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방향의 선택성 향상을 통한 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환의 성능 개선
Improvement of Double Density Discrete Wavelet Transformation with Enhancement of Directional Selectivity

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제12권 제2호 (2012.04)바로가기
  • 페이지
    pp.221-232
  • 저자
    임중희, 신종홍, 지인호
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A176269

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The double-density discrete wavelet transform(DWT) is an improvement upon the critically sampled DWT with important additional properties. It employs one scaling function and two distinct wavelets, which are designed to be offset from one another by one half. And it is overcomplete by a factor of two. Also, this transformation is nearly shift-invariant. But there is room for improvement because not all of the wavelets are directional. That is, although the double-density DWT utilizes more wavelets, some lack a dominant spatial orientation, which prevents them from being able to isolate those directions. Proposed method is a DWT that combines the double-density DWT and quincunx sampling, each of which has its own characteristics and advantages. Especially, the quincunx sampling treats the different directions more homogeneously. As a result, since proposed method can generate sub-images of multiple degrees rotated versions, this method provides an improved performance in image processing fields.
한국어
이중 밀도 이산 웨이브렛 변환은 정밀하게 표본화되는 이산 웨이브렛 변환에 중요한 특징을 추가하여 그 성능을 개선한 것이다. 우선적으로 이 변환은 하나의 스케일링 함수와 두 개의 웨이브렛 함수로 구성된다. 즉, 3개 채널로 분해가 되며 두 웨이브렛 함수는 주파수 대역을 1/2씩 분할하도록 설계되었다. 따라서 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들을 생성하면서도 완전재생을 만족한다. 또한 근사적으로 이동 불변의 특징을 만족하도록 설계되었다. 그러나 웨이브렛들이 모든 방향성을 반영하지 못하는 제약성을 갖는다. 즉, 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환이 기존의 웨이브렛 변환보다 우수하지만, 다양한 방향성의 부족으로 그에 대한 처리가 제약받는다. 본 논문에서 제안된 방법은 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환에 quincunx 표본화를 결합하여 각각의 장점을 얻도록 하였다. 특히, quincunx 표본화는 더 많은 방향성을 생성할 수 있다. 결과적으로 제안된 방법이 다양한 각도의 회전된 부영상을 생성할 수 있기 때문에 영상처리 영역에서 향상된 성능을 제공할 수 있다.

목차

요 약
 Abstract
 I. 서론
 II. 과표본 이산 웨이브렛 변환의 개념
 III. 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환
 IV. 이중 트리 이산 웨이브렛 변환
 V. 방향 선택성을 향상한 2차원 이중 밀도 이산 웨이브렛 변환
  5.1 Quincunx 표본화의 개념
  5.2 3방향 분리 처리를 수행하는 2차원 이중밀도 이산 웨이브렛 변환의 제안
 VI. 제안된 방법에 대한 성능 실험
  6.1 완전재생 실험
  6.2 선택적 방향성 실험
  6.3 잡음 제거 실험
 VII. 결론
 참고문헌

저자

  • 임중희 [ Joong-Hee Lim | 정회원, 홍익대학교 대학원 전자전산공학과 ]
  • 신종홍 [ Jong-Hong Shin | 정회원, 한국사이버대학교 정보보안학과 ]
  • 지인호 [ Inn-Ho Jee | 정회원, 홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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