IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권3호
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pp.128-134
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2014
A real-time, continuous-scale image interpolation method is proposed based on a bilinear interpolation with directionally adaptive low-pass filtering. The proposed algorithm was optimized for hardware implementation. The ordinary bi-linear interpolation method has blocking artifacts. The proposed algorithm solves this problem using directionally adaptive low-pass filtering. The algorithm can also solve the severe blurring problem by selectively choosing low-pass filter coefficients. Therefore, the proposed interpolation algorithm can realize a high-quality image scaler for a range of imaging systems, such as digital cameras, CCTV and digital flat panel displays.
Most forecasting models often fail to produce appropriate forecasts because we build a model based on the assumption of the data being generated from the only one stochastic process. However, in many real problems, the time series data are generated from one stochastic process for a while and then abruptly undergo certain structural changes. In this paper, we assume the basic underlying process is the simple state-space model with random level and deterministic drift but interrupted by three types of exogenous shocks: level shift, drift change, outlier. A Bayesian procedure to detect, estimate and adapt to the structural changes is developed and compared with simple, double and adaptive exponential smoothing using simulated data and the U.S. leading composite index.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제26권1호
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pp.69-78
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2019
A structured model with both single-index and varying coefficients is a powerful tool in modeling high dimensional data. It has been widely used because the single-index can overcome the curse of dimensionality and varying coefficients can allow nonlinear interaction effects in the model. For high dimensional index vectors, variable selection becomes an important question in the model building process. In this paper, we propose an efficient estimation and a variable selection method based on a smoothing spline approach in a partially linear single-index-coefficient regression model. We also propose an efficient algorithm for simultaneously estimating the coefficient functions in a data-adaptive lower-dimensional approximation space and selecting significant variables in the index with the adaptive LASSO penalty. The empirical performance of the proposed method is illustrated with simulated and real data examples.
본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.
As electrical discharge machinery(EDM) is industrial process which is manufactured by discharge energy, by producing discharge, EDM process finished material at the little micrometer air gap. Especially, EDM is used for the characteristic of heat-resisting material, it puts to use air-space industrial element, confusing shaping material such as jet engine, rocket elements. Working performance. is changed by environment of working, discharge current voltage and duration of discharge pulse. Evaluation of performance working is work speed, clearance smoothing of product surface, wasting of pole. In this paper, this machine is compensated by adaptive controller which corrects the weak points of classical machine which is observed and operated working condition by user in hands. The previous purpose is main object in this thesis. The adaptive controller automatically detect abnormal condition and working conditions. To improve performance, surface smoothing and working speed, the adaptive controller uses fuzzy control strategy. To evaluate performance, this controller is implemented by microprocessor i80c196 and is applied real experimental machine.
The purpose of this paper is to propose ways to remove false color noise (FCN) generated during de-mosaicing on RGB Bayer pattern images. In case of images sensors adapting Bayer pattern color filters array (CFA), de-mosaicing is conducted to recover the RGB color data in single pixels. Here, FCN phenomena would occur where there is clearer silhouette or contrast of colors. The FCN phenomena found during de-mosaicking process appears locally in the edges inside the image and the proposed method of eliminating this is to convert RGB color space to YCbCr space to conduct smoothing process. Moreover, for edges where different colors come together, censoring based smoothing technique is proposed as a way to minimize color blurring effect.
Kriging interpolation is one of the gennerally used interpolation techniques in Geostatics field. This research refers to the contents about important experimental variogram and the study of theoretical variogram and formulation of Kriging interpolation. Kriging interpolation is applied as interpolation for stress smoothing in finite element method. Posteriori error estimation which makes use of stress smoothing from the FEM is very important part, we try to make practical application of surface regeneration ability from Kriging interpolation. This research is necessary preceding one in order to materialize adaptive FTM through posteriori error estimation. For instance, find the estimate value and estimate the propriety through various theoretical variogram models of the reference analyzed from tensional L-shape domain. It also provides possibility of the Kriging interpolation through comparing to existing Least square method as well.
칼라 역 헤프토닝(Color inverse halftoning)은 헤프토닝된 칼라 영상을 시각적으로 보다 자연스러운 연속계조 영상으로 변환해 주는 방법이다. 본 논문에서는, 칼라 채널 영상에서 나타나는 모아레 페턴을 효과적으로 제거하면서 경계를 보존할 수 있는 적응적 평활화(adaptive smoothin) 방법을 제안하였다. 적응적 평활화 방법은 해프톤 영상을 블록으로 나눈 후, 각 블록에서의 모아레 패턴이 존재하는 정도를 나타내는 모아레 가중치 값을 계산하고, 이 값에 다라 평활화 정도를 조절한다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계를 효과적으로 보존하면서도 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방법은 전자 출판, 칼라 팩스, 해프톤 영상의 압축, 디지털 도서관 구축 등과 간은 멀티미디어 응용 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
In this paper, we propose a new implementation of a failure detector. The implementation uses a dual model of heartbeat and interaction. First, the heartbeat model is adopted to shorten the detection time, if the detection process does not receive the heartbeat message in the expected time. The interaction model is then used to check the process further. The expected time is calculated using the exponential smoothing method. Exponential smoothing can be used to estimate the next arrival time not only in the random data, but also in the data of linear trends. It is proven that the new detector in the paper can eventually be a perfect detector.
동영상 대조비 개선 과정에서 단일 영상을 위해 연구된 대조비 개선 방법들을 사용할 수 있지만, 동영상의 연속성이 고려되지 않으면 원본 동영상에 없는 깜박임을 야기할 수 있다. 또한 동영상의 연속성을 고려하는 경우, 깜박임은 억제할 수 있지만 연속성 때문에 조명의 급격한 변화할 때 불필요한 페이드인/아웃(fade-in/out) 현상이 발생하는 단점이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 깜박임과 페이드인/아웃 현상 없이 동영상의 대조비를 개선하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fast Gray-Level Grouping(FGLG)를 사용하여 각 프레임의 대조비를 개선하고, 깜박임을 억제하기 위해 Exponential smoothing 필터를 사용한다. 불필요한 페이드인/아웃 현상을 억제하기 위해서는 S형 함수로 Exponential smoothing 필터의 평활화 비율을 프레임 별로 적응적으로 계산하여 적용한다. 실험에서 제안하는 방법과 기존의 방법들은 6가지 측정 기준을 적용하여 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 영상 형태 보존을 측정하는 MSSIM과 깜박임을 측정하는 Flickering score에서 정량적으로 가장 높은 결과를 보여주었으며, 시각적인 품질 비교를 통해 조명 변화에 따른 적응적인 개선을 정성적 결과로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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