Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2006.06b
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pp.227-232
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2006
In this paper, a Kalman filter application for GDSS(Group Digital Surveillance System) developed to protect an aquaculture farms is discussed GDSS is composed by a WIWAS(Watching, Identification, Warning, and Action System) and a FDS(Fishery Detection System) that will monitor incoming and outgoing vessels in the aquaculture farms. In the FDS, a tracking function to track vessels without F-AIS(Fishery Automatic Identification System) is needed and the Kalman filter is applied to track vessels around the aquaculture farms. Some simulation results for the multi-objects with white noise is presented and the adaptation possibility for tracking system is discussed.
Image compression is now essential for applications such as transmission and storage in data bases. For video and digital image applications the use of long tap filters, while not providing any significant coding gain, may increase the hardware complexity. We use a wavelet transform in order to obtain a set of bi-orthogonal sub-classes of images; First, the design of short kernel symmetric analysis is presented in 1-dimensional case. Second, the original image is decomposed at different scales using a subband filter banks. Third, this paper is presented a technique for obtaining 2-dimensional bi-orthogonal filters using McClellan transform. It is shown that suggested wavelet bases is well used on wavelet transform for image compression. From performance comparison of bi-orthogonal filter, we actually use filters close to ortho-normal filters on application of wavelet bases to image analysis.
Lee, Sung Kap;Park, Young Soo;Lee, Gang Seong;Lee, Jong Yong;Lee, Sang Hun
Journal of Digital Convergence
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v.11
no.12
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pp.459-465
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2013
This paper is a study on an object extraction method which using color features of an object and background in the image. A human recognizes an object through the color difference of object and background in the image. So we must to emphasize the color's difference that apply to extraction result in this image. Therefore, we have converted to HSV color images which similar to human visual system from original RGB images, and have created two each other images that applied Median Filter and we merged two Median filtered images. And we have applied the Mean Shift algorithm which a data clustering method for clustering color features. Finally, we have normalized 3 image channels to 1 image channel for binarization process. And we have created object map through the binarization which using average value of whole pixels as a threshold. Then, have extracted major object from original image use that object map.
The ultrasound image uses ultrasonic pulses to receive the reflected waves and construct an image necessary for diagnosis. At this time, when the signal becomes weak, noise is generated and a slight difference in brightness occurs. In addition, fluctuation of image due to breathing phenomenon, which is the characteristic of ultrasound image, and change of motion in real time occurs. Such a noise is difficult to recognize and diagnose visually in the analysis process. In this paper, morphological features are automatically extracted by using image processing technique on ultrasound acquired images. In this paper, we implemented a GPU - based fast filter using a cloud big data processing platform for image processing. In applying the GPU - based high - performance filter, the algorithm was run with performance 4.7 times faster than CPU - based and the PSNR was 37.2dB, which is very similar to the original.
Je, Uikyu;Kim, Kyuseok;Cho, Hyosung;Kim, Guna;Park, Soyoung;Lim, Hyunwoo;Park, Chulkyu;Park, Yeonok
Progress in Medical Physics
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v.27
no.1
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pp.1-7
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2016
In this work, we considered a compressed-sensing (CS)-based image deblurring scheme with a total-variation (TV) regularization penalty for improving image characteristics in digital tomosynthesis (DTS). We implemented the proposed image deblurring algorithm and performed a systematic simulation to demonstrate its viability. We also performed an experiment by using a table-top setup which consists of an x-ray tube operated at $90kV_p$, 6 mAs and a CMOS-type flat-panel detector having a $198-{\mu}m$ pixel resolution. In the both simulation and experiment, 51 projection images were taken with a tomographic angle range of ${\theta}=60^{\circ}$ and an angle step of ${\Delta}{\theta}=1.2^{\circ}$ and then deblurred by using the proposed deblurring algorithm before performing the common filtered-backprojection (FBP)-based DTS reconstruction. According to our results, the image sharpness of the recovered x-ray images and the reconstructed DTS images were significantly improved and the cross-plane spatial resolution in DTS was also improved by a factor of about 1.4. Thus the proposed deblurring scheme appears to be effective for the blurring problems in both conventional radiography and DTS and is applicable to improve the present image characteristics.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.296-299
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2003
In this paper, an underwater acoustic digital transceiver is designed and implemented by a multiple DSPs system. We have designed a QPSK transmitter based on look-up table and 13-symbols Barker code is used for frame synchronization. Channel distortions are compensated by a wide-band beamformer based on FIR filter and an adaptive equalize. with RLS algorithm. Uniform linear array (ULA) with four elements is used for the spartial signal processing. 1/2 convolutional code and Viterbi decoder are implemented to overcome time-varying multi-path fading. Also, we show experimental results in the underwater anechoic basin at KRISO/KORDl and Goseong, Donghae and Soyang lake of Kangwon-do.
This paper proposes a new algorithm that generates a panorama image for reconstruction of image-based virtual environment. Proposed algorithm can generate panorama image from input images using the projective transform based on the feature model and a fully immersive image-based virtual environment according to the user's view point by the sphere mapping. Especially, proposed algorithm supports robust methods of camera rotation and is applied to various images to estimate ist performance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.4
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pp.155-164
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2015
In this paper, we propose a new color interpolation method based on trilateral filter approach, which not only preserve the high-frequency components(image edge) while interpolating the missing raw data of color image(bayer data pattern), but also immune to the image noise components and better preserve the detail of the low-frequency components. The method is the trilateral filter approach applying a gradient to the low frequency components of the image signal in order to preserve the high-frequency components and the detail of the low-frequency components through the measure of the freedom of similarity among adjacent pixels. And also we perform Gaussian smoothing to the interpolated image data in order to robust to the noise. In this paper, we compare the conventional demosaicing algorithm and the proposed algorithm using 10 test images in terms of hue MAD, saturation MAD and CPSNR for the objective evaluation, and verify the performance of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.26
no.3
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pp.263-273
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2008
The precision of sensors' position is particularly important in the application of road extraction or digital map generation. In general, the various ranging solution systems such as GPS, Total Station, and Laser Ranger have been employed for the position of the sensor. Basically, the ranging solution system has problems that the signal may be blocked or degraded by various environmental circumstances and has low temporal resolution. To overcome those limitations a IMU/range integrated system could be introduced. In this paper, after pointing out the limitation of extended Kalman filter which has been used for workhorse in navigation and geodetic community, the two sampling based nonlinear filters which are sigma point Kalman filter using nonlinear transformation and carefully chosen sigma points and particle filter using the non-gaussian assumption are implemented and compared with extended Kalman filter in a simulation test. For the ranging solution system, the GPS and Total station was selected and the three levels of IMUs(IMU400C, HG1700, LN100) are chosen for the simulation. For all ranging solution system and IMUs the sampling based nonlinear filter yield improved position result and it is more noticeable that the superiority of nonlinear filter in low temporal resolution such as 5 sec. Therefore, it is recommended to apply non-linear filter to determine the sensor's position with low degree position sensors.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.36D
no.1
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pp.63-73
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1999
This paper presents new pipeline architecure for low power and high speed digital FIR filters. The proposed architecture based on retiming technique achieves enhancement on speed by sharing the input delay stage with multiplication of input data and on power combined with supply voltage scaling down technique. An 8-tap digital FIR filter for PRML disk-drive read channels adopting the proposed pipeline architecture has been designed and fabricated with 0.8${\mu}m$ CMOS double metal process technology. Measured results show that the designed FIR filter operates to 192 MHz in average and dissipates 1.22 mW/MHz at 3.3.V power supply. As a result, the proposed architecture improves speed by about 16% and reduces power dissipation by about 23% when operating at the same throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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