The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1382-1397
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1991
The QM-Coder based on the recommandation of the JBIG committee has been studied for applying it to G3 FAX. In the point of view of implementation. the QM-Coder is modified to have following properties : 1) initialized at each start of the new line for protecting the error propagation, 2) pixel context for error estimation, fill bit insertion to meet minimum scan line time of 10 msec. and it is found that the modified QM-Coder is useful for encoding half tone images for low end G3 FAX machine, For higher compression ration than QM-Coder in encoding of the image binarized by ordered orther thchniques, a rearranging process before applying the QM-Coder is used and the resultant compression ratic was increased 1.13∼1.31 times than that of the conventional QM-Coder.
In this paper, we propose a new deinterlacing algorithm which is an edge dependent Interpolation (EDI) algorithm based on a horizontal edge pattern. Generally, a conventional EDI algorithm has a visually better performance than any other deinterlacing algorithm using one field. However, it produces unpleasant results due to the failure of estimating edge direction. In order to exactly detect edge direction, we use not only simple difference but also edge patterns. Experimental results indicate that the proposed algorithm outperforms conventional approaches with respect to both objective and subjective criteria. Index Terms I-to-P conversion, deinterlacing, edge dependent interpolation, edge pattern.
본 논문에서는 One-bit 변환을 기반으로 한 고속의 가변 블록 크기 움직임 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 블록 내의 평균값을 이용하여 8bit 화소값을 1bit로 변환한 후 움직임 예측을 수행한다. One-bit 변환을 통한 영상의 단순화는 움직임 추정의 계산적 부담을 감소시켜 빠른 탐색을 가능하게 한다. 그리고 블록 내의 움직임 정도를 미리 판별하여 이를 기반으로 한 적응적 탐색이 불필요한 탐색을 제거하고 움직임이 큰 블록에서는 정합과정을 심화시켜 보다 정확한 움직임 예측을 수행한다. 본 제안된 방식을 가지고 실험한 결과 한 프레임당 적은 수의 블록으로 고정된 크기의 블록을 가진 전역 탐색 블록 정합 알고리즘(full search block matching algorithm; FSBMA)보다 예측 에러를 적게 발생시켜 평균적으로 0.5dB 정도의 PSNR 개선을 가져왔다. 특히, 움직임이 많은 영상에서 뛰어난 효과를 나타냈다.
In this paper we have studied the underwater vector channel modeling for MIMO(Multiple Input Multiple Output) to increase the performance and efficiency for ultrasound communication in underwater channel environments. Also we have analyzed the MIMO techniques using the proposed channel modeling. For underwater MIMO channel modeling. experiments were done in real channel environments and the data were analyzed to estimate parameters such as fading, Doppler, time delay, angle of arrival, and receiving power. These were used for modeling of underwater vector channel modeling for MIMO. Additionally, we have analyzed the performance of MIMO systems using our proposed channel models. As a result we could see that the BER has decreased severely with the same SNR when using the MIMO system.
Park, Junsung;Hong, Hyunkee;Choi, Wonei;Kim, Daewon;Yang, Jiwon;Kang, Hyungwoo;Lee, Hanlim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.2_1
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pp.191-201
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2018
In this present study, we, for the first time, retrieved total column of ozone ($O_3$) and tropospheric ozone vertical profile using the Optimal Estimation (OE) method based on the MAX-DOAS measurement at the Yonsei University in Seoul, Korea. The optical density fitting is carried out using the OE method to calculate ozone columns. The optical density between the MAX-DOAS data obtained by dividing the measured intensities for each viewing elevated angle by those at the zenith angle. The retrieved total columns of the ozone are 375.4 and 412.6 DU in the morning (08:13) and afternoon (17:55) on 23 May, 2017, respectively. In addition, under 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile was retrieved with about 5% of retrieval uncertainty. However, above 10 km altitude, the $O_3$ vertical profile retrieval uncertainty was increased (>10%). The spectral fitting errors are 16.8% and 19.1% in the morning and afternoon, respectively. The method suggested in this present study can be useful to measure the total ozone column using the ground-based hyper-spectral UV sensors.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.1
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pp.17-27
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2005
In this paper, we introduce a Parallel Interference Canceller (PIC) based sorting method to improve performance in the MC-DS/CDMA environment. A conventional PIC estimates and subtracts out all of the MAI (Multiple Access Interference) for each user in parallel. The parallel process ensures the low delay for the detection of all users. Also this scheme requires more stages for having better performance. Since the performance of PIC is strongly related to the correct MAI estimation, we introduce the IC (Interference Cancellation) scheme to estimate the accurate weaker signal group than the desired signal using conventional PIC. The principle of the proposed receiver sorts in descending order by the strength of signal and subtracts the MAI of the strong interferers from the desired signal for the accurate estimate of the weaker signals. Following this, the proposed scheme cancels out the improved weaker interference from the desired signal, using the output of the pre-step. In this result, the proposed system obtains better BER performance than the conventional PIC because the accuracy of the strong signal is improved. However, a disadvantage exists in that the processing time has slightly longer delay than the PIC owing to the power sorting and the MAI estimation process. The system performance evaluates and compares other non-liner It according to the number of sub-carriers in the limited-bandwidth.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2762-2770
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2012
In this paper, we propose a novel approach to effectively compress the sub-images transformed from the picked-up elemental images in integral imaging, in which motion vectors of the object in each sub-image are fast and accurately estimated and compensated by combined use of MSE(mean square error)-based TSS(tree-step search) and FS(full search) schemes. This is, the possible object areas in each sub-image are searched by using the fast TSS algorithm in advance, then the these selected object areas are fully searched with the accurate FS algorithm. Furthermore, the sub-images in which all object's motion vectors are compensated, are transformed into the residual images by using the difference image method and finally compressed with the MPEG-4 algorithm. Experimental results reveal that the proposed method shows 214% improvement in the compression time per each image frame compared to that of the conventional method while keeping the same compression ratio with the conventional method. These successful results confirm the feasibility of the proposed method in the practical application.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.58-66
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2009
Recently the emerging demands of the light-video encoder promotes lots of research efforts on DVC (Distributed Video Coding). As an appropriate video compression method, DVC has been studied, and Wyner-Ziv (WZ) video compression is its one representative structure. The WZ encoder splits the image into two kinds of frames, one is key frame which is compressed by conventional intra coding, and the other is WZ frame which is encoded by WZ coding. The WZ decoder decodes the key frame first, and estimates the WZ frame using temporal correlation between key frames. Estimated WZ frame (Side Information) cannot be the same as the original WZ frame due to the absence of the WZ frame information at decoder. As a result, the difference between the estimated and original WZ frames are regarded as virtual channel noise. The WZ frame is reconstructed by removing noise in side information. Therefore precise noise estimation produces good performance gain in WZ video compression by improving error correcting capability by channel code. But noise cannot be estimated precisely at WZ decoder unless there is good WZ frame information, and generally it is estimated from the difference of corresponding key frames. Also the estimated noise is limited by comparing with frame level noise to reduce the uncertainty of the estimation method. However these methods cannot provide good noise estimation for every frame or each bit plane. In this paper, we propose a noise nodel selection method which chooses a better noise model for each bit plane after generating candidate noise models. Experimental result shows PSNR gain up to 0.8 dB.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.6C
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pp.476-482
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2012
In this paper, we analyze and compare several co-channel interference mitigation algorithms for WBAN application in 2.4 GHz ISM frequency bands. ML (Maximum Likelihood), OC (Optimal Combining) and MMSE (Minimum Mean Square Error) has been considered for the possible techniques for interference cancellation in view of the trade off between the performance and the complexity of implementation. Based on the channel model of IEEE 802.15.6 standard, simulation results show that ML and OC attains the lower BER performance than that of MMSE if we assume the perfect channel estimation. But, ML and OC have the additional requirement of implementation for his own and other users's channel estimation process, hence, besides the BER performance, the complexity of implementation and the sensitivity to channel estimation error should be considered since it requires the simple and small sized equipment for WBAN system application. In addition, the gap of detection BER performance between ML, OC and MMSE is much decreased under the imperfect channel estimation if we adopt real channel estimation process, therefore, in order to apply to WBAN system, the trade off between the BER performance and complexity of implemetation should be seriously considered to decide the best co-channel interference cancellation for WBAN system application.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.110-121
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2016
The primary aim of the color constancy algorithm is to estimate illuminant chromaticity. There are various statistical-based, learning-based and combinational-based color constancy algorithms already exist. However, the statistical-based algorithms can only perform well on images that satisfy certain assumptions, learning-based methods are complex methods that require proper preprocessing and training data, and combinational-based methods depend on either pre-determined or dynamically varying weights, which are difficult to determine and prone to error. Therefore, this paper presents a new optimization based illuminant estimation method which is free from complex preprocessing and can estimate the illuminant under different environmental conditions. A strong color cast always has an odd standard deviation value in one of the RGB channels. Based on this observation, a cost function called the degree of illuminant tinge(DIT) is proposed to determine the quality of illuminant color-calibrated images. This DIT is formulated in such a way that the image scene under standard illuminant (d65) has lower DIT value compared to the same scene under different illuminant. Here, a swarm intelligence based particle swarm optimizer(PSO) is used to find the optimum illuminant of the given image that minimizes the degree of illuminant tinge. The proposed method is evaluated using real-world datasets and the experimental results validate the effectiveness of the proposed method.
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