대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.736-739
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2006
While hyperspectral data are very rich in information, their processing poses several challenges such as computational requirements, noise removal and relevant information extraction. In this paper, the application of advanced scale-space filtering to selected hyperspectral bands was investigated. In particular, a pre-processing tool, consisting of anisotropic diffusion and morphological leveling filtering, has been developed, aiming to an edge-preserving smoothing and simplification of hyperspectral data, procedures which are of fundamental importance during feature extraction and object detection. Two scale space parameters define the extent of image smoothing (anisotropic diffusion iterations) and image simplification (scale of morphological levelings). Experimental results demonstrated the effectiveness of the developed scale space filtering for the enhancement and smoothing of hyperspectral remote sensing data and their advantage against watershed over-segmentation problems and edge detection.
In this paper, a simple contour-preserving filtering algorithm is proposed. The goal of the contour-preserving filtering method is to remove noise ad granularity as the preprocessing for the image segmentation procedure. Our method finds edge map and separates the image into the edge region and the non-edge region using this edge map. For the non-edge region, typical smoothing filters could be used to remove the noise and the small areas during the segmentation procedure. The result of simulation shows that our method is slightly better than the typical methods such as the median filtering and gradient inverse weighted filtering in the point of view of analysis of variance (ANOVA).
In this paper, an adaptive motion vector smoothing scheme based on weighted vector median filtering is proposed in order to eliminate the motion outliers more effectively for improving the quality of side information in frame-based distributed video coding. We use a simple motion vector outlier reliability measure for each block in a motion compensated interpolated frame and apply weighted vector median filtering only to the blocks with unreliable motion vectors. Simulation results show that the proposed adaptive motion vector smoothing algorithm improves the quality of the side information significantly while maintaining low complexity at the encoder in frame-based distributed video coding.
A Gaussian smoothing algorithm obtained from a cascade of convolutions with a seven-point kernel is described. We prove that the change of local sums after applying our algorithm to sinusoidal signals is reduced to about two thirds of the change by the binomial coefficients. Hence, our seven point kernel is better than the binomial coefficients when trend curves are needed to be generated. We also prove that if our Gaussian convolution is applied to sinusoidal functions, the amplitude of higher frequencies reduces faster than the lower frequencies and hence that it is a low pass filter.
본 논문은 비의도 움직임 검출 및 적응적 움직임 완화 필터를 이용한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 비의도 움직임 검출 단계와 검출된 비의도 움직임을 완화 필터링하는 단계로 구성된다. 움직임 완화 과정에 요구되는 속성들을 활용하기 위하여 누적 전역 움직임 매개변수들로 구성된 집합의 국부 최대값과 국부 최소값을 정의한다. 국부 정보를 사용하여 비의도 움직임 검출에 필요한 제약조건을 정의하며, 제약조건들을 기반으로 하여 알파-조정 평균 필터의 알파 값을 결정하여 재구성된 동영상의 움직임 완화 정도를 제어한다. 실험 결과를 통해 제안된 방식의 성능 우수성을 입증하였다.
리더 프로토콜은 RFID 리더와 호스트 사이의 명령 수행/응답 및 태그 정보 교환을 담당하는 인터페이스이며, 관련된 표준들로 EPCglobal Low Level Reader Protocol(LLRP) 1.0.1, EPCglobal Reader Protocol(RP) 1.1 그리고 ISO/IEC 15961,15962 등이 있다. 하지만 현재 리더 프로토콜 표준들은 수동형 RFID 시스템에 초점을 두고 있어 능동형 RFID 시스템에서는 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 EPCglobal LLRP 1.0.1을 기본으로 EPCglobal RP 1.1의 smoothing/filtering 기능을 추가하여 능동형 RFID 시스템에 효율적인 리더 프로토콜을 구현하였다. 구현한 리더 프로토콜은 RF 트랜시버와 RFID 리더와 태그 간의 Air interface 파라미터를 직접 설정 할 수 있다. 그리고 filtering 기능을 이용 리더와 호스트 간의 데이터 전송량을 줄이고, smoothing 기능을 이용 태그 수집 시 태그 수집성능 향상을 기대할 수 있으며, ISO/IEC 15961,15962 표준에 따른 태그 메모리 데이터 변경시 발생하는 비효율성을 제거 하였다. 또한, 하나의 리더와 45개의 태그를 사용하여 구현한 리더 프로토콜을 실제 능동형 RFID 시스템에 적용하여 성능을 평가 하였다.
본 연구에서는 요일별 교통량 변동 패턴 기반 평활화법을 활용하여 정량적 이상치 판정 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 활용하여 2010년 일반국도 상시조사 지점 중 14개 지점의 교통량 자료에 대한 이상치 필터링을 수행하여 알고리즘의 적합성 여부를 평가하였다. 그 결과 정상일 필터링율은 98.2%, 이상일 중 오필터링율은 8.0%로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘은 수집된 교통량 자료의 1차적인 이상치 필터링에 충분히 적용 가능할 것이다.
error behaviour can be considered as a linear combination of low amplitude random noise and abrupt jumps. The reason of jump appearance can be explained by the semi-shading effects(buildings, trees), jamming, high dynamic of vehicle and so on. This study describes the stand-alone GPS error jump smoothing algorithm which is developed based on the scalar adaptive filter. The algorithm consists of the coarse jump smoothing and the fine jump smoothing. On the coarse smoothing step, GPS velocities or position differences are used as the measurement for the scalar adaptive filter. The purpose of adaptive filter is to smooth the jump errors. The coarse positions are detennined by the integration of smoothed velocities. On the fine smoothing step, the differences between GPS positions and the coarse positions are smoothed by another scalar adaptive filter. The reason of fine smoothing is based on the facts that smoothing accuracy depends on the variance ofusefuJ signa\. The coarse smoothing which deal with the difference of positions provides the rough error removing. So the coarse smoothed velocities can have much more low amplitude than the raw ones. The fine smoothing procedure provides high quality of filtering process. Simulation results show the efficiency of proposed scheme.
The velocity of train which is measured from pulse generator attached to TM is used for displaying or control signal of inverter and so on. Measured signals increase and decrease step-by-step by pulse counting or monotonously by F/V conversion. But noises and signal distortions by measuring error like alias make it difficult to provide correct velocity infomation and estimate the acceleration. In this paper, we investigated the performance of Smoothing method for suppressing the noises in velocity signals. And the difference between Smoothed signal and origin velocity signals is inspected and the comparison with low pass filtering show applicable of Smoothing method for noise rejection and the estimation of signal. Finally, acceleration curves estimated from Smoothing method are compared with real accelerator signal attached to train.
The segmentation of vessel including portal vein, hepatic vein and artery, from Computed Tomography (CT) images plays an important role in the therapeutic strategies for hepatic diseases. Representing segmented vessels in three dimensional spaces is extremely useful for doctors to plan liver surgery. In this paper, proposed method is focused on smoothing technique of segmented 3D liver vessels, which derived from 3D region growing approach. A pixel expand algorithm has been developed first to avoid vessel lose and disconnection cased by the next smoothing technique. And then a binary volume filtering technique has been implemented and applied to make the segmented binary vessel volume qualitatively smoother. This strategy uses an iterative relaxation process to extract isosurfaces from binary volumes while retaining anatomical structure and important features in the volume. Hard and irregular place in volume image has been eliminated as shown in the result part, which also demonstrated that proposed method is a suitable smoothing solution for post processing of fine vessel segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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