This paper proposed a new time adapted threshold using the standard deviations of Wavelet coefficients after Wavelet transform by frame scale. The time adapted threshold is set up using the sum of standard deviations of Wavelet coefficient in level 3 approximation and weighted level 1 detail. Level 3 approximation coefficients represent the voiced sound with low frequency and level 1 detail coefficients represent the unvoiced sound with high frequency. After reducing noise by soft thresholding with the proposed time adapted threshold, there are still residual noises in silent interval. To reduce residual noises in silent interval, a detection algorithm of silent interval is proposed. From simulation results, it is demonstrated that the proposed algorithm improves SNR and MSE performance more than Wavelet transform and Wavelet packet transform does.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.3
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pp.766-775
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2000
Representing 3-D objects with LOD requires a set of appropriate meshes according to the detail requirements. We have developed a system for improved geometry model data transmission and management by having only the wavelet coefficienets of the model corresponding to the detail levels, instead of generation all the meshes through wavelet transformation, when generating multiresolution meshes.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.828-831
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2005
In feature-based multi-resolution modeling, the features are rearranged according to a criterion for the levels of detail (LOD) of multi-resolution models. In this paper, two different LOD criteria are investigated and discussed. The one is the volumes of subtractive features, together with the precedence of additive features over subtractive features. The other is the volumes of features, regardless of whether the feature types are subtractive or additive. In addition, the algorithms to define and extract the LOD models based on the criteria are also described. The criterion of the volumes of features can be used for a wide range of applications in CAD and CAE in virtue of its generality.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.59-62
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2018
In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed algorithm has better performance in detail preservation and contrast enhancement.
Current computer graphics technology creates and displays virtual objects in a normalized environment. We cannot know or assume the real physical properties of objects related to appearance without textual information. It is also difficult to represent any two objects in relation to each other when the difference between the two objects' size is large because of the limited resolution of the computer display. In order to solve the problem, we define and implement the real length property among the physical properties in virtual environments. We define the concept of LOLD (Level of Length Detail) to represent real-world length for objects in metric units such as millimeter, meter, kilometer, etc.
Two factors are required for a virtual reality system; realism and immersion. Since realism is determined primarily by the realistic image, objects in a virtual environment should be represented with details by their own characteristics. Also, reflection on light must be considered. On the other hand, immersion is defined as realistic movements and fast interactions. Thus, virtual environment should be rendered as fast as possibl. Regular frame rate should also be kept to make moves as intended by the user. In a complex virtual environment composed of objects with various levels, the appropriate level for individual object should be assigned according to the view point, in other words, the selection of level-of-detail is needed. In this paper, the problem of determining the levels of detail is formalized in terms of error, cost and L -distance. Error is defined as the difference between the current level image and the highest level image, cost as rendering time, and L-distance as the level difference between the previous and the current level. To solve this problem, a new method called the well-distributed adaptive algorithmis proposed.
Although Synthetic Aperture Radar(SAR) is a very powerful and attractive tool, automatic interpretation of SAR images is extremely difficult because of several reason. Spatially, speckle noise reduction in SAR images is important step to interpret the SAR image at the preprocessing step. The speckle noise in SAR images is modeled to be multiplicative, and therefore, a signal-dependent noise. So, it has deflated many image-denoising algorithms that are based on additive noise model. In this paper, we propose an adaptive wavelet shrinkage method for speckle noise reduction in SAR images by analyzing the high frequency level in detail. We first decompose minutely the high frequency level to analyze the noise level. And then, we determine the weighting threshold value per the level, and layer. Finally, using those weighting threshold, we produce the efficient wavelet shrinkage method. So, this method not only reduces the speckle noise, but also preserves image detail and sharpness.
In this paper, we propose a 3D object LOD(Level of Detail) modeling system that constructs a mesh from range images and generates the mesh of various LOD using the wavelet transform. In the initial mesh generation, we use the marching cube algorithm. We modify the original algorithm to apply it to construct the mesh from multiple range images efficiently. To get the base mesh we use the decimation algorithm which simplifies a mesh with preserving the topology Finally, when reconstructing new mesh which is similar to initial mesh we calculate the wavelet coefficients by using the wavelet transform. We solve the critical problem of wavelet-based methods - the surface crease problem (1) - by using the mesh simplification as the base mesh generation method.
Purpose: Since most simulation programs take the interface that lists up all the input variables representing all the functionalities, users must know where design variables of an Energy Conservation Measure (ECM) are located and also know what values are appropriate. This is why practitioner designers feel frustrated when they attempt to use simulation. The final objective of this study is to provide a building energy modeling guideline for practitioners in various fields such as architectural design and MEP. Method: As the first step of the modeling guideline, this study provides the Level of Detail (LOD) for simulation modeling of primary ECMs considering the design information available in each design phase. It is prepared by literature review, simulation functionality investigation, and field experts' survey. Result: The proposed simulation LOD offers a milestone at each design phases concerning what design variable and attributes need to be developed with how much of details in order to meet the project goal. Also each design team can set up a simulation usecase considering organizational characteristics based on the proposed LOD.
The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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