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은종숙,이종민,이용준,신재호 동국대학교 산업기술환경대학원 1996 산업기술논총 Vol.3 No.-
심장계통 질환의 진단에 이용되는 심전도는, 24시간 이상의 관찰이 필요하기 때문에 엄청난 저장용량이 필요하며, 이를 원격진료 등에 이용하기 위해서는 압축이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 PMS-B 기법에 근거한 고속 벡터양자화 및 엔트로피 부호화 기법을 이용해서 심전도를 효과적으로 압축하는 방법을 제안한다. 특히, 웨이브렛 계수의 저주파 대역에서는 PCM을 수행하고, 고주파 대역에서는 PMS-B 기법에 근거한 고속 벡터양자화를 적용한다. 그리고, 벡터양자화 과정을 거친 후 전송될 인덱스에는 무손실 엔트로피 부호화 기법인 LZW 압축을 수행하므로써 최고의 CR을 얻는다. 시뮬레이션 결과, 효과적인 압축률과 임상적으로 허용가능한 PRD를 유지하면서 실시간처리가 가능한 심전도 압축기법임이 입증되었다. ECG signal used for the diagnostic purposes of the heart disease needs to be compressed due to the amount of storage requirements to measure it over 24 hours and due to the transmission speed of telemetry system for emergency medicine. In this paper, an efficient ECG compression technique, using wavelet transform, fast vector quantization based on the PMS-B algorithm, and an entropy encoding, is presented. In particular, wavelet coefficients at the lower frequency regions are quantized by PCM, while fast VQ based on the PMS-B algorithm are operated on the coefficients at the higher regions. After the VQ procedure, the best CR is attained through the lossless LZW entropy encoder applying to the indices to be transmitted. As the result of simulation, it turns out that the real-time processable ECC data compression technique has clinically acceptable PRD and sufficient CR.
웨이브렛 계수 Zero Crossings를 이용한 영상의 잡음제거 및 압축
신재호,이용준,은종숙,이성우 동국대학교 산업기술연구원 1997 산업기술논문집 Vol.10 No.-
윤곽선이나 에지같은 영상 데이터의 중요한 성분들은 웨이브렛 계수의 zero crossings를 통해 검출할 수 있다. 이런 방법은 영상의 패턴 인식에 관한 연구에서 sharp variation points를 검출하는데 사용되었다. 웨이브렛 변환과 zero-crossings를 거쳐 국부 극치의 위치를 검출하는데 이 방법을 적용하여서 영상의 잡음제거에 사용하도록 개선하였다. 더욱이 영상 데이터에서 전체 영상의 픽셀과 정보를 저장하는 대신, 대부분의 중요한 성분을 효과적으로 몇몇 국부 극치값으로 압축하였다. 그 결과 새로 개선된 기법은 패턴 인식 분야에서만 아니라 높은 압축률의 잡음 제거에도 사용될 수 있다. The important image data components such as contours and edges could be detected by zero crossings of wavelet coefficient. This method has been used for the studies on pattern recognition of images to detect sharp variation points. We have applied it to detection of the position of local maxima through zero-crossings and wavelet transform, so that it is improved to be used for noise-eliminating of image. In addition it could compress the image data into a few of local maxima which held the most of important component efficiently without saving All image pixels and information. As the result, the newly improved method could be implemented not merely for the field of pattern recognition but for that of noise removal at the higher compression ratio.