Lee(2009) proposed the boundary-adaptive despeckling method using a Bayesian model which is based on the lognormal distribution for image intensity and a Markov random field(MRF) for image texture. This method employs the Point-Jacobian iteration to obtain a maximum a posteriori(MAP) estimate of despeckled imagery. The boundary-adaptive algorithm is designed to use less information from more distant neighbors as the pixel is closer to boundary. It can reduce the possibility to involve the pixel values of adjacent region with different characteristics. The boundary-adaptive scheme was comprehensively evaluated using simulation data and the effectiveness of boundary adaption was proved in Lee(2009). This study, as an extension of Lee(2009), has suggested a modified iteration algorithm of MAP estimation to enhance computational efficiency and to combine classification. The experiment of simulation data shows that the boundary-adaption results in yielding clear boundary as well as reducing error in classification. The boundary-adaptive scheme has also been applied to high resolution Terra-SAR data acquired from the west coast of Youngjong-do, and the results imply that it can improve analytical accuracy in SAR application.
In this paper, we propose a background segmentation method in low resolution color image. A segmentation algorithm is based on color and edge information. In edge image, adaptive and local thresholds are applied to suppress paint boundaries. Through our experiments, the proposed algorithm efficiently segments background from objects.
Inherent opportunities on research for restoring high resolution image from low resolution images are increasing in these days. Super resolution image reconstruction is the process of combining multiple low resolution images to form a higher resolution one. To achieve super resolution reconstruction, proper observation model which is based on subpixel shift information is required. In this context, the importance of the subpixel registration cannot be estimated because subpixel shift information cannot be obtained from original image. This paper presents a regularized adaptive super resolution reconstruction method based on phase correlated subpixel registration, where the Constrained Least Squares(CLS) Restoration is adopted as a post process.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.122-122
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2020
Urban flood simulation plays a vital role in national flood early warning, prevention and mitigation. In recent studies on 2-dimensional flood modeling, the integrated run-off inundation model is gaining grounds due to its ability to perform in greater computational efficiency. The adaptive quadtree shallow water numerical technique used in this model implements the adaptive mesh refinement (AMR) in this simulation, a procedure in which the grid resolution is refined automatically following the flood flow. The method discounts the necessity to create a whole domain mesh over a complex catchment area, which is one of the most time-consuming steps in flood simulation. This research applies the dynamic grid refinement method in simulating the recent extreme flood events in Metro Manila, Philippines. The rainfall events utilized were during Typhoon Ketsana 2009, and Southwest monsoon surges in 2012 and 2013. In order to much more visualize the urban flooding that incorporates the flow within buildings and high-elevation areas, Digital Surface Model (DSM) resolution of 5m was used in representing the ground elevation. Results were calibrated through the flood point validation data and compared to the present flood hazard maps used for policy making by the national government agency. The accuracy and efficiency of the method provides a strong front in making it commendable to use for early warning and flood inundation analysis for future similar flood events.
Various adaptive mesh refinement techniques are often employed in numerical simulations for increasing spatial and temporal resolution beyond the limits imposed by available CPU time and memory space. Recently, an octree-based adaptive mesh structure was successfully used in fluid animation to place more grid cells efficiently in visually interesting regions of fluids. In an attempt to optimize the use of computational resources further in fluid animation, this paper extends this adaptive technique by modifying the mesh refinement scheme so that the camera's viewing properties are dynamically exploited during the simulation. Based on a simple adaptive mesh structure, we show that the new meshing strategy can save a substantial amount of computation time and memory space by using a view-dependent adaptive approach. The experimental results reveal that the proposed technique provides a good compromise between the computational effort and the simulation's fidelity, and may be used quite effectively in 3D animation production.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.8B
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pp.1540-1548
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1999
We propose a multi-resolution motion estimation algorithm using adaptive search region. It is constructed in wavelet domain that a binary plane which represents the potential motion areas(PMA's) based on the temporal redundancy between video frames, and motion estimation is processed in the PMA's. We reduce the PMA's gradually as the resolution level is higher, considering the distribution of the energy in subband layers and the complexity. As compared with EMRME(enhanced multi-resolution motion estimation) method[7], simulation results show that computational amount and bit rate reduced to about 33 ~46 % and 10 ~l8% respectively in active image with similar PSNR, and computational amount reduced to about 37 ~65 % in small notion image with similar PSNR and bit rate.
Ha, Joo-Young;Lee, Sung-Mok;Jang, Won-Woo;Yang, Hoon-Gee;Kang, Bong-Soon
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1201-1207
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2006
In this paper, we say the adaptive shading correction system supporting multi-resolution for mobile camera. The shading effect is caused by non-uniform illumination, non-uniform camera sensitivity, or even dirt and dust on glass (lens) surfaces. In general this shading effect is undesirable [1-3]. Eliminating it is frequently necessary for subsequent processing and especially when quantitative microscopy is the fine goal. The proposed system is available on thirty nine kinds of image resolutions scanned by interlaced and progressive type. Moreover, the system is using forty kinds of continuous quadratic equations instead of using the piece-wise linear curve which is composed of multiple line segments. Finally, the system could correct the shading effect without discontinuity in any image resolution. The proposed system is implemented in VLSI with cell library based on Hynix $0.25{\mu}m$ CMOS technology.
Among various inter prediction techniques of Versatile Video Coding (VVC), adaptive motion vector resolution (AMVR) technology has been adopted. However, for AMVR, various MVs should be tested per each coding unit, which needs a computation of rate-distortion cost and results in an increase in encoding complexity. Therefore, in order to reduce the encoding complexity of AMVR, it is necessary to effectively find an optimal AMVR mode. In this paper, we propose a lightweight neural network-based AMVR decision algorithm based on more diverse datasets.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.7C
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pp.654-662
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2009
Video streams for mobile video streaming can be encoded to fit the available network bandwidth by controlling three factors: temporal resolution, spatial resolution, and picture quality. The controlling of picture quality by modifying the quantization parameter (QP) is most widely used. In this paper, we demonstrate that reducing the spatial resolution adaptively can be more efficient in terms of picture quality and energy consumption in low bit-rate environment, and present a model to find the optimal spatial resolution for the available bandwidth. Adaptive spatial resolution control scheme is especially effective when the bandwidth between the video server and the mobile device varies considerably with time, and when the mobile device is sensitive to energy consumption. Our scheme can improve the picture quality by approximately O.5dB and reduce energy consumption by more than 50% compared to the conventional video coding in low bit-rate environment.
In this paper, we propose a new high resolution frequency estimator for real sinusoids by using short time data and the AWLS/MFT (Adaptive Weighted Least Squares/ Modulation Function Technique) algorithm. Monte-Carlo simulations verify better performances of the proposed frequency estimator and demonstrate that the proposed AWLS sinusoidal estimator is a high resolution estimator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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