컴퓨터 그래픽스나 기하 정보 분석 및 검색 등의 애플리케이션에서 일반적인 octree가 널리 사용된다. 그러나 거리장 등 공간에 분포하는 특정한 연속 정보를 샘플링하기 위한 목적으로 일반적인 octree를 적용할 경우 샘플링 데이터 중복과 샘플링 지점과 표현 단위의 불일치가 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 dual octree가 제안된 바 있다. 본 논문에서는 dual octree가 일반적인 octree의 단점은 해결했으나 무한하게 분할을 수행하더라도 특정한 연속 영역에 액세스하지 못한다는 사실을 증명하고 이러한 모든 문제들을 해결할 수 있는 대안으로 Lefebvre와 Hoppe가 제안한 primal tree를 응용할 수 있음을 제시한다. 또한 트리 구조의 병렬화에 널리 사용되는 Morton code를 응용한 3차원 primal tree 검색 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we explore the application of 2-D dual-tree discrete wavelet transform (DDWT), which is a directional and redundant transform, for image coding. DDWT main property is a more computationally efficient approach to shift invariance. Also, the DDWT gives much better directional selectivity when filtering multidimensional signals. The dual-tree DWT of a signal is implemented using two critically-sampled DWTs in parallel on the same data. The transform is 2-times expansive because for an N-point signal it gives 2N DWT coefficients. If the filters are designed is a specific way, then the sub-band signals of the upper DWT can be interpreted as the real part of a complex wavelet transform, and sub-band signals of the lower DWT can be interpreted as the imaginary part. The quincunx lattice is a sampling method in image processing. It treats the different directions more homogeneously than the separable two dimensional schemes. Quincunx lattice yields a non separable 2D-wavelet transform, which is also symmetric in both horizontal and vertical direction. And non-separable wavelet transformation can generate sub-images of multiple degrees rotated versions. Therefore, non-separable image processing using DDWT services good performance.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
The big challenge in current content-based image retrieval systems is to reduce the semantic gap between the low level-features and high-level concepts. In this paper, we have proposed a novel framework for efficient image retrieval to improve the retrieval results significantly as a means to addressing this problem. In our proposed method, we first extracted a strong set of image features by using the dual-tree rotated complex wavelet filters (DT-RCWF) and dual tree-complex wavelet transform (DT-CWT) jointly, which obtains features in 12 different directions. Second, we presented a relevance feedback (RF) framework for efficient image retrieval by employing a support vector machine (SVM), which learns the semantic relationship among images using the knowledge, based on the user interaction. Extensive experiments show that there is a significant improvement in retrieval performance with the proposed method using SVMRF compared with the retrieval performance without RF. The proposed method improves retrieval performance from 78.5% to 92.29% on the texture database in terms of retrieval accuracy and from 57.20% to 94.2% on the Corel image database, in terms of precision in a much lower number of iterations.
The algorithm for obtaining the isotonic regression in simple tree order, the most basic and simplest model next to the simple order, is considered. We propose to call it "Pool-the-Maximum-Violators" algorithm (PMVA) in conjunction with the "Pool-Adjacent-Violators" algorithm (PAVA) in the simple order. The dual problem of obtaining the isotonic regression in simple tree order is our main concern. An intuitively appealing relation between the primal and the dual problems is demonstrated. The interesting difference is that in simple order the required number of pooling is at least the number of initial violating pairs and any path leads to the solution, whereas in the simple tree order it is at most the number of initial violators and there is only one advisable path although there may be some others leading to the same solution.o the same solution.
본 논문에서는 결함 및 마스크, 스위칭 기능을 포함한 결함에 대한 동적 구조를 갖는 결함 허용 시스템에 대하여 신뢰도 평가를 할 수 있는 동적 결함 트리 알고리듬(Dynamic Fault Tree Algorithm)을 제안한다. 본 알고리듬에서는 동적 특성을 표현할 수 있는 FDEP, CSP, SEQ, PAG 게이트 정의로부터 출발한다. 이러한 게이트의 정의는 시스템의 동적 특성을 만족시키기 위해 시스템의 상태증가를 유발하는 기존의 마코브 모델과 시스템의 정적 특성에 대해서만 평가 가능했던 결함 트리 모델에 대한 제약조건을 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 제시한 알고리듬의 장점을 입증하기 위하여 동적 특성을 가지는 TMR(Triple Modular Redundancy) 시스템과 이중화 중복 시스템(Dual Duplex System)에 대해 기존의 알고리듬과 제시하는 알고리듬을 적용하여 신뢰성 평가를 수행한 후 이를 통해 제시하는 알고리듬이 동적 여분을 사용하는 시스템이나 순차 종속 고장들을 가지는 시스템, 결함과 오류의 복구 기술을 가지는 시스템들에 대해 우수함을 보여준다.
The terminal layout problem is fundamental in may centralized computer networks, which is generated formulated as the capaciated minimum spanning tree problem (CMSTP). We present an implementation of the dual-based procedure to solve the CMSTP. Dual ascent procedure generates a good feasible solutions to the dual of the linear programming relaxation of CMSTP. A feasible primal solution to CMSTP can then be constructed based on this dual solution. This procedure can be used either as a stand-alone heuristic or, else, it can be incorporated into a branch and bound algorithm. A numerical result is given with quite favorable results.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제13권2호
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pp.152-156
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2013
This paper presents a fast-lock dual-loop successive approximation register-controlled duty-cycle corrector (SARDCC) circuit using a mixed (binary+sequential) search algorithm. A wider duty-cycle correction range, higher operating frequency, and higher duty-cycle correction accuracy have been achieved by utilizing the dual-loop architecture and the binary search SAR that achieves the fast duty-cycle correcting property. By transforming the binary search SAR into a sequential search counter after the first DCC lock-in, the proposed dual-loop SARDCC keeps the closed-loop characteristic and tracks variations in process, voltage, and temperature (PVT). The measured duty cycle error is less than ${\pm}0.86%$ for a wide input duty-cycle range of 15-85 % over a wide frequency range of 0.5-2.0 GHz. The proposed dual-loop SARDCC is fabricated in a 0.18-${\mu}m$, 1.8-V CMOS process and occupies an active area of $0.075mm^2$.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.5039-5055
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2018
The quality of natural outdoor images captured by visible camera sensors is usually degraded by the haze present in the atmosphere. In this paper, a fast image dehazing method based on visible image and near-infrared fusion is proposed. In the proposed method, a visible and a near-infrared (NIR) image of the same scene is fused based on the dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT) to generate a dehazed color image. The color of the fusion image is regulated through haze concentration estimated by dark channel prior (DCP). The experiment results demonstrate that the proposed method outperforms the conventional dehazing methods and effectively solves the color distortion problem in the dehazing process.
The combination texture feature extraction approach for texture image retrieval is proposed in this paper. Two kinds of low level texture features were combined in the approach. One of them was extracted from singular value decomposition (SVD) based dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) coefficients, and the other one was extracted from multi-scale local binary patterns (LBPs). The fusion features of SVD based multi-directional wavelet features and multi-scale LBP features have short dimensions of feature vector. The comparing experiments are conducted on Brodatz and Vistex datasets. According to the experimental results, the proposed method has a relatively better performance in aspect of retrieval accuracy and time complexity upon the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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