For high quality image acquisition, compensating air-vehicle motion is essential for airborne SAR system. This paper describes a timing control based motion compensation method for airborne SAR system. Efficient timing control is critical for SAR system since it maintains many timing signals and timing setting for the signals should be updated frequently. This paper proposes Timing Cluster method as an efficient means for timing control of SAR system. Moreover, this paper suggests a simple and efficient method to compensate air-vehicle motion based on the Timing Cluster method. Timing Cluster method enables SAR system to control the timing in a timing noncritical way just maintaining little amount of information.
In this study, a planar respiratory motion is modeled by a 2-D linear expanding-shrinking movement. According to the introduced model, respiratory motion imposes phase error, non-uniform sampling and amplitude modulation distortions on the acquired MRI data. When the motion parameters are known or can be estimated, a construction algorithm based on superposition method was used to remove the MRI artifact. For the purpose of estimating unknown motion parameters, we used the spectrum shift method to find the respiratory fluctuation function, the x directional expansion coefficient and its center, and we also used the minimum energy method to find the y directional expansion coefficient and its center. Finally the effectiveness of this presented method is shown by computer simulations.
Information about camera operating such as zoom, focus, pan, tilt and tracking is useful not only for efficient video coding, but also for content-based video representation. A camera operating parameter measurement system designed specifically for these applications is therefore developed. This system, implemented in real time and synchronized with the video signal, measures the precise camera operating parameters. We calibrated the camera lens using a camera model that accounts for redial lens distortion. The system is then applied to infer image motion from pan and tilt operating parameters. The experimental results show that the inferred motion coincides with the actual motion very well, with an error of less than 0.5 pixel even for large motion up to 80 pixels.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.116-125
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2019
The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.
본 논문에서는 SR(Super Resolution) 복원 과정에 있어 사용되는 입력 후보 영상 중 적합한 입력 영상을 자동 선택하는 알고리즘을 제안함으로써 복원된 고해상도 영상의 질을 개선하고자 한다. SR 복원과정에서 이상적인 결과 영상을 얻기 위해서는 입력되는 모든 영상이 유기적으로 잘 정합 되어야 하지만, 실제로는 그렇지 못하다. 이런 이유로 입력 후보군 영상의 정합 적합성이 얼마나 높은가가 단순히 많은 입력 영상의 수보다 고품질의 고해상도 결과 영상을 얻는데 더욱 결정적이라 할 수 있다. 입력 영상의 적합성은 통계 특성 및 정합 특성을 이용하여 평가 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 SR 복원과정에 정합 적합성을 자동으로 평가하여 이에 따라 입력 영상을 결정하는 전처리 과정을 제안하고 구조화하였다. 또한 비디오 시퀀스의 모든 입력 영상은 SR 복원과정의 기준 영상이나 저해상도 입력 영상과 같이 사용될 수 있으므로 본 논문에서는 연속적인 비디오 시퀀스를 위한 SR 복원알고리즘을 제안한다. 적합성의 유무는 임계값(Threshold Value)에 의해 결정되며, 이 임계값은 기준 영상과의 움직임 추정에서 그 보상 값의 오류 값 중 최대치(MMCE, Maximum Motion Compensation Error)로 결정된다. 만약 저해상도 입력 영상의 보상 오류 값의 범위가 0과 MMCE사이(0 < MCE < MMCE )값이라면 그 범위 안의 입력 후보 영상은 SR 복원과정에 사용되며 범위 밖의 후보영상은 제외된다. 최적의 저해상도 기준(ORLR, Optimal Reference Low Resolution)영상은 선택된 저해상도 입력(SLRI, Selected LR Input)영상들과 각각의 저해상도 기준 입력(RLRI, Reference Low Resolution Input)영상들의 비교를 통해 결정된다. 본 논문에서는 이와 같은 과정에 의해 결정된 저해상도의 최적 기준영상과 선택영상을 'Hardie' 보간법을 사용하여 고해상도 영상을 만들어 내는 것으로 사용자의 조정이 없이도 SR 복원영상의 질적 향상을 가져올 것이라 기대된다.
With video compression standards such as MPEG-4, a transmission error happens in a video-packet basis, rather than in a macroblock basis. In this context, we propose a semantic error prioritization method that determines the size of a video packet based on the importance of its contents. A video packet length is made to be short for an important area such as a facial area in order to reduce the possibility of error accumulation. To facilitate the semantic error prioritization, an efficient hardware algorithm for face tracking is proposed. The increase of hardware complexity is minimal because a motion estimation engine is efficiently re-used for face tracking. Experimental results demonstrate that the facial area is well protected with the proposed scheme.
A compressed video bitstream is sensitive to errors that may severely degrade the reconstructed images even when the bit error rate is small. One approach to combat the impact of such errors is the use of error concealment at the decoder without increasing the bit rate or changing the encoder. For spatial-error concealment, we propose a method featuring edge continuity and texture preservation as well as low computation to reconstruct more visually acceptable images. Aiming at temporal error concealment, we propose a two-step algorithm based on block matching principles in which the assumption of smooth and uniform motion for some adjacent blocks is adopted. As simulation results show, the proposed spatial and temporal methods provide better reconstruction quality for damaged images than other methods.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.95-101
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2020
We studied the Implementation and design of inertial sensor that enables to improve performance by reduce the noise of rotor which Angle of inclination. Analyze model equation including motion equation and error, signal processing filter algorithm on high frequency bandwidth with eliminates error using estimation of error coefficient method is was designed and the prototype inertial sensor showed the pick off noise up to 0.2 mV and bias error performance of about 0.06 deg/hr by the experiments. Accordingly, we confirmed that the design of inertial sensor was valid for high rotation.
This paper presents performance improvement of the INS velocity-adided GPS carier tracking loop. To this end, INS velocity-aided GPS carrier tracking loop was modeled as a feedfoward and a feedback loop system. In the phase tracking loop, it was shown that the tracking error caused by the dynamic motion of the vehicle can be compensated with the aiding of the INS information irrespective of the loop order and bandwidth. However, the signal trcking error increases as the INS error increases. It was also shown that in order to remove the tracking error caused by INS bias error, more than or equal to 2nd order PLL should be used. Experiments were carried out and the experimental results were compared with the analysis results.
본 논문에서는 피드백 채널을 사용하여 error resilient transmission에 적합한 개선된 에러 트래킹 알고리즘을 제안하였다. 오염된 블록들의 주소는 디코더에 의하여 인코더에게 보고 된다. 제안된 알고리즘을 사용하여 에러 전파를 줄였다. 인코더는 피드백 채널의 negative acknowledgement를 가지고 역방향 움직임 의존도를 조사하여 전파된 에러를 현재 인코딩 되는 프레임 내에서 정확하게 추적한다. 제안된 에러 트래킹 알고리즘을 사용하여 영향을 받은 매크로 블록을 INTRA 코딩함으로 에러 전파효과를 완전히 종식시킬 수 있다. 선택적으로 네 모서리 에러 트래킹 근사를 사용하는 제안된 알고리즘의 에러트래킹 연산량은 전체 픽셀을 사용한 경우의 에러트래킹의 연산량에 비하여 매우 적으나 영상의 질은 동일하게 유지된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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