Recently, there are a lot of multimedia products to using image interpolation system. However, most interpolation systems in existence suffer visually to some extents the effects of blurred edges and jagged artifacts in the image. I in this paper, we propose the adaptive linear interpolation system that uses the sub-pixel. We system calculate the warped distance among the pixels of an image, and use data for Optimize length parameter. Our experimental results show that our new algorithm significantly outperforms linear interpolation in subjective quality, and in most cases, in terms of PSNR as well.
An universal NURBS interpolation for an open architectured CNC controller is proposed in order to unify internal data structure and algorithm of different interpolations such as linear, circular and spline, and to intelligently interface CAD database of the various workpiece contour. Furthermore, NURBS interpolation may result in better surface roughness and high speed machining due to the continuous generation of cutter movement. The mathematical manipulation of NURBS is presented and the practical implementation on the CNC controller of a lathe is discussed for real machining. The comparison between a computer design and workpieces machined on a lathe shows the feasibility of the NURBS interpolation format as an universal interpolation scheme.
This paper describes Declination interpolation method in the application of Digital Magnetic Compass(DMC) with small capacity memory for relatively low-priced system. The purpose of this study is to find accurate declination values using Declination Lookup Table(DLT) and Secular Variation Table(SVT) with the Bilinear interpolation method having four points data only. World Magnetic Model with Gauss coefficients produced by NOAA is used in the calculation of DLT and SVT at desired years. To verify the applicability of the proposed method, the simulation tests and the error analysis are carried out in this work. As results from tests, the interpolation error is within 0.01 degree that is much enough to implement high accurate DMC comparing with commercial DMCs on the market. In summary, the declination interpolation method, proposed in this study, can be useful in the application of DMC.
In this study, terrain classification, which was done by using the quantitative classification parameters and suitable interpolation method was applied to improve the accuracy of digital elevation models, and to increase its practical use of aerial photogrammetry. A terrain area was classified into three groups using the quantitative classification parameters to the ratio of horizontal, inclined area, magnitude of harmonic vectors, deviation of vector, the number of breakline and proposed the suitable interpolation. Also, the accuracy of digital elevation models was improved in case of large grid intervals by applying combined interpolation suitable for each terrain group. As a result of this study, I have an algorithm to perform the classification of the topography in the area of interest objectively and decided optimal data interpolation scheme for given topography.
Data assimilation is an initializing method for air quality forecasting such as PM10. It is very important to enhance the forecasting accuracy. Optimal interpolation is one of the data assimilation techniques. It is very effective and widely used in air quality forecasting fields. The technique, however, requires too much memory space and long execution time. It makes the PM10 air quality forecasting difficult in real time. We propose a fast optimal interpolation data assimilation method for PM10 air quality forecasting using a new kernel tridiagonal sparse matrix and CUDA massively parallel processing architecture. Experimental results show the proposed method is 5~56 times faster than conventional ones.
A lot of data which are used in environment analysis of air pollution have characteristics that are distributed continuously in space. In this point, the collected data value such as precipitation, temperature, altitude, pollution density, PM10 have spatial aspect. When geostatistical data analysis are needed, acquisition of the value in every point is the best way, however, it is impossible because of the costs and time. Therefore, it is necessary to estimate the unknown values at unsampled locations based on observations. In this study, spatial interpolation method such as local trend surface model, IDW(inverse distance weighted), RBF(radial basis function), Kriging were applied to PM10 annual average concentration of Seoul in 2005 and the accuracy was evaluated. For evaluation of interpolation accuracy, range of estimated value, RMSE, average error were analyzed with observation data. The Kriging and RBF methods had the higher accuracy than others.
The general stereographic projection which maps a point on a sphere with arbitrary radius to a point on a plane stereographically and its inverse projection have the pythagorean-hodograph (PH) preserving property in the sense that they map a PH curve to another PH curve. Upon this fact, for given spatial $C^1$ Hermite data, we construct a spatial PH curve on a sphere that is a $C^1$ Hermite interpolant of the given data as follows: First, we solve $C^1$ Hermite interpolation problem for the stereographically projected planar data of the given data in $\mathbb{R}^3$ with planar PH curves expressed in the complex representation. Second, we construct spherical PH curves which are interpolants for the given data in $\mathbb{R}^3$ using the inverse general stereographic projection.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.17
no.4
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pp.1289-1297
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2006
Before other statistical data analysis the preprocessing steps should be performed adequately to have meaningful results. These steps include processes such as baseline correction, normalization, denoising, and multiple alignment. In this paper an algorithm for baseline correction is proposed with using the piecewise cubic Hermite interpolation with block-selected points and local minima after denoising for SELDI or MALDI mass spectrometry data.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.8
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pp.62-71
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2009
In mobile robotics, ultrasonic sensors became one of the most popular devices for collision avoidance and navigation primarily due to data robustness, the easy availability of low-cost systems, their compact size, simple circuits, and their ease in interfacing with computers. However, ultrasonic sonic sensors are subject to noise which results in inaccuracy of mapping and localization of the robot. This paper introduces a new approach to enhance environmental maps based on ultrasonic range data using linear interpolation and Newton interpolation. The simulation and experimental results show that the proposed method improves of the accuracy of the map through better distance estimation between the mobile robot and obstacles.
Extrapolation off the boundaries of scattered data is an intrinsic feature of interpolation. However, extrapolation causes serious problems in stereo-vision and mapping, which has not been investigated carefully. In this paper, we present novel schemes to eliminate the extrapolation effects for the generation of a digital elevation model (DEM). As a first step, we devise point distribution criteria, namely COG (Center of Gravity) and ECI (Empty Center Index), and apply rigorous and robust elimination based on the criteria. Compared with other methods, the proposed schemes are computationally fast and applicable to a wide range of interpolation techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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