본 논문은 전탐색 블럭매칭 움직임추정 VLSI 구조에서 클럭당 두연산(하나는 클럭의 상향에지, 하나는 하향에지에서 동작)을 수행하는 PE(Processing Element)를 교번적으로 결선, 클럭의 상향에지는 물론 하향에지에서도 동작하도록 하는 방식으로 클럭 사이클수를 줄이는 VLSI 구조를 제안한다 기존 구조에 그대로 적용되는 본 방법은 공급 데이타폭이 2 배, PE 의 HW 복잡도가 1.5 배 절대차 합 연산의 복잡도가 2 배로 늘어나 전체 하드웨어가 복잡해지나, PE수를 2배로 하여 클럭사이클수를 줄이는 방법에 비해서는 매우 효율적이다. 본 제안 구조는 계층적 움직임 추정 알고리듬을 사용한 MPEG-2 움직임 추정기 개발의 설계에 적용하여 기능과 HW 복잡도를 확인하였다.
변환기의 해석 및 정합설계에 있어서 측정되어진 데이터로 부터 그 변환기의 전기, 기계, 음향적인 특성변수를 추출하는 기술의 확보는 필수적이다. 이와 관련한 기존의 방법은 단일 공진을 갖는 변환기를 위한 것이 많았다. 본 연구에서는 두 개의 공진점을 갖는 광대역 전기음향변환기의 정확한 특성변수 추출을 위하여 Levy Method 반복적으로 사용하여 그 오차를 최소화하는 알고리듬을 개발하였다.
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
This paper presents a new high-performance VLSI architecture and VLSI implementation for full-search block matching algorithm. The proposed VLSI architecture has the feature of two directional parallel and pipeline processing, thereby reducing the PE idle time at which the direction of block matching operation within the search area is changed. Therfore, the proposed architecture is faster than the existing architectures under the same clock frequency. Based on HSPICE circuit simulation, it is verified that the implemented procesing element is operated successfully within 13 ns for 75 MHz operation.
In this paper we propose an EWLD(Enhanced Weighted Levenshtein Distance) algorithm to organize code-string pattern matching linear array processor based on the mappting to an one-dimensional array from a two-dimensional matching matrix, and design a processing element(PE) of the processor, N PEs are required instead of NS02T in the processor because of the mapping. Data input and output between PEs and all internal operations of each PE are performed in bit-serial fashion. The bit-serial operation consists of the computing of word distance (WD) by comparison and the selection of optimal code transformation path, and takes 22 clocks as a cycle. The layout of a PE is designed based on the double metal $1.5\mu$m CMOS rule. About 1,800 transistors consistute a processing element and 2 PEs are integrated on a 3mm$\times$3mm sized chip.
In this paper, the general formula of disparity estimation based on Bayesian Maximum A Posteriori (MAP) algorithm is derived and implemented with simplified probabilistic models. The probabilistic models are independence and similarity among the neighboring disparities in the configuration.The formula is the generalized probabilistic diffusion equation based on Bayesian model, and can be implemented into the some different forms corresponding to the probabilistic models in the disparity neighborhood system or configuration. And, we proposed new probabilistic models in order to simplify the joint probability distribution of disparities in the configuration. According to the experimental results, the proposed algorithm outperformed the other ones, such as sum of swuared difference(SSD) based algorithm and Scharstein's method. We canconclude that the derived formular generalizes the probabilistic diffusion based on Bayesian MAP algorithm for disparity estimation, and the propsoed probabilistic models are reasonable and approximate the pure joint probability distribution very well with decreasing the computations to 0.01% of the generalized formula.
This paper presents the matching algorithm with the satellite images using the image warping method. Two stereo images, which are used for the DEM(Digital Elevation Model) extraction, are generally distorted because the images are acquired at different locations and angles. Therefore, the matching Process can't be executed with the original images. To solve this problem, a dynamic triangular image warping method is proposed. At first, the initial matching is executed with seed point, and then, using the matched points from the initial matching, the distorted images is compensated. We experimented this algorithm with the parts of the $6000{\times}6000$ SPOT satellite images. The experiment results show this algorithm is superior to other warping algorithm.
In this paper, we propose a full-search block-matching algorithm with early retirement, which can be applied to a 1-D systolic array of processing elements (PE's) for fast motion estimation. In the proposed algorithm, a PE is retired when its current accumulated sum is equal to or larger than the current minimum MAD. If all PE's are retired, the MAD calculation is stopped for the current array position and is started for the next one in the search window. Simulation results show that the optimum motion vector is always found with less computation, the total computation cycles for motion estimation are decreased to about 60%, and the power dissipation in the PE's is reduced to about 40-60%.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
전방위 렌즈(Catadioptric mirror)는 전방위 감시를 위해 널리 사용되고 있다. 대부분의 전방위 렌즈에서의 단점은 전방위 렌즈를 통하여 획득한 영상의 해상도가 위치에 따라 일정하지 않다는데 있다. 본 논문에서 사용한 등거리 전방위 렌즈는 이러한 문제를 해결할 수 있도록 설계된 렌즈이다. 실제 등거리 전방위 렌즈를 통한 거리 계산 시 오류의 원인으로는 카메라 영상 센서와 전방위 렌즈와의 축의 어긋남, 설계 시 가정한 focal length의 변화 등을 들 수 있는데 이 중 focal length의 변화는 기구의 정확한 제작으로 해결할 수 없는 문제이다. 본 논문에서는 이러한 focal length의 변화에 대처하기 위하여 focal length를 수정하는 방법을 제안한다. 영상 정합을 통해 임의로 선정된 두 개의 object points에 대한 반대편 스테레오 영상에서 대응점을 찾은 후 이들 화소의 원점에서의 거리를 사용하여 경계에 해당하는 화소의 위치를 찾는다. 이렇게 측정된 경계의 위치가 미리 계산된 경계화소의 위치와 다를 경우 제안한 방법으로 focal length의 값을 수정한다. 제안한 방법은 매우 간단한 계산만으로 기존의 반복적 연산을 통해 수행한 focal length 수정 방법과 유사한 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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