For seismic imaging and inversion, the inverted image depends on how we define the objective function. ${\ell}^1$-norm is more robust than ${\ell}^2$-norm. However, it is difficult to apply the Newton-type algorithm directly because the partial derivative for ${\ell^1$-norm has a singularity. In our paper, to overcome the difficulties of singularities, Huber function given by hybrid ${\ell}^1/{\ell}^2$-norm is used. We tested the robustness of our new object function with several noisy data set. Numerical results show that the new objective function is more robust to band limited spiky noise than the conventional object function.
This paper presents a watermarking algorithm for embedding visually recognizable pattern (Mark, Logo, Symbol, stamping or signature) into the image. first, the color image(RGB model)is transformed in YCbCr model and then the Y component is transformed into 3-level wavelet transform. Next, the values are assembled with pattern watermark. PN(pseudo noise) code at spread spectrum communication method and mutilevel watermark weights. This values are inserted into discrete wavelet domain. In our scheme, new calculating method is designed to calculate wavelet transform with integer value in considering the quantization error. and we used the color conversion with fixed-point arithmetic to be easy to make the hardware hereafter. Also, we made the new solution using mutilevel threshold to robust to common signal distortions and malicious attack, and to enhance quality of image in considering the human visual system. the experimental results showed that the proposed watermarking algorithm was superior to other similar water marking algorithm. We showed what it was robust to common signal processing and geometric transform such as brightness. contrast, filtering. scaling. JPEG lossy compression and geometric deformation.
In this paper, a robust Sliding Mode Variable Structure (SMVS) controller is designed for Active Queue Management (AQM). This type of controller is insensitive to noise and variance of the parameters, thus it is suitable to time varying network systems. Simulation results conform the robust performance of SMVS controller against the disturbance. At the same time, a complete comparison between SMVS and PI controllers is made. The conclusion is that both transient and steady state performance of SMVS controller is better than that of PI one.
제안 논문은 의료영상을 대상으로 영상처리 기법을 이용해 관심영역을 자동 추출하는 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 강건한 경계선 분할 기법은 잡음 영상에서 영상 특성과 방향성을 고려한 경계선의 최적 분할을 통해 영상 획득 시 발생하는 다양한 잡음과 방향을 갖는 대상 경계선에서 강건하고 정확한 분할 결과를 제공한다. 본 논문에서는 영상 대상의 구조적 정보에 적응적인 필터 유형과 크기가 가능하고 다양한 대상 객체의 경계선 분할에 적용할 수 있다. 또한, 초음파 영상, 이나 광학 영상 등의 다양한 잡음 영상에서의 경계선 분할이 가능하다.
Adaptive feed forward control algorithms based largely upon LMS approach have developed in recent two decades, and they have been widely applied to practical sound and vibration control problems in the case of the reference signal is available. Feedforward control can be applied only when reference signals can be measured or regenerated, while feedback controllers are used to reduce; sound and vibration when reference signals are not available. In recent years, hybrid control schemes in which adaptive feed forward controllers are combined with feedback ones have been studied based on simulations and experiments. The results have shown that the hybrid control may have better control performances in convergence speed and steady state error than the single control schemes. Hybrid control has the advantages of improving stability and performance as well as the disturbance rejection property. However, little effort has been made to the analysis or interpretation of hybrid control systems. In this study, we discussed the feedback controller effects on the stability of feed forward control algorithm in the presence of uncertain error path and a simple example showed that a stable feedback controller could make the feedforward controller unstable. A design criterion of feedback controllers is proposed in order to guarantee the stability of feedforward algorithms in the presence of error paths with uncertainties.
This paper proposes a noise reduction-based speech detection method under telephone channel environments. We adopt the AURORA front-end noise reduction algorithm based on the two-stage mel-warped Wiener filter approach as a preprocessor for the frequency domain speech detector. The speech detector utilizes mel filter-bank based useful band energies as its feature parameters. The preprocessor firstly removes the adverse noise components on the incoming noisy speech signals and the speech detector at the next stage detects proper speech regions for the noise-reduced speech signals. Experimental results show that the proposed noise reduction-based speech detection method is very effective in improving not only the performance of the speech detector but also that of the subsequent speech recognizer.
본 논문에서는 잡음이 포함된 음성의 시작점과 끝점을 효율적으로 검출할 수 있는 알고리듬에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 웨이브렛 영역에서의 에너지 분포를 고려함으로써 잡음환경하에서도 음성을 검출할 수 있는 새로운 검출 파라미터를 제안하였다. 제안된 끝점검출 파라미터는 웨이브렛 영역에서 세 번째 coarsed 스케일의 표준편차와 가중치를 곱한 첫 번째 detailed 스케일의 표준편차의 합으로 정의하였다. 제안된 끝점검출기의 성능평가를 위해서 다양한 SNR에서 기존방식과 비교하여 시작점과 끝점의 정확도 실험을 수행하였고 HMM 음성인식시스템을 이용하여 인식실험도 수행하였다.
Ngo Quang Vinh;Sam-Sang You;Le Ngoc Bao Long;Hwan-Seong Kim
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
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pp.252-253
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2023
Container terminal automation might offer many potential benefits, such as increased productivity, reduced cost, and improved safety. Autonomous trucks can lead to more efficient container transport. A robust lane detection method is proposed using score-based generative modeling through stochastic differential equations for image-to-image translation. Image processing techniques are combined with Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) and Genetic Algorithm (GA) to ensure lane positioning robustness. The proposed method is validated by a dataset collected from the port terminals under different environmental conditions and tested the robustness of the lane detection method with stochastic noise.
We propose the robust PBFLMS in noises, which is the enhanced acoustic echo canceller using ACPBF-LMS(Alternative Constrained Partitioned Block Frequency domain Least Mean Square) algorithm. The defect of the block structure filtering is the deterioration of convergence efficiency from noise and interference. To improve the performance of convergence efficiency, noise effect should be reduced. The new method of reducing noise effect is proposed, which apply the estimated background noise to adaptive filter step size. By experiments, the proposed acoustic echo canceller has TCL of 50dB, and always provides faster convergence speed and lower complexity than the full-tap NLMS. We also carried out an implementation of PBFLMS using ARM9EJ-S.
This paper proposes a new algorithm for estimating ARMA model parameters. In estimating ARMA model parameters, several methods such as generalized least square method, instrumental variable method have been developed. Among these methods, the utilization of a bootstrap type algorithm is known as one of the effective approach for the estimation, but there are cases that it does not converge. Hence, in this paper, making use of a cross correlation function and utilizing the relation of structural a priori knowledge, a new bootstrap algorithm is developed. By introducing theoretical relations, it became possible to remove terms, which is liable to include much noise. Therefore, this leads to robust parameter estimation. It is shown by numerical examples that using this algorithm, all simulation cases converge while only half cases succeeded with the previous one. As for the calculation time, judging from the fact that we got converged solutions, our proposed method is said to be superior as a whole.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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