In this paper, we propose an edge detection scheme for noisy images based on the co-occurrence matrix. In the proposed scheme based on the step edge model, the gray level information is simply converted into a bit-map, i.e., the uniform and boundary regions of an image are transformed into a binary pattern by using the local mean. In this binary bit-map pattern, 0 and 1 densely distributed near the boundary region while they are randomly distributed in the uniform region. To detect the boundary region, the co-occurrence matrix on the bit-map is introduced. The effectiveness of the proposed scheme is shown via a quantitative performance comparison to the conventional edge detection methods and the simulation results for noisy images are also presented.
In the semiconductor manufacturing, yield enhancement is an urgent issue. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. Reviewing wafer level and composite lot level yield patterns has always been an effective way of identifying yield inhibitors and driving process improvement. This process is very time consuming and as such generally occurs only when the overall yield of a device has dropped significantly enough to warrant investigation. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map.
본 논문은 Gray 부호화된 QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 신호를 I 축 상에서 M개의 심벌을 갖는 M-PAM (Pulse Amplitude Modulation)과 Q 축 상에서 N개의 심벌을 갖는 N-PAM으로 분리한다. 수신된 심벌 신호를 비트 연판정 값으로 변환하기 위하여 Euclidean 거리를 이용한 근사화된 MAP (Maximum a Posteriori) 알고리듬을 제시한다. 기존의 Max-Log-MAP 방식은 일반 MAP 방식에서 사용하는 지수함수 혹은 로그함수 대신 심벌간 거리 비교를 통하여 구현 복잡도를 낮추었다. 그러나 심벌의 수가 증가 할수록 비교대상이 많아지므로 구현 복잡도가 증가하게 된다. 제안된 알고리듬은 사칙 연산에 의해 계산이 되기 때문에 직관적으로 구현복잡도가 낮아짐을 알 수 있다.
This paper proposed bitmap based spatial data transmission scheme in need of rapid transmission through network in mobile environment that use and creation of data are frequently happen. Former researches that used clustering algorithms, focused on providing service using spatial data can cause delay since it doesn't consider the transmission speed. This paper guaranteed rapid service for user by convert spatial data to bit, leads to more transmission of bit of MTU, the maximum transmission unit. In the experiment, we compared arithmetically default data composed of 16 byte and spatial data converted to bitmap and for simulation, we created virtual data and compared its network transmission speed and conversion time. Virtual data created as standard normal distribution and skewed distribution to compare difference of reading time. The experiment showed that converted bitmap and network transmission are 2.5 and 8 times faster for each.
영상의 저 비트 변환 기반의 비트 플레인 정합방법(Bit-Plane Matching : BPM)은 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 계산량을 줄이고 간단한 하드웨어 구조 설계를 통해 블록 정합 결과를 획득할 수 있지만, 블록 정합의 정확도가 비교적 낮은 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존의 BPM방법들과 비교해 블록 정합의 정확도를 증가시키면서 동시에 논리 연산으로 정합 결과를 계산할 수 있는 저 비트 변환 기반의 절대 오차합(Reduced-bit transform based Sum of Absolute Difference : R-SAD)을 이용한 블록 정합 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 현재 영상과 참조영상을 각각 2-bit의 영상으로 변환하고, 2-bit의 4레벨에 대한 입출력 관계를 이용하여 진리표를 획득한다. 진리표는 Karnaugh map을 통해 간소화 되어 논리 연산으로 절대 오차를 계산할 수 있다. 제안된 방법의 성능 평가를 위한 움직임 보상(Motion Compensation) 실험에서, R-SAD는 기존의 블록 정합 방법들과 비교해 높은 정확도의 정합결과를 획득할 수 있었다.
The purpose of this article is to examine land use change in the fringe area of a metropolitan city through multi-temporal data analysis. Change detection has been regarded as one of the most important applications for utilization of remotely sensed imageries. Conventionally, two images were used for change detection, and Arithmetic calculators were generally used on the process. Meanwhile, multi-temporal change detection for a large number of images has been carried out. In this paper, a digital land-use map and three Landsat TM data were utilized for the multi-temporal change detection Each urban area map was extracted as a base map on the process of multi-temporal change detection. Each urban area map was converted to bit image by using boolean logic. Various urban change types could be obtained by stacking the urban area maps derived from the multi-temporal data using Geographic Information System(GIS). Urban change type map was created by using the process of piling up the bit images. Then the urban change type map was compared with each land cover map for the change detection. Dalseo-gu of Daegu city and Hwawon-eup of Dalsung-gun, the fringe area of Daegu Metropolitan city, were selected for the test area of this multi-temporal change detection method. The districts are adjacent to each other. Dalseo-gu has been developed for 30 yeais and so a large area of paddy land has been changed into a built-up area. Hwawon-eup, near by Dalseo-gu, has been influenced by the urbanization of Dalseo-gu. From 1972 to 1999, 3,507.9ha of agricultural area has been changed into other land uses, while 72.7ha of forest area has been altered. This agricultural area was designated as a 'Semi-agricultural area'by the National landuse Management Law. And it was easy for the preserved area to be changed into a built-up area once it would be included as urban area. Finally, the method of treatment and management of the preserved area needs to be changed to prevent the destruction of paddy land by urban sprawl on the urban fringe.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
Yield enhancement in semiconductor fabrication is important. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map, a new simple schema which facilitates the failure analysis.
본 논문에서는 혼돈함수들 중 하나인 텐트함수의 변환을 수행하는 이산화된 8비트 텐트맵의 설계 절차를 보이기 위해서, 먼저 이산화 텐트맵의 진리표를 작성하였고, 진리표를 통해 구해진 간략화된 부울대수에 따라, 배타적 논리합 게이트만을 사용하여 이산화 맵을 실제 하드웨어로 구현하였다. 제안된 텐트맵 회로는 혼돈맵의 혼돈 특성에 따라8비트 유한 정밀도와 주기 8의 상태들을 발생시키는 궤환회로로 구성되었으며, 설계된 회로도를 제시하였다. 이산화된 텐트맵은 스트림 암호시스템의 키스트림 발생회로에서 혼돈 2진 순서들을 발생시키는데 새롭게 사용될 것이다.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
/
pp.1313-1316
/
1993
This paper presents a fuzzy system that estimates the optimal bit allocation matrices for the spatially active subimage classes of adaptive transform image coding in noisy channels. Transform image coding is good for image data compression but it requires a transmission error protection scheme to maintain the performance since the channel noise degrades its performance. The fuzzy system provides a simple way of estimating the bit allocation matrices from the optimal bit map computed by the method of minimizing the mean square error between the transform coefficients of the original and the reconstructed images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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