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초록

영어

Over-sampled discrete wavelet transformation is one way to overcome the disadvantages of the standard wavelet transform of shift invariance even though it increases the number of subband signals. Non-separable based discrete wavelet transform is efficient that it satisfies shift invariance and directional selectivity. In this paper, since efficient over-sampled wavelet transform is possible in a two-dimensional image processing, we show that the proposed method is well applied with performance improvement of digital image and noise removal.

한국어

과표본화된 이산 웨이브렛 변환은 입력 데이터보다 더 많은 양의 부대역 데이터들이 생성되지만 기존의 웨 이브렛 변환의 이동 불변 불만족의 단점을 극복할 수 있다. 비분리 표본화를 기반으로 하는 이산 웨이브렛 변환은 이 동 불변의 특징의 만족과 방향 선택성 등에서 더 많은 부대역 영상을 통하지만 더 효율적이다. 본 논문에서는 보다 많은 부대역 영상을 생성하는 2차원 영상처리 과표본화 된 웨이브렛 변환의 효율적인 처리를 가능하게 하여 디지털 영상의 품질 향상 및 잡음제거 응용 분야에 적용시킬 수 있음을 제안하였다.

목차

요약
 Abstract
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 과표본화 이산 웨이브렛 변환의 개념
 Ⅲ. 이중 밀도의 웨이브렛 변환
  1. 완전재생 조건
  2. 스케일링과 웨이브렛 함수
 Ⅳ. Quincunx 기반의 비분리 이산웨이브렛 변환
 Ⅴ. Quincunx 표본 기반의 과표본화이산 웨이브렛 변환
  1. Quincunx 표본 기반의 이중 트리 이산웨이브렛 변환
  2. Quincunx 표본 기반의 이중 밀도 이산웨이브렛 변환
 ⅤI. 과표본화된 이산 웨이브렛 변환의 성능 실험
  1. 완전 재생실험
  2. 잡음 제거 실험
 VII. 결론
 References

키워드

저자

• 지인호 [ Innho Jee | 정회원, 홍익대학교 컴퓨터정보통신공학과 ] Corresponding Author

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• 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