• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.295-309
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• 2009

In this study, an iterative maximum a posteriori (MAP) approach using a Bayesian model of Markovrandom field (MRF) was proposed for despeckling images that contains speckle. Image process is assumed to combine the random fields associated with the observed intensity process and the image texture process respectively. The objective measure for determining the optimal restoration of this "double compound stochastic" image process is based on Bayes' theorem, and the MAP estimation employs the Point-Jacobian iteration to obtain the optimal solution. In the proposed algorithm, MRF is used to quantify the spatial interaction probabilistically, that is, to provide a type of prior information on the image texture and the neighbor window of any size is defined for contextual information on a local region. However, the window of a certain size would result in using wrong information for the estimation from adjacent regions with different characteristics at the pixels close to or on boundary. To overcome this problem, the new method is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The proximity to boundary is estimated using a non-uniformity measurement based on standard deviation of local region. The new scheme has been extensively evaluated using simulation data, and the experimental results show a considerable improvement in despeckling the images that contain speckle.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권4호
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• pp.1193-1215
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• 2021

The measurement of the key product quality index plays an important role in improving the production efficiency and ensuring the safety of the enterprise. Since the actual working conditions and parameters will inevitably change to some extent with time, such as drift of working point, wear of equipment and temperature change, etc., these will lead to the degradation of the quality variable prediction model. To deal with this problem, the selective integrated moving windows based principal component regression (SIMV-PCR) is proposed in this study. In the algorithm of traditional moving window, only the latest local process information is used, and the global process information will not be enough. In order to make full use of the process information contained in the past windows, a set of local models with differences are selected through hypothesis testing theory. The significance levels of both T - test and χ² - test are used to judge whether there is identity between two local models. Then the models are integrated by Bayesian quality estimation to improve the accuracy of quality variable prediction. The effectiveness of the proposed adaptive soft measurement method is verified by a numerical example and a practical industrial process.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권4호
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• pp.719-741
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• 2014

Monitoring surface cracks is important to ensure the health of concrete structures. However, traditional visual inspection to monitor the concrete cracks has disadvantages such as subjective inspection nature, associated time and cost, and possible danger to inspectors. To alter the visual inspection, a complete procedure for automated crack assessment based on adaptive digital image processing has been proposed in this study. Crack objects are extracted from the images using the subtraction with median filter and the local binarization using the Niblack's method. To adaptively. determine the optimal window sizes for the median filter and the Niblack's method without distortion of crack object an optimal filter size index (OFSI) is proposed. From the extracted crack objects using the optimal size of window, the crack objects are decomposed to the crack skeletons and edges, and the crack width is calculated using 4-connected normal line according to the orientation of the local skeleton line. For an image, a crack width nephogram is obtained to have an intuitive view of the crack distribution. The proposed procedure is verified from a test on a concrete reaction wall with various types of cracks. From the crack images with different crack widths and patterns, the widths of cracks in the order of submillimeters are calculated with high accuracy.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.610-617
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• 2002

본 논문에서는 적응적 변이추정 기법을 이용한 새로운 중간시점영상합성 방법을 제시하였다. 즉, 스테레오 입력 영상으로부터 특징값을 추출하고, 설정된 임계값과 비교하여 특징값의 크기를 결정한 다음, 특징값의 크기에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 선택하여 정합함으로써 중간시점의 영상을 합성하는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서는 배경과 같인 특징값이 작은 영역에서는 비교적 큰 정합창에 의한 블록정합이 이루어지고 물체의 윤곽선과 같이 특징값이 큰 영역에서는 상대적으로 작은 정합창에 의한 미세한 정합이 적응적으로 수행되기 때문에 전체적인 정합성능의 개선뿐만 아니라 기존의 기법에서 나타나는 오정합이나 블록화 현상등의 문제점 해결의 가능성을 제시하였다. 또한, 'Parts' 및 'Piano' 영상을 사용한 실험결과 본 논문에서 새로이 제안한 중간시점 영상합성 방법은 기존의 방식에 비해 평균적으로 PSNR은 약 2.32∼4.16dB가 향상되었고, 수행시간은 약 39.34∼65.58% 감소됨을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2343-2346
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• 2003

The spatial resolution of multispectral images can be improved by merging them with higher resolution image data. A fundamental problem frequently occurred in existing fusion processes, is the distortion of spectral information. This paper presents a spatially adaptive image fusion algorithm which produces visually natural images and retains the quality of local spectral information as well. High frequency information of the high resolution image to be inserted to the resampled multispectral images is controlled by adaptive gains to incorporate the difference of local spectral characteristics between the high and the low resolution images into the fusion. Each gain is estimated to minimize the l$_2$-norm of the error between the original and the estimated pixel values defined in a spatially adaptive window of which the weight are proportional to the spectral correlation measurements of the corresponding regions. This method is applied to a set of co-registered Landsat7 ETM＋ panchromatic and multispectral image data.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제28권4호
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• pp.611-617
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• 2004

Pixel classification is one of basic image processing issues. The general characteristics of the pixels belonging to various classes are discussed and the radical principles of pixel classification are given. At the same time. a pixel classification scheme based on image direction measure is proposed. As a typical application instance of pixel classification, an adaptive multi-level median filter is presented. An image can be classified into two types of areas by using the direction information measure, that is. smooth area and edge area. Single direction multi-level median filter is used in smooth area. and multi-direction multi-level median filter is taken in the other type of area. What's more. an adaptive mechanism is proposed to adjust the type of the filters and the size of filter window. As a result. we get a better trade-off between preserving details and noise filtering.

• 대한수학회지
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• 제57권2호
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• pp.401-414
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• 2020

It is computationally expensive to compute principal components from scratch at every update or downdate when new data arrive and existing data are truncated from the data matrix frequently. To overcome this limitations, incremental principal component analysis is considered. Specifically, we present a sliding window based efficient incremental principal component computation from a covariance matrix which comprises of two procedures; simultaneous update and downdate of principal components, followed by the rank-one matrix update. Additionally we track the accurate decomposition error and the adaptive numerical rank. Experiments show that the proposed algorithm enables a faster execution speed and no-meaningful decomposition error differences compared to typical incremental principal component analysis algorithms, thereby maintaining a good approximation for the principal components.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.1-7
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• 2013

최근 위성 통신 시스템은 링크 가용도와 대역폭 효율을 증대시키기 위해 ACM(Adaptive Coding and Modulation) 기술을 사용하고 있지만, PEP(Performance Enhancing Proxy)에서 동작하는 TCP는 ACM 동작에 따라 변경된 물리계층 전송능력을 감지하지 못하고 작아진 BDP (Bandwidth Delay Product) 네트워크에 혼잡을 발생 시킨다. 본 논문에서는 ACM과 PEP를 사용할 때 발생되는 문제점을 극복하여 PEP의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 이를 위해 ACM기능을 지원하는 물리/MAC(링크)계층 모듈과 전송계층 모듈인 TCP 간에 정보 전달 메시지를 적용하여 물리/MAC(링크)계층의 정보가 TCP에 전달되도록 하여 MODCOD (Modulation and Coding)에 따라 변경되는 물리계층 대역폭을 고려한 적응적인 TCP 혼잡제어를 수행하도록 하였다. 제안한 기법에 대해서 ns-2를 이용한 모의시험 결과 물리계층과 전송계층간의 전송 속도를 적응적으로 정합시킴으로써 네트워크의 혼잡을 미리 방지하고 최적화된 혼잡제어를 수행함으로써 PEP 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.2021-2030
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• 2012

조기심실수축(PVC)은 가장 보편적인 부정맥으로 심실세동, 심실빈맥 등과 같은 위험한 상황을 유발할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문에 이의 조기 검출은 매우 중요하다. 특히 일반인들의 건강상태를 지속적으로 모니터링 해야 하는 헬스케어 시스템에서는 이를 위한 심전도 신호의 실시간 처리가 필요하다. 즉, 최소한의 연산량으로 정확한 R파를 검출하고, 대상 환자의 특징을 파악하여 PVC를 분류할 수 있는 적합한 알고리즘의 설계가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 PVC 실시간 분류를 위한 환자 적응형 패턴 매칭 기법을 제안한다. 이를 위해 전 처리 과정과 적응 가변형 문턱 값과 윈도우를 통해 R파를 검출하였으며, 검출 대상에 따른 정상신호 군을 선별하고 이를 벗어나는 신호를 이상신호로 분류하기 위해 해쉬 함수를 통한 패턴 매칭 기법을 적용하였다. 제안한 알고리즘의 R파 검출 및 정상신호 분류 성능을 평가하기 위해서 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 사용하였다. 성능평가 결과, R파는 평균 99.33%, 이상신호 분류에 대한 에러율은 0.32%로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.1437-1446
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• 2012

본 논문에서는 스테레오 카메라 환경에서 고속으로 깊이 정보를 얻기 위한 응용분야에 적합한 스테레오 정합 기법을 제안하고자 한다. 이러한 조건을 만족하기 위해서 DWT 영역에서의 주파수 정보와 가변 정합창을 이용하는 적응적인 스테레오 정합 기법을 제안한다. 공간 영역에서 영상의 국부적인 특성을 분석하여 정합창의 크기를 결정하고, 주파수 영역에서 영상의 주파수 특성을 분석하여 정합창의 형태 및 스케일링 요소를 결정한다. 주파수 영역에 대한 정보를 이용하기 위해서 로컬 DWT와 전역 DWT를 활용하는 기법을 모두 적용하였다. 본 논문은 스테레오 정합을 위한 제안한 기법은 유사한 수준의 복잡도에서 고정 정합창 기반의 기법과 비교할 때 PSNR이 향상되는 것을 확인하였다.