Halftoning of gray-scale image is a process to produce a binary image. The error diffusion halftoning method produces high qualify binary image but that has some defects such as sharpening and directional artifacts. We propose the threshold modulation to reduce such defects. The proposed algorithm uses thresholds reflecting local characteristic of image. We calculate thresholds which minimize errors of flat region of each gray-scale level by using a linear gain between original image and error-diffused image and then represent edge by compensating thresholds in proportion to edge information. The proposed method improves on halftone quality by minimizing an error which cause sharpening and directional artifact.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.12
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pp.109-117
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2015
In this paper, we proposed error-reducing method to source or measure a current or voltage for LED in the I-V characteristic analysis system using a digital signal processor (DSP). this method has the advantage of reducing a non-linear circuit error and random error. random error can be reduced using recursive averaging technique and non-linear circuit error can be reduced using 2rd polynomial regression calibration parameters fitting with measured sample data. it corrects measured error of IR, VR, VF1, VF2, VF3 of LED using calibration parameters. experimental results show that can be performed with about 0.017~0.043% accuracy.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.10
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pp.77-83
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2016
This paper presents an adaptive retinex algorithm using skewness for contrast enhancement of color images. In order to estimate the degree of low contrast of an image, skewness of luminance of an observed image is used to define a parameter, and a non-linear function is proposed to compensate the reflectance using the parameter and estimated reflectance. In addition, determination of gain and offset of the non-linear function is addressed using statistics of the estimated reflectance. The relation between an observed luminance and the compensated luminance is used to compensate color components with the reduction of computational cost. The experimental results show that the proposed algorithm has the capability to effectively improve the contrast without color distortion.
Ko, Min Soo;Cho, Choong Sang;Shin, Hwa Seon;Yoo, Jisang
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.240-241
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2014
3D 입체영상 변환 기술은 콘텐츠 확보의 측면에서 그 중요성이 대두되고 있다. 하지만 입체변환 기술은 매 프레임마다 모두 수작업을 거치기 때문에 다수의 인력과 오랜 작업 시간이 필요하여 생산성 문제가 발생하고 있다. 그 중 깊이영상의 외곽선을 벡터 곡선으로 그리는 작업이 수작업을 통해 이루어지고 있으며 오랜 작업시간이 걸리게 한다. 본 논문에서는 기존의 입체영상 변환 과정의 자동화율을 높이기 위한 깊이영상 양자화 및 베지어 곡선 생성 방법을 제안한다. 연속적인 깊이값을 갖는 깊이영상을 입력으로 받아 선형 또는 비선형 기반의 양자화 방법을 이용하여 깊이영상을 양자화 한다. 이 때 경계부분에 발생하는 페더를 제거하여 양자화 깊이영상의 경계를 보정한다. 양자화 깊이영상에서 같은 깊이를 잇는 등심선을 생성하고 방향 변화가 큰 지점인 굴곡점들을 추출하여 등심선을 다수의 곡선으로 구분한다. 각 곡선의 양 끝의 굴곡점과 그 사이의 중간점을 이용하여 3차 베지어 곡선의 제어 포인트를 계산한다. 같은 수행 단계를 모든 등심선에 적용하여 사용자가 미세보정하기 쉬운 3차 베지어 곡선들을 생성한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
This study to design an optimum phase implementing a 256 phase Opto-ULSI processor for multi-function capable optical networks. The design of an 8 phase processor is already in construction and will provide the Initial base for experimentation and characterisation. The challenge is to be able to compensate for the non-linearity of the liquid crystal, find an optimum phase, and implement a larger scale Opto-ULSI processor. This research is oriented around the initial development of an 8 phase Opto-ULSI processor that implements a Beam Steering (BS) Opto-ULSI processor (OUP) for integrated intelligent photonic system (IIPS), while investigating the optimal phase characteristics and developing compensation for the non-linearity of liquid crystal.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.16
no.4
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pp.377-386
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2003
The proposed simplified MDOF model is applied to a half-scale single-story reinforced masonry test building with a single diagonally-sheathed diaphragm. Comparisons of analytical studies to experimental tests can be valuable for understanding the seismic response of these types of buildings and for determining the qualities and limitations of the simplified models. A model calibration process is performed in this paper to determine the required structural properties based on the elastic and inelastic test responses for test building. This approach is necessary since established methods to determine the in-plane and out-of-plane stiffness, strength, and hysteresis do not exist.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.564-564
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2016
개념적 수문 모형은 탱크의 개수, 탱크 간 관계구조, 그리고 저류량과 유출량 간 선형/비선형 관계 정의 방식 등에 따라 다양한 형태로 개발되어왔으며, 각 모형마다 매개변수 수 및 입력 자료가 상이하다. 모형의 매개변수가 많아지면 결과가 좋게 나타날 수 있으나, 늘어난 매개변수에 대해 물리적 의미를 부여하고 해석하기가 쉽지 않다. 단순한 모형은 보정이 용이하고 그 특성상 실무에서 널리 이용되고 있으나, 물순환 구조가 복잡한 유역에 대해서는 적용성이 떨어질 수 있다. 하지만 매개변수의 수가 많은 모형이 적은 모형에 비해 항상 결과가 좋은 것은 아니다. 복잡한 모형은 부족한 안정성에 의해 보정 기간에서는 결과가 좋았으나, 검정 기간 대해 결과가 안 좋을 수도 있으며 이에 대한 평가가 필요하다. 본 연구에서는 국내에서 주로 이용되는 개념적 모형을 대상으로 모형의 복잡성과의 정확도의 관계를 비교 평가하고자 한다. 대상 모형으로는 수정 3단 Tank 모형, Im's Tank 모형, Two-Parametric Hyperbolic Model (TPHM), 그리고 Daily Watershed Streamflow Model (DAWAST)을 선정하였고, 대상유역으로는 이동저수지 상류에 위치한 2개 유역을 선정하였다. 모형 간 비교를 위한 정량적 통계적 지표로 $R^2$, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE), root mean square error-observations standard deviation ratio (RSR), 그리고 percent bias (PBIAS)를 이용하였다. 본 연구 결과는 개념적 수문 모형에 대한 이해를 증진하고, 장기유출 해석을 위한 수문 모형의 선택 시 모형의 복잡도 및 정확도의 관점에서 도움을 줄 수 있는 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
A large number of non-responses are occurring in the sample survey, and various methods have been developed to deal with them appropriately. In particular, the bias caused by non-ignorable non-response greatly reduces the accuracy of estimation and makes non-response processing difficult. Recently, Chung and Shin (2017, 2020) proposed an estimator that improves the accuracy of estimation using parametric super-population model and response rate model. In this study, we suggested a bias corrected non-response mean estimator using a nonparametric function generalizing the form of a parametric super-population model. We confirmed the superiority of the proposed estimator through simulation studies.
Video stabilization is performed to remove unexpected shaky and irregular motion from a video. It is often used as preprocessing for robust feature tracking and matching in video. Typical video stabilization algorithms are developed to compensate motion from surveillance video or outdoor recordings that are captured by a hand-help camera. However, since the vehicle video contains rapid change of motion and local features, typical video stabilization algorithms are hard to be applied as it is. In this paper, we propose a novel approach to compensate shaky and irregular motion in vehicle video using linear regression model and vertical projection histogram matching. Towards this goal, we perform vertical projection histogram matching at each sub region of an input frame, and then we generate linear regression model to extract vertical translation and rotation parameters with estimated regional vertical movement vector. Multiple binarization with sub-region analysis for generating the linear regression model is effective to typical recording environments where occur rapid change of motion and local features. We demonstrated the effectiveness of our approach on blackbox videos and showed that employing the linear regression model achieved robust estimation of motion parameters and generated stabilized video in full automatic manner.
Recently, interest in potential for estimating water quality using high resolution satellite images is increasing. However, low SNR(Signal to Noise Ratio) over inland water and radiometric errors such as non-linearity of brightness value of high resolution satellite images often lead to accuracy degradation in water quality estimation. Therefore radiometric correction should be carried out to estimate water quality for high resolution satellite images. For KOMPSAT-2 images parameters for brightness value-radiance conversion are not available and precise radiometric correction is difficult. To exploit KOMPSAT-2 images for water quality monitoring, it is necessary to investigate non-linearity of brightness value and noise over inland water. In this paper, we performed brightness value comparison between KOMPSAT-2 images and IKONOS/GeoEye-1, which are known to show the linearity. We used the images obtained over the same area and on the same date for comparison. As a result, we showed that although KOMPSAT-2 images are more noisy;the trend of brightness value and pattern of noise are almost similar to reference images. The results showed that appropriate target area to minimize the impact of noise was $5{\times}5$. Non-linearity of brightness value between KOMPSAT-2 and reference images was not observed. Therefore we could conclude that KOMPSAT-2 may be used for estimation of water quality parameters such as concentration of chlorophyll.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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