본 논문에서는 새로운 디지털 워터마킹 기법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 임의의 실수가 2의 지수형식의 합으로 될 수 있고, 몇 개의 수로써 표현될 수 있음을 이용하였다. 여기서, 임의의 실수가 일부분 변하더라도 2의 지수형식으로 표현하였을 경우에 큰 자리 수는 변하지 않음을 알 수 있다. 제안한 알고리즘은 입력 영상을 웨이블렛 변환하였고, 2의 지수형식으로 표현된 웨이블렛의 중요계수에 다중 바코드 워터마크를 삽입하였다. 제안한 알고리즘은 세미 블라인드이고, 객관적이면서 주관적인 워터마크 검출을 할 수 있다. 또한 병함기법을 이용함으로써 좀 더 정확한 워터마크를 추출할 수 있었다. 실험결과에서 제안한 알고리즘은 잡음 및 영상압축 공격에 대하여 향상된 결과를 보였다.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
In this paper, a patern recognition method of surface mount device(SMD) IC using wavelet transform and neural network is proposed. We chose the feature parameter according to the characteristics of coefficient matrix which is obtained from four level discrete wavelet transform (DWT). These feature parameters are normalized and then used for the input vector of neural network which is capable of adapting the surroundings such as variation of illumination, arrangement of objects and translation. Experimental results show that when the same form of feature pattern, as is used for learning, is put into neural network and gained 100% rate ofrecognition irrespective of SMD IC kinds, location and variation of illumination. In the case of unused feature pattern for learning, the recognition rate is 85.9% under the similar surroundings, where as an average recognition rate is 96.87% for the case of reregulated value of illumination. Proosed method is relatively simple compared with the traditional space domain method in extracting the feature parameter and is also well suited for recognizing the pattern's class, position and existence. It can also shorten the processing tiem better than method extracting feature parameter with the use of discrete cosine transform(DCT) and adapt the surroundings such as variation of illumination, the arrangement and the translation of SMD IC.
In this paper, a simple two-step method for structural vibration-based health monitoring for beam-like structures have been extended to plate-like structures with though-thickness cracks. Crack locations and severities of plate-like structures are detected using a hybrid approach. The interval wavelet transform is employed to extract crack singularity locations from mode shape and support vector regression (SVR) is applied to predict crack serviettes form crack severity detection database (the relationship of natural frequencies and crack serviettes) using several natural frequencies as inputs. Of particular interest is the natural frequencies estimation for cracked plate-like structures using Rayleigh quotient. Only the natural frequencies and mode shapes of intact structures are needed to calculate the natural frequencies of cracked plate-like structures using a simple formula. The crack severity detection database can be easily obtained with this formula. The hybrid method is investigated using numerical simulation and its validity of the usage of interval wavelet transform and SVR are addressed.
음성구간 검출은 음성과 잡음이 섞인 신호에서 음성구간과 비음성구간을 구분하는 과정으로 음성 향상을 위한 신호처리에서 매우 중요한 과정이다. 지금까지 음성구간 검출에 관한 많은 연구가 있었지만, 낮은 신호 대 잡음비 환경이나 자동차 잡음과 같은 시간에 따른 변화가 심한 잡음환경에서는 좋은 성능을 보이지 못하였다. 본 논문에서는 웨이브렛 밴드 엔트로피 기반의 앙상블 분산과 소프트 문턱치 기법을 이용한 새로운 음성구간 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬의 성능을 비교 평가하기 위하여 자동차 잡음이 있는 다양한 신호 대 잡음비 환경에서 실험을 수행하였으며 실험결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문은 에지와 텍스처 영역의 큰 변화에도 둔감한 HVS(Human Visual System) 특성을 고려하여 강력한 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 기존의 푸리에 형태의 변환은 영상의 전체적 주파수 성분에 대한 정보를 구할 수 있는 반면, 웨이블릿 변환법은 국부적으로 에지와 텍스처 영역을 찾을 수 있다. 그러므로 웨이블릿 변환을 통해 해당 영역을 선택하여 저작권 형태의 워터마크를 삽입한다. 이러한 제안 알고리즘을 단순히 웨이블릿 변환을 이용한 Xia의 워터마킹 기법과 비교하여 실험하였다. 기존 논문에서 사용된 공격법으로 충실도(Fidelity)와 견고성(Robustness)에 대해 실험하였고, 그 결과 HVS특성을 이용한 제안 알고리즘이 na의 기법보다 우수함을 확인하였다.
In this paper we propose a method that improves PSNR at low bit rate and reduces computational complexity in fractal image coding based on discrete wavelet transform. The proposed method, which uses significant coefficient tree, improves PSNR of the reconstructed image and reduces computational comlexity of mapping domain block onto range block by matching only the significant coefficients of range block to coefficients of domain block. Also, the proposed method reduces error propagation form lower resolution subbands to higher resolution subbands by correcting error of lower resolution subbands. Some experimental results confirm that the proposed method reduces encoding and decoding time significantly and has fine reconstructed images having no blocking effect and clear edges at low bit rate.
본 논문에서는 영상데이터의 효율적인 압축과 전송을 위하여 이산 웨이블릿 변환(Discret Wavelet Trans-form)과 MPEG 부호화 방법을 이용한 영상 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법은 다해상도를 제공하는 계층적 피라미드 구조를 이용한다. DWT로 영상을 여러 개의 밴드들로 분해한 다음, 각 밴드에서 MPEG 부호화기에서 사용하는 방법을 그대로 이용하여, 광범위하게 쓰이는 MPEG 하드웨어나 소프트웨어를 재 사용한다는 이점을 가진다. 기존의 DWT-MPEG 방법[1]은 MPEG 부호화 방법을 쓰기 전에 웨이블릿 필터 분해를 여러번을 하여, 움직임 추정을 정확하게 하지 못하였으나, 제안한 방법은 웨이블릿 필터 분해를 한 번만 하고, MPEG 부호화를 할 때, 웨이블릿 분해를 한번 더 사용하여, 움직임 추정과 보상을 좀 더 개선되게 하였다. 실험 결과, 기존의 DWT-MPEG 방법보다 제안한 방법이 화질이나 압축면에서 좀 더 향상된 결과를 얻을 수가 있었다.
In spite of the rapid development of the public network, the variety of network-based developments currently raises numerous risks factors regarding copyright violation, the prohibition and distribution of digital media utilization, safe communication, and network security. Among these problems, multimedia data tend to increase in the distributed network environment. Hence, most image information has been transmitted in the form of digitalization. Therefore, the need for multimedia contents protection must be addressed. This paper is focused on possible solutions for multimedia contents security in the public network in order to prevent data modification by non-owners and to ensure safe communication in the distributed network environment. Accordingly, the Orthogonal Forward Wavelet Transform-based Scalable Digital Watermarking technique is proposed in this paper.
This paper presents a discrete wavelet analysis based algorithm to address the fault impedance calculation under transient state in radial power distribution networks. The fault impedances have been derived under different fault conditions. Furthermore, a recursive fault distance estimation method is proposed utilizing the measured fault impedance and power line parameters. The proposed scheme can resolve the errors caused by the non-homogeneous power lines, the presence of lateral loads since, the fault impedance will always be updated with the recursive form. For the verification of the proposed scheme, a filed test has been peformed with varying fault resistances in the 22.9(kV) radial system. Power meters and fault locators were installed at the substation. It was figured out that the performance of the discrete wavelet and the recursive scheme are very good even for high fault resistance condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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