오차 확산 방법은 디지털 하프토닝 방법 중 하나로 현재 처리하는 픽셀의 양자화 오차를 아직 처리하지 않은 주변 이웃 화소에 확산시켜 변환된 흑백 영상의 품질을 높이는 방법이다. 이러한 방법은 발생한 양자화 오차를 주변으로 분산하는 과정에서 부분적으로 오차의 합이 증가하거나 감소하는 경우가 발생하게 된다. 본 논문에서는 오차 확산의 대표적인 방법인 Floyd-Steinberg 방법과 Jarvis-Judice-Ninke의 방법, Stucki의 방법, Shiau-Fan의 방법을 분석하고 이에 대한 해결 방법을 제시한다.
We propose a new 2-step phase-shifting digital holographic optical encryption technique and analyze tolerance error for this cipher system. 2-step phase-shifting digital holograms are acquired by moving the PZT mirror with phase step of 0 or ${\pi}$/2 in the reference beam path of the Mach-Zehnder type interferometer. Digital hologram with the encrypted information is Fourier transform hologram and is recorded on CCD camera with 256 gray-level quantized intensities. The decryption performance of binary bit data and image data is analyzed by considering error factors. One of the most important errors is quantization error in detecting the digital hologram intensity on CCD. The more the number of quantization error pixels and the variation of gray-level increase, the more the number of error bits increases for decryption. Computer experiments show the results to be carried out encryption and decryption with the proposed method and the graph to analyze the tolerance of the quantization error in the system.
본 논문에서는 경계 영역에서의 색번짐 현상을 줄이기 위한 벡터 오차 확산법을 제안한다. 이러한 결점은 양자화 과정에서 생기는 큰 누적된 양자화 오차의 확산으로 인해서 발성하게 되며, 특히 색이 변하게 되는 영상의 경계 영역에서 특정 칼라띠를 형성하게된다. 따라서 이러한 결점을 줄이기 위해서 세안한 벡터 오차 확산 방법은 오차를 확산 받은 벡터와 8개의 기준색과의 벡터 크기 및 벡터 각을 비교함으로써, 큰 양자화 오차를 전체 중간조 처리 과정에서 제외한다. 먼저 오차가 보정된 벡터의 크기가 8개의 기준색보다 클 경우 양자화 오차를 확산시키지 않게 되며, 벡터 각이 클 경우에도 양자화 오차를 확산 시키지 않는다. 그러므로 제안한 방법은 각 채널의 상관관계를 고려한 벡터 칼라 공간상에서 중간조 처리를 함으로써 시각적으로 색이 향상된 결과를 얻을 수 있었고, 경계 부분에서의 색번짐 현상도 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 멀티 레벨 셀 낸드 플래시 메모리에서 연판정 에러 정정을 위한 적응적 비균일 양자화기를 제안한다. 기존의 최대 상호 정보(maximum mutual information) 양자화기는 최적의 연판정 에러 정정 성능을 보이지만, 소모적인 탐색(exhaustive search)으로 인하여 많은 계산량을 요구한다. 본 논문에서 제안된 양자화기는 최대 여섯 개의 파라미터로 표현되는 간단한 구조를 갖고 있어 연산량이 적다. 또한 제안된 양자화기는 쓰기 심볼과 읽기 심볼 사이의 상호 정보를 최대화하는 방향으로 파라미터 값의 최적화시키므로, 최대 상호 정보 양자화기에 근접하는 우수한 연판정 에러 정정 성능을 보인다.
디지틀 필터 설계에 있어 最小化 誤差 문제는 유한 어장의 실제적 필요성 때문에 제기되는데 이들 오차는 係數 量子化 誤差와 Round off 誤差로 분류된다. 본 논문에서는 이들 오차를 분석하고 감소시키기 위하여 임펄스 설계 명세로부터 직접 최소 係數 量子化 실현을 유도하고 또한 최소 量子化 誤差와 최소 Round off 誤差 실현 사이의 등가 변환 관계로부터 最適 實現 狀態 空間 디지틀 필터를 설계한다. 이러한 방법은 근사화된 3차 모델의 시뮬레이션에 의하여 분석되어 지는데 量子化 誤差 문제에 있어서 직접형이나 종속형 실현보다 우수한 특성을 갖는다.
One of the advantages of master-slave teleoperation is scaling concept such as position scaling, force scaling Meanuhile, lots of quantization effects are generated from position and force sensors in the master and slave manipulator. In this paper, to show the output error caused by the quantizaion effects from the position sensor and position scaling factor, simulation is done for free motion without contact in slave side. Transfer functiion model in which the quantization effect is assumed to be a disturbance input to the system is derived. Model shows that Jacobian, scaling factors, and controller affect the output by quantization effects form esnsors. One dof master and slave are used for simulation. In our study, the higher sensor resolution decreases the output error form quantization. Scaling factors can amplify the quantizatiion effects form the sensors in master and slave manipulators.
We present an optical security method for binary data information by using 4-step phase-shifting digital holography and we analyze tolerance error for the decrypted data. 4-step phase-shifting digital holograms are acquired by moving the PZT mirror with equidistant phase steps of ${\pi}/2$ in the Mach-Zender type interferometer. The digital hologram in this method is a Fourier transform hologram and is quantized with 256 gray level. The decryption performance of the binary data information is analyzed. One of the most important errors is the quantization error in detecting the hologram intensity on CCD. The greater the number of quantization error pixels and the variation of gray level increase, the more the number of error bits increases for decryption. Computer experiments show the results for encryption and decryption with the proposed method and show the graph to analyze the tolerance of the quantization error in the system.
Multi-layered perceptrons that are a nonlinear neural network model, have been widely used for various applications mainly thanks to good function approximation capability for nonlinear fuctions. However, for digital hardware implementation of the multi-layere perceptrons, the quantization scheme using "look-up tables (LUTs)" is commonly employed to handle nonlinear signmoid activation functions in the neworks, and thus requires large amount of storage to prevent unacceptable quantization errors. This paper is concerned with a new effective methodology for digital hardware implementation of multi-layered perceptrons, and proposes a "piecewise affine approximation" method in which input domain is divided into (small number of) sub-intervals and nonlinear sigmoid function is linearly approximated within each sub-interval. Using the proposed method, we develop an expression and an error backpropagation type learning algorithm for a multi-layered perceptron, and compare the performance with the quantization method through Monte Carlo simulations on XOR problems. Simulation results show that, in terms of learning convergece, the proposed method with a small number of sub-intervals significantly outperforms the quantization method with a very large storage requirement. We expect from these results that the proposed method can be utilized in digital system implementation to significantly reduce the storage requirement, quantization error, and learning time of the quantization method.quantization method.
In this paper, we present an color quantization method by complementing the disadvantage of K-means color quantization that is one of the well-known color quantization. We named the proposed method "octree-means" color quantization. K-means color quantization does not use all of the clusters because it initializes the centroid of clusters with random value. The proposed method complements this disadvantage by using the octree color quantization which is fast and uses the distribution of colors in image. We compare the proposed method to six well-known color quantization methods on ten test images to evaluate the performance. The experimental results show 68.29 percent of mean square error(MSE) and processing time increased by 14.34 percent compared with K-means color quantization. Therefore, the proposed method improved the K-means color quantization and perform an effective color quantization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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