This paper presents a phase-based stereo matching algorithm in order to efficiently extract 3-dimensional objects from two 2D images. Conventional phase-based methods, especially using windowed Fourier phases, inherit good properties in the cage of hierarchical approaches, because they basically use a multi-resolution phase map. On the contrary, their computational cost is too heavy. Therefore, a fast hierarchical approach, using multi-resolution phase-based strategy and reducing redundancies of phase calculations based on FFT concept is proposed in this paper. In addition, a structural matching algorithm on the phase domain is presented to improve the matching quality. In experimental results. it is shown that the computation loads are considerably reduced about 8 times and stable outputs are obtained from various images.
An, Eung-Seop;Jang, Il-Young;Lee, Jae-Kang;Kim, Il-Hwan
Journal of Industrial Technology
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v.21
no.B
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pp.67-74
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2001
According as the patterns of PCB (Printed Circuit Board) become denser and complicated, quality and accuracy of PCB influence the performance of final product. It's attempted to obtain trust of 100% about all of parts. Because human inspection in mass-production manufacturing facilities are both time-consuming and very expensive, the automation of visual inspection has been attempted for many years. Thus, automatic visual inspection of PCB is required. In this paper, we used an algorithm which compares the reference PCB patterns and the input PCB patterns are separated an object and a scene by filtering and edge detection. And than compare two image using pattern matching algorithm. We suggest an defect inspection algorithm in PCB pattern, to be satisfied low cost, high speed, high performance and flexibility on the basis of $640{\times}480$ binary pattern.
Consider the random assignment (or bipartite matching) problem with iid uniform edge costs t(i, j). Let $A_{n}$ be the optimal assignment cost. Just recently does Aldous [2] give a rigorous proof that E $A_{n}$ longrightarrowζ(2). In this paper we establish the upper and lower bounds for Var $A_{n}$ , i.e., there exist two strictly positive but finite constants $C_1$ and $C_2$ such athat $C_1$$n^{(-5}$2)/ (log n)$^{(-3}$2)/ $\leq$ Var $A_{n}$$\leq$$C_2$$n^{-1}$ (log n)$^2$.EX>.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.8
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pp.744-750
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2010
To segment instances of vehicle classes in a sparse stereo-matching data set, this paper presents an algorithm for clustering based on DP (Dynamic Programming). The algorithm is agglomerative: it begins with each element in the set as a separate cluster and merges them into successively larger clusters according to similarity of two clusters. Here, similarity is formulated as a cost function of DP. The proposed algorithm is proven to be effective by experiments performed on various images acquired by a moving vehicle.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.1
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pp.15-24
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1998
This paper proposes a new template matching algorithm and its chip design. The CC and SAD algorithms require the massive amount of computation. Hence, several algorithms using quantization schemes have been proposed to reduce the amount of computation and its hardware cost. the proposed algorithm called the EMPPM improves at least 22% of the noise margin compared with the MPPM algorithm. In addition, the proposed architecture can reduce the gate count by more than 60% of that used in the SAD algorithm without usig quantization schemes and 28% of the MPPM algorithm. The VHDL models have been simulated by using the CADANCETEX>$^{TM}$ and logic synthesis has been performed by using the SYNOPSYSTEX>$^{TM}$ with $0.6\mu\textrm{m}$ SOG(sea-of-gate) cell library. The implemented chip consists of 35,829 gates, operates at 100 MHz (worst case 53 MHz) and performs the template maching with the speed of 200 Mpixels/sec.
An efficient texture compression method is proposed based on a block matching process between the current block and the previously encoded blocks. Texture mapping is widely used to improve the quality of rendering results in real-time applications. For fast texture mapping, it is important to find an optimal trade-off between compression efficiency and computational complexity. Low-complexity methods (e.g., ETC1 and DXT1) have often been adopted in real-time rendering applications because conventional compression methods (e.g., JPEG) achieve a high compression ratio at the cost of high complexity. We propose a block matching-based compression method that can achieve a higher compression ratio than ETC1 and DXT1 while maintaining computational complexity lower than that of JPEG. Through a comparison between the proposed method and existing compression methods, we confirm our expectations on the performance of the proposed method.
This paper introduces a new fast motion estimation based on estimating a block matching error (i.e., sum of absolute difference (SAD)) between blocks which can eliminate an impossible candidate block much earlier than a conventional partial distortion elimination (PDE) scheme. The basic idea of the proposed scheme is based on predicting the total SAD of a candidate block using its partial SAD. In particular, in order to improve prediction accuracy and computational efficiency, a sub-sample based block matching and a selective pixel-based approaches are employed. In order to evaluate the proposed scheme, several baseline approaches are described and compared. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computations by about 44% for motion estimation at the cost of 0.0005 dB quality degradation versus the general PDE algorithm.
Fast IP address lookup in routers is essential to achieve packet forwarding in wire-speed. The longest prefix matching for IP address lookup is more complex than exact matching because of its dual dimensions, length and value. By thoroughly studying the current proposals for IP address lookup, we find out that the binary search could be a low-cost solution while providing high performance. Most of the existing binary search algorithms based on trie have simple data structures which can be easily implemented, but they have some problems because of empty internal nodes. The proposed algorithm is based on trie structure, but empty internal nodes are replaced by priority prefixes. The best-matching-prefix search in the proposed algorithm is more efficiently performed since search can be finished earlier when input is matched with a priority prefix. The performance evaluation results show that the constructed priority-trie has very good performance in the lookup speed and the scalability.
As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.1
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pp.121-127
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2010
This paper relates with the improved CMA blind adaptive equalization algorithm which uses the constellation matching method that improve the inverse modelling efficiency of a communication channel compared to the present CMA blind adaptive equalizer. The amplitude distortion can be compensated in the present CMA blind adaptive equalizer which is used for the reduction of intersymbol interference by distortion that generate such as a band limited wireless mobile channel, but in the improved adaptive alogorithm operates with the minimize the amplitude phase distortion in the output of equalizer by applying the cost function that is composition of additional signal constellation matching error terms. In order to evaluation of the inverse modeling efficiency of improved algorithm, the residual intersymbol interference and recovered signal constellation were compared by computer simulation. As a result of comparion of computer simulation, the improved algorithm has a good stability in the residual intersymbol interference in the steady state, but it has a slow convergence rate in the adaptation state in initial state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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