행렬 분해방식에 의한 새로운 고속 DCT 연산 방법을 유도하였다. N점 DCT변환을 N/2점 DCT 변환과 2개의 N/4점 변환들로 얻을수 있었다. 이 방법은 곱셈작용이 대부분 신호 흐름도상의 출력단에 가깝게 있게 되어 유한길이 연산인 경우에 발생하는 반올림 오차량이 기존의 Lee와 Chen 방법에 비하여 배우 적다는 점이 장점이다. 그리고 곱셈작용의 위치는 다르지만 동일 연산량을 갖는 또다른 3개의 DCT 행렬분해 결과도 보였다.
In this paper, we propose a new fractal image decoding algorithm with fast convergence speed by using the data dependence and the improved initial image estimation. Conventional method for fractal image decoding requires high-degrdd computational complexity in decoding process, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. On proposed method, Range of reconstruction imagte is divided into referenced range and data dependence region. And computational complexity is reduced by application of iterated contractive transformations for the referenced range only. Data dependence region can be decoded by one transformations when the referenced range is converged. In addition, more exact initial image is estimated by using bound () function in case of all, and an initial image more nearer to a fixed point is estimated by using range block division estimation. Consequently, the convergence speed of reconstruction iamge is improved with 40% reduction of computational complexity.
본 논문에서는 침도를 추가한 뉴우턴법과 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 각각 제안하였다. 여기서 첨도의 추가는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이고, 고정점 알고리즘은 학습파라미터와 무관한 빠른 성분분석과 우수한 분석성능을 얻기 위함이다. 제안된 두 가지 독립성분분석 각각을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512\times512$ 픽셀을 가지는 10개의 혼합영상 분리에 각각 적용한 결과, 제안된 두 가지 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 첨도가 추가되지 않은 기존의 기법들에서 알고리즘의 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석들은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있다. 한편 할선법의 제안된 기법이 뉴우턴법의 제안된 기법보다 빠르면서도 우수한 분리성능이 있음을 확인하였다.
고정 소수점 처리기만큼 낮은 복잡도와 비용으로 넓은 동작 영역의 데이터 처리가 가능한 블록 부동 소수점 체제에서 블록 LMS 알고리즘의 구현을 위한 기법을 제시하였다. 제안 기법은 필터 계수 및 데이터의 표현을 위한 적절한 포맷을 적용하였다. 또한, 시변 mantissa와 시변 exponent를 갖는 스텝 크기에 대해 scaled 표현을 적용하였다. Scaled 표현과 새로운 상한을 이용하여, 필터 계수의 무게 mantissa와 exponent에 대한 업데이트 관계를 개발하였으며, 오버 플로우가 발생하지 않도록 할 뿐만 아니라 이미 직접 곱해진 미소량도 고려하였다. 또한 필터 계수의 mantissa와 필터 출력 역시 고속 블록 LMS 알고리즘 기법의 적절한 수정에 의해 더욱 빠르게 평가할 수 있는 방법을 보였다.
오늘날 데이터 감축을 위한 디지털 영상처리에 KLT와 매우 유사한 성능을 갖는 DCT에 관한 관심도가 점점 늘고 있다. 지금까지 계산량을 줄이기 위해 발표된 많은 알고리즘 중에서 Chen의 알고리즘이 가장 많이 알려져 있다. 최근데 발표된 Lee 알고리즘은 Chen의 알고리즘에 비해 복잡한 계산량을 줄였지만 고정 소수점 연산시 FWL에 의한 성능감소가 발생한다. 본 논문에서는 FWL 영향에 따른 오차 분석을 행하여 두 알고리즘들의 성능비교를 하였다. 또한 고정 소수점 연산에 따른 성능감소를 줄이기 위해 up&down-scaling기법을 제안하였다. 16비트 고정 소수점 연산으로 16x16 2차원 DCT를 구현하여 영상 데이타에 적용할 경우 이론적인 고찰과 시뮬레이션 결과 Lee 알고리즘이 Chen 알고리즘과 유사한 성능을 갖는다는 것을 입증하였다.
A nonlinear Finite Element (FE) algorithm is proposed to analyze the Reinforced Concrete (RC) columns subjected to Cyclic Loading (CL), Cyclic Oriented Lateral Force and Axial Loading (COLFAL), Monotonic Loading (ML) or Oriented Pushover Force and Axial Loading (OPFAL) in any direction. In the proposed algorithm, the following parameters are considered: uniaxial behavior of concrete and steel elements, the pseudo-plastic hinge produced in the critical sections, and global behavior of RC columns. In the proposed numerical simulation, the column is discretized into two Macro-Elements (ME) located between the pseudo-plastic hinges at critical sections and the inflection point. The critical sections are discretized into Fixed Rectangular Finite Elements (FRFE) in general cases of CL, COLFAL or ML and are discretized into Variable Oblique Finite Elements (VOFE) in the particular cases of ML or OPFAL. For pushover particular case, a fairly fast converging and properly accurate nonlinear simulation method is proposed to assess the behavior of RC columns. The proposed algorithm has been validated by the results of tests carried out on full-scale RC columns.
본 논문에서는 프래탈 영상 부호화시 부호화 시간이 장시간 소요되는 단점을 보완하기 위한 고속 프랙탈 영상 부호화 알고리즘을 제안하고, 그 알고리즘의 성능 을 기존의 방법과 비교 분석하였다. 기존의 프랙탈 영상부호화 방식은 원영상을 축소하여 비교 될 영상으로 만들고, 축소된 영상에 대한 원영상의 축소변환의 고정 점을얻기 위해 축소된 영상의 전체영역을 탐색하므로써 많은 부호화 시간이 소요 되었다. 그러나, 제안한 알고리즘은 스케일링과 탐색영역제한 방식을 이용하여 부호화 시간을 대폭 단축 시켰다. 그 결과로서 Jacquin 방법과의 비교시, 제안한 알고리즘은 최보 180배 이상의 부호화 시간을 단축시켰으며, 복원된 영상의 화질은 다소 감소하고 압축율은 약간 증가하였다. 따라서 제안한 알고리즘이 기존의 방법 들에 비해 부호화 시간 면에서 크게 향상되었음을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4814-4834
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2018
This paper presents an architecture for wireless sensor networks (WSNs) with blind source separation (BSS) applied to retrieve the received mixing signals of the sink nodes first. The little-to-no need of prior knowledge about the source signals of the sink nodes in the BSS method is obviously advantageous for WSNs. The optimization problem of the BSS of multiple independent source signals with complex and noncircular distributions from observed sensor nodes is considered and addressed. This paper applies Castella's reference-based scheme to Novey's negentropy-based algorithms, and then proposes a novel fast fixed-point (FastICA) algorithm, defined as the reference-signal negentropy complex FastICA (RSNT-cFastICA) for complex-valued noncircular-distribution source signals. The proposed method for the sink nodes is substantially more efficient than Novey's quasi-Newton algorithm in terms of computational speed under large numbers of samples, can effectively improve the power consumption effeciency of the sink nodes, and is significantly beneficial for WSNs and wireless communication networks (WCNs). The effectiveness and performance of the proposed method are validated and compared with three related BSS algorithms through theoretical analysis and simulations.
This paper introduces a new technique for block is matching motion estimation. Since the temporal correlation of the image sequence, the motion vector of a block is highly related to the motion vector of the same coordinate block in the previous image frame. If we can obtain useful and enough information from the motion vector of the same coordinate block of the previous frame, the total number of search points used to find the motion vector of the current block may be reduced significantly. Using that idea, an efficient predicted direction search algorithm (PDSA) for block matching algorithm is proposed. Based on the direction of the blocks of the two successive previous frames, if the direction of the to successive blocks is same, the first search point of the proposed PDSA is moved two pixels to the direction of the block. The searching process after moving the first search point is processed according to the fixed search patterns. Otherwise, full search is performed with search area $\pm$2. Simulation results show that PSNR values are improved up to the 3.4dB as depend on the image sequences and improved about 1.5dB on an average. Search times are reduced about 20% than the other fast search algorithms. Simulation results also show that the performance of the PDSA scheme gives better subjective picture quality than the other fast search algorithms and is closer to that of the FS(Full Search) algorithm.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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