performance and robust characteristic than those reported in the previous studies.
본 논문에서는 컨투어렛 변환 영역 상에서 저작권 보호, 인증 및 변형 검출 등을 위한 다중 목적의 워터마킹 기법을 제안한다. 컨투어렛 변환은 웨이블릿 변환보다 다방향성의 에지 및 부드러운 윤곽선 검출 성능이 보다 우수하여 제안한 방법에서는 4레벨 라플라시안 피라미드와 2 레벨 방향성 필터 뱅크를 이용한 컨투어렛 변환 영역 상에서 워터마크를 삽입한다. 먼저 제안한 방법의 첫 번째 단계에서는 저작권 보호를 위한 강인성 워터마킹 기법으로 워터마크 비트에 따라 원 패턴의 시퀀스를 생성하여, 이들 시퀀스 형태로 방향성 고주파 대역의 평균 계수 대역 내에 투영한다. 그리고 투영된 계수들의 분산 분포에 워터마크 비트를 각각 삽입한다. 그리고 두 번째 단계에서는 인증 및 변형 검출을 위한 준연약성 워터마킹 기법으로써, 최상위 레벨의 저주파 대역 내에 이진 워터마크 영상을 적응적 양자화기에 의하여 삽입한다. Checkmark 2.1를 이용한 평가 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 강인성 및 비가시성이 보다 우수함을 확인하였다.
State-of-the-art voice codecs have been developed to extend the input bandwidth to enhance quality while maintaining interoperability with a legacy codec. Most of them employ a modified discrete cosine transform (MDCT) for coding their extended band. We propose a source filter model-based coding algorithm of MDCT spectral coefficients, apply it to the ITU-T G.711.1 super wideband (SWB) extension codec, and subjectively test it to validate the model. A subjective test shows a better quality over the standardized SWB codec.
This paper investigates the varying characteristics of the performance degradation resulting from the different combination of wordlength in fixed-point implementation of recursive sinusoidal transform. The performance degradation is analytically derived in the form of noise-to-signal power ratio. The best wordlength combination is shown to be the equal length distribution of the given number of bits between the transform coefficients and the data. The analysis results are also verified through the computer simulations.
In this work, we will present an iris pattern recognition method as a biometrically based technology for personal identification and authentication. For this, we propose a new algorithm for extraction unique feature from images of the iris of the human eye and representing these feature using the discrete fourier transform. From the computational simplicity of the adopted transform, we can obtain more fast and efficient results than previous ones.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1313-1316
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1993
This paper presents a fuzzy system that estimates the optimal bit allocation matrices for the spatially active subimage classes of adaptive transform image coding in noisy channels. Transform image coding is good for image data compression but it requires a transmission error protection scheme to maintain the performance since the channel noise degrades its performance. The fuzzy system provides a simple way of estimating the bit allocation matrices from the optimal bit map computed by the method of minimizing the mean square error between the transform coefficients of the original and the reconstructed images.
Rendering of 3D terrain data in real-time is difficult because of its large scale. So, it is necessary to use level-of-detail(LOD) that uses fewer data, but makes almost similar image to the original. We present an algorithm for real-time LOD generation and rendering of 3D terrain data. The algorithm applies wavelet transform to the terrain data, and then generates quadtree based view-dependent LOD using wavelet coefficients that are the output of wavelet transform. It also uses frame-to-frame coherence and view culling for high frame rates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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