본 논문에서는 에지 방향성 보정을 고려한 효율적인 공간적 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지기반 디인터레이싱 알고리즘들은 다른 공간적 디인터레이싱 알고리즘들에 비해 시각적으로 우수한 결과를 나타내지만 화소단위의 상관도를 이용하여 화소를 보간하기 때문에 잘못된 에지 방향을 찾게 될 경우 영상에 잡음이 발생한다. 제안한 알고리즘은 이러한 단점을 보완하기위해 보간할 화소 주변의 에지 방향성을 검출하고 구해진 정보에 따라 가중중앙값 필터를 적용하여 에지의 방항성을 보정함으로써 정확한 에지의 방향을 찾아낸다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 공간적 디인터레이싱 방법들에 비하여 객관적인 PSNR 성능과 주관적 화질도 우수함을 알 수 있다.
Mean concentrations of ammonia gas released as a tracer from an isolated low-rise building have been measured and predicted. Predictions were calculated using computational fluid dynamics (CFD) and two dispersion models: a diffusion model and a Lagrangian particle tracking technique. Explicit account was taken of the natural variation of wind direction by a technique based on the weighted summation of individual steady state wind direction results according to the probability density function of the wind direction. The results indicated that at distances >3 building heights downstream the weighted predictions from either model are satisfactory but that in the near wake the diffusion model is less successful. Weighted solutions give significantly improved predictions over unweighted results. Lack of plume spread is identified as the main cause of inaccuracies in predictions and this is linked to inadequate resolution of flow features and mixing in the CFD model. Further work on non-steady state simulation of wake flows for dispersion studies is recommended.
본 논문에서는 시공간 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과를 가중합하여 주사선을 보간하는 효율적인 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 공간적 보간에서는 에지 방향성 보정 기능을 포함한 새로운 에지기반 공간적 보간 기법을 적용한다. 일반적으로 기존의 에지를 고려한 공간적 디인터레이싱 알고리즘은 에지의 방향을 잘못 추정할 경우 보간된 영상에서 심각한 화질저하가 발생한다. 이를 보완하고 정확한 에지의 방향을 찾아내기 위해 밝기 차만을 이용한 기존 방법들과는 달리 제안된 방법은 에지 방향성을 검출하고 그 정보에 따라 가중최대빈도수 필터를 이용하여 보간될 화소의 에지의 방향성을 보정한다. 또한, 시간적 변화량 검출 오류를 줄이기 위해 미디언 필터를 적용하여 움직임 검출 성능을 향상시키고, 최종 화소 보간과정에서 시공간적인 밝기 변화량에 따라 공간적 보간과 시간적 보간 결과값의 가중합을 사용하여 움직임이 적은 영역에서의 화질을 향상시킨다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 디인터레이싱 방법들에 비하여 주관적 화질뿐만 아니라 객관적인 성능도 우수함을 알 수 있다.
본 논문은 기존 위치기반 서비스에서 최근접질의 및 한 지점에서의 방향성분을 고려한 최근접질의의 단점을 해소하고자 가중치 벡터합을 이용하는 새로운 검색방법을 제안한다. 검색반경으로 1차 필터링된 영역에서, 2차 필터링을 위해 이용자의 이동방향, 관심방향 및 검색각도를 조합한 방향정보를 이용한다. 이동방향은 일정구간내 존재하는 벡터들의 가중치 합으로 계산하며, 검색각도를 $0{\sim}360^{\circ}$까지 세분화하여 검색방향에 대한 범위를 조절 하도록 한다. 본 검색방법에 사용되는 데이터는 촬영위치가 기록된 정지영상 및 동영상, 업체나 관광지의 위치정보와 함께 소비자에게 제공되는 텍스트, 웹, 영상 등 각종 미디어 형태의 데이터가 될 수 있다. 제안하는 방법은 이동 중인 이용자가 현 위치를 기준으로 일정 반경 내에 있으면서 유사방향에 부합하는 미디어만을 검색하도록 함으로써, 이미 지났거나 혹은 관련 없는 방향의 미디어를 배제한 검색결과를 제공하기 때문에 기존의 위치만을 고려한 검색방법에 비해 보다 정확한 검색을 보장할 수 있으며, 방향성을 고려한 기존 최근접질의 에 비해서도 보다 유연하고 포괄적인 검색결과를 보장한다.
It is important to analyze dimensional errors occurring during shipbuilding process. A ship is constructed by assembling blocks and installing outfits in assembled ship structure. Blocks and outfits have a main direction that has greater importance than other directions from the view point of dimensional error. Therefore, a main direction should have a greater weighting factor than other directions in order to achieve meaningful inspection results. In this paper, a modified point registration method based on iterative closest point (ICP) is proposed. In this method, a user determines one or two main directions among x, y, and z directions, and then each main direction is made to have a greater weighting factor than other directions. For points registration, mapping between measured points and design points are performed by the modified ICP in which weighting factor assigned to each main direction is considered.
본 논문은 효율적인 시각적 향상을 보여주는 새로운 비월 주사 방식 기법을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 새로운 거리 가중치를 고려하며 이전에 개발되었던 EDI (Edge Dependent Interpolation) 알고리듬과 NAL (New Adaptive Linear interpolation) 알고리듬을 이용한다. 비월 주사 기법은 크게 2단계로 나된다. 우선 에지의 방향을 근접한 화소들의 정보를 이용하여 결정한다. 그리고 나서 잃어버린 화소 값들을 결정된 에지의 방향을 따라 보간 한다. 본 논문에서는 EDI 알고리듬을 통해 에지를 예측한 후에 NAL 알고리듬을 바탕으로 거리 가중치를 이용함으로써 잃어버린 화소들을 보간 한다. 실험 결과는 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬들보다 객관적 및 주관적인 평가에서 우수함을 입증한다.
There is asymmetric in horizontal and vertical side of PDP cell. Every vertical line has BM(Black Mask) to improve luminance contrast. When error diffusion is processed in PDP system, these problems make an error bigger. In 4 inch PDP system, every red, green, blue color of test pattern is presented and each luminance is measured. That is called horizontal(H), diagonal right(R), diagonal left(L) and vertical(V). In red channel, high luminance descending order is V-H-R-L. In green channel, V-H-L-R. In blue channel, V-M-R=L. After average luminance of each direction is calculated. new weighted error diffusion(Weighted ED) is proposed. In digital image signal processing, the error in weighted ED is differ from ED's. The image of weighted ED is more less error compare to conventional ED and close to original image. As the gray level linearity and big size panel is adopted, weighted ED could produce good image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권1호
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pp.45-61
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2010
In the communication channel, the received signal is affected by many factors that can cause errors. These effects mean that received signal strength (RSS) based methods incur more errors in measuring distance and consequently result in low precision in the location detection process. As one of the approaches to overcome these problems, we propose using direction calibration to improve the performance of the RSS-based method for distance measurement, and sequentially a weighted least squares (WLS) method using reliability factors in conjunction with a conventional RSS weighting matrix is proposed to solve an over-determined localization process. The proposed scheme focuses on the features of the RSS method to improve the performance, and these effects are proved by the simulation results.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
This paper proposes a new approach to reduce the target estimation error of the measurement angle, especially applied to the medium and long range surveillance radar. If the target has no maneuver and no change in heading direction for a certain time interval, the predicted angle of interacting multiple model(IMM) from the previous track information can be used to reduce the angle estimation error. The proposed method is simulated in 2 scenarios, a scenario with a non-maneuvering target and a scenario with a maneuvering target. The result shows that the new fusion solution(weighted IMM) with the predicted azimuth and the measured azimuth is worked properly in the two scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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