Deng, Chao;Wang, Zhi-heng;Li, Xing-wang;Li, Hui-na;Cavalcante, Charles Casimiro
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1633-1649
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2017
In remote sensing image processing, the traditional fusion algorithm is based on the Intensity-Hue-Saturation (IHS) transformation. This method does not take into account the texture or spectrum information, spatial resolution and statistical information of the photos adequately, which leads to spectrum distortion of the image. Although traditional solutions in such application combine manifold methods, the fusion procedure is rather complicated and not suitable for practical operation. In this paper, an improved IHS transformation fusion algorithm based on the local variance weighting scheme is proposed for remote sensing images. In our proposal, firstly, the local variance of the SPOT (which comes from French "Systeme Probatoire d'Observation dela Tarre" and means "earth observing system") image is calculated by using different sliding windows. The optimal window size is then selected with the images being normalized with the optimal window local variance. Secondly, the power exponent is chosen as the mapping function, and the local variance is used to obtain the weight of the I component and match SPOT images. Then we obtain the I' component with the weight, the I component and the matched SPOT images. Finally, the final fusion image is obtained by the inverse Intensity-Hue-Saturation transformation of the I', H and S components. The proposed algorithm has been tested and compared with some other image fusion methods well known in the literature. Simulation result indicates that the proposed algorithm could obtain a superior fused image based on quantitative fusion evaluation indices.
OpenMC is a community-driven open-source Monte Carlo neutron and photon transport simulation code. The Weight Window Mesh (WWM) function and an automatic Global Variance Reduction (GVR) method was recently developed and implemented in a developmental branch of OpenMC. This WWM function and GVR method broaden OpenMC's usage in general purposes deep penetration shielding calculations. However, the Local Variance Reduction (LVR) method, which suits the source-detector problem, is still missing in OpenMC. In this work, the Weight Window Generator (WWG) function has been developed and benchmarked for the same branch. This WWG function allows OpenMC to generate the WWM for the source-detector problem on its own. Single-material cases with varying shielding and sources were used to benchmark the WWG function and investigate how to set up the particle histories utilized in WWG-run and WWM-run. Results show that there is a maximum improvement of WWM generated by WWG. Based on the above results, instructions on determining the particle histories utilized in WWG-run and WWM-run for optimal computation efficiency are given and tested with a few multi-material cases. These benchmarks demonstrate the ability of the OpenMC WWG function and the above instructions for the source-detector problem. This developmental branch will be released and merged into the main distribution in the future.
신호처리에서 메디안 필터는 임펄스 잡음을 제거하는 비선형 필터 중에서 가장 널리 사용되고, 가장 강력한 효과를 보이고 있다. 본 논문은 잡음 검출에 의한 적응형 메디안 필터를 제안한다. 제안한 필터의 기본 알고리즘은 잡음 여부를 각 판단기준에 의해서 판별한 후, 판별 결과에 따라 조건을 만족하면 메디안 필터를 취하고, 만족하지 않으면 원 영상(No Filter)으로 복원한다. 잡음 판별을 위해서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 잡음 검출을 제시했고, 기존의 [5]∼[10] 필터와 특성 및 성능을 비교 분석하였다. 제안한 필터는 기존의 필터를 같은 조건에서 수행한 결과보다 대부분의 경우에서 개선을 보이고, 주관적인 육안으로 판별했을 경우에도, 그 이상의 효과를 보임을 입증하였다. 따라서 로컬 분산과 로컬 중간값 분산을 이용한 적응형 메디안 필터는 메디안 필터의 임펄스 잡음 제거 특성에 강한 장점을 살리고, 에지 보존 능력이 강화되었음을 증명 하였다.
Some asymptotic results on the local likelihood density estimator of Copas(1995) are derived when the locally parametric model has several parameters. It turns out that it has the same asymptotic mean squared error as that of Hjort and Jones(1996).
Means and standard errors of 285 Taiwan's local chicken and 429 Single Comb White Leghorn pullets at 35 wk of age were: egg weight (g) $48.3{\pm}0.3$, $54.6{\pm}0.3$, shell index $73.39{\pm}0.26$, $73.20{\pm}0.18$, shell color $15.23{\pm}0.40$, $0.88{\pm}0.27$, shell whiteness $72.61{\pm}0.57$, $90.00{\pm}0.35$, shell strength ($kg/cm^2$) $3.77{\pm}0.07$, $3.35{\pm}0.05$, shell thickness (mm) $0.38{\pm}0.003$, $0.38{\pm}0.002$, Haugh units $85.26{\pm}0.50$, $91.81{\pm}0.38$ and yolk percent (%) $30.17{\pm}0.18$, $27.32{\pm}0.16$ respectively. Theestimated heritabiliities of Taiwan's local chicken based on sire and dam components of variance were as follows: egg weight 0.20, shell index 0.1, shell color 0.87, shell whiteness 0.79, shell strength 0.37, shell thickness 0.14, Haugh units 0.24 and yolk percent 0.16. Genetic correlations based on sire and dam components of variance and covariance were also estimated. Generically, the shell index was positively correlated with egg weight, shell strength and yolk percent, and egg weight was negatively correlated with shell thickness, Haugh unit and yolk percent.
Data from purebred and crossbred cattle involving Holstein and the Local breed in Bangladesh were used to estimate the genetic effects on average daily milk yield and birth weight A total of 877 records on average daily milk yield for 4 types of breed groups and a total of 418 records on birth weight for 5 breed groups were analyzed. Two different methods were applied in this study; the least squares analysis of variance approach and the linear regression approach. Breed group effects were highly significant for both average daily milk yield and birth weight. The result showed that straightbred Holstein produced the highest milk yield and the 7/8 crosses ranked highest in birth weight For the two traits, the additive breed effect was highly significant, whereas the individual heterosis effect was not significant. Furthermore, this study showed a negative maternal heterosis for average daily milk yields and a positive maternal heterosis for birth weight Comparing the breed least squares means obtained from the linear regression approach revealed that straightbred Holstein produced the highest average milk yield and the 3/4 crosses were predicted to have the largest birth weight. It is indicated that the linear regression approach can adequately separate the genetic component of performance, estimate unknown crossbreeding parameters and predict unknown performance of crosses which are not include in the original data.
Major characteristics of new Waesungri maize inbred line has multi-tiller and ears: five to six tillers and seven to eight ears per plant and flowering date of Waesungri was delayed about 18 and 24 days compared to Mo17 U.S line and IK$_4$ Korean local lines, respectively. Number of ears, fresh and dry weight per plant were significantly different among all tested hybrids including Waesungri/Sinkihong hybrid under different planting times and densities. Especially, both fresh and dry weight of IK$_1$/FR140//Waesungri F$_1$hybrid were significantly higher at high planting density. In kernel weight per unit area, Wnesungri/Sinkihong hybrid was high at high density and IK$_1$/FR140//Waesungri hybrid was high at low planting density. As results of analysis of variance, flowering date was shown a significantly different both planting times and varieties, while other characters including stem height were shown very variable in interactions with enviromental factors.
본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.
본 논문에서는 이동하는 광대역 음원의 위치추정에 적합한 높은 분해능을 가지는 광대역LPA (local polynomial approximation) 빔형성기법을 제안한다. 제안한 기법은 여러 개의 데이터 단편으로부터 구하는 공분산행렬 대신, 하나의 데이터 단편의 여러 개 주파수 성분으로부터 얻은 조향 공분산행렬을 이용하는 STMV(steered minimum variance) 기법을 LPA 빔형성기법에 적용하였다. STMV 기법의 센서가중벡터를 이용하여 LPA 가격함수를 구성하였으며 이를 최대화 시키는 방위각과 각속도를 2차원 탐색을 통하여 추정함으로써 높은 방위각 분해능을 가지도록 하였다. 모의신호와 실제 해상 실험 데이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석 하였다
Focusing is the principal factor that decides the image quality. In the low illuminance condition, captured images with a digital camera usually blurred because the autofocus system of the camera fail to detect the in-focus position. The failure of focusing is due to thermal noise in the captured image. In this paper, we propose a new focus detection algorithm. The proposed algorithm use the new focusing index which is weighted sum of the high-frequency energy and mid-frequency energy. The weight is determined by the local variance of the image. The proposed algorithm performs stable focusing detection with in the low illuminance condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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