貝蘇章 Soo-Chang Pei

主要研究領域:

研究領域摘要:

(一) 快速演算法之研發

利用數論，有限場域及多項式轉換發展快速二度空間迴旋及離散傅立葉轉換演算法，並以Split-Radix Fast Hartley transform及

Fast Biased Polynomial Transforms 成果受到國外引用較多。

(二) FIR數位濾波器之設計

自1988年來利用埃根方法設計FIR數位濾波器，數位微分器及希伯特轉換獲得相當大的突破及進展，由於此方法簡單、快速不需要耗時的最佳化演算，同時能考慮時頻域上的限制條件受到國內外學術界肯定，並頗為廣泛流傳引用，同時此法可延伸至設計二維及多維數位濾波器，提供數位影像處理及醫學影像上之應用，最近正從事以埃根方法來設計IIR數位濾波器，並己獲得相當良好的研究進展及成果。

(三) 韋格納時頻率分佈函數及濾波

對時變訊號的處理與分析，傳統的訊號處理方法不再適用，自1989年即開始從事時頻域分佈函數之研究，也得到一些進展，發表數篇

論文。

(四) IIR數凹谷道型濾波器(Digital Notch Filter)之設計

此種特殊濾波器能消除窄頻雜訊干擾( Narrow-band Interference)，自1993年開始發展，有兩位碩士論文及一位博士論文產生，從適應性演算法，二度空間Notch filter及硬體實現架構，以及ECG醫學生理訊號處理上之應用，均有涉及成果產生，國內外從事此方面有深入研究的並不很多。

(五) 數理型態學(Mathematical Morphology)在影像處理與分析上之應用

將數理型態學應用到影像的子頻帶濾及分解(2D Subband decomposition)有良好研究成果，近年來將此應用至「機械人的自動路徑找尋」(Robot path finding)獲得相當不錯的效果及重現，有兩位博士論文產生。

(六) 形狀正規化(Shape Normalization)與圖形識別

利用Moment來從事圓對稱形狀(Rotationally Symmetric Shape)之正規化及在圖形識別及電腦視覺上之應用，在Pattern   Recognition Journal 發表受到國外的重視。

(七) 彩色影像量化、壓縮及處理

1993年受到普林斯頓大學劉必治教授(Professor Bede Liu)演講之啟發，即對彩色影像量化產生濃厚的興趣，開始鑽研，發展

Dependent Scalar Quantization 的彩色影像量化新方法，並利用SOFM Neural Network 找出最佳彩色調色盤，並可應用在影像壓縮，傳輸及多媒體資料庫查詢等領域，近年來延伸到彩色影像分割(Color Image Segmentation)上有相當良好的研究成果。

(八) 極低位元率視訊編碼

從事國科會高畫質電視、數位視訊及多媒體研究計劃之贊助，發展Novel Bolck Truncation Coding, Spatio-temporal HVS Stereo Video Coding以及Model-based image coding的極低位元率視訊編碼新方法。

(九)離散分數訊號轉換之研究(Discrete Fractional Signal Transforms)

此種新穎的轉換研究在光學訊號處理上已獲得相當大的突破與進展本人與研究生近年將其研究延伸發展到離散分數訊號轉換，可以適用在數位訊號處理領域，並有廣泛的應用，在國內外此方面的新進展，已具領先的地位。

(十) 數位浮水印技術

在數位資訊化普及與網際網路發展的衝擊，智慧財產權的保護日益受到重視，近年來將從事聲音、影像、視訊及音樂等多媒體資料之數位浮水印技術的發展，利用人類視覺及聽覺模式研發新穎的浮水印技術，已有一些不錯的進展。