EZW, a wavelet transformation based compression algorithm, utilizes the correlations of the wavelet coefficients between subbands. Due to the reason that, it is based on Zero Tree's parent-descendant dependency of the subbands, subband coding is possible, but it is not efficient for applications, which require multi-resolution restorations. In this paper we compare and analyze the performance between spatial band coding, which apply the correlation between adjusting pixels, and EZW So as to prove that spatial band coding is superior to EZW in the sense that it exhibit higher PSNR values and that it is apt to molti-resolution restoration.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.2
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pp.531-538
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2016
In this paper we deal with the small area estimation for the case that the response variables take binary values. The mixed effects models have been extensively studied for the small area estimation, which treats the spatial effects as random effects. However, when the spatial information of each area is given specifically as coordinates it is popular to use the geographically weighted logistic regression to incorporate the spatial information by assuming that the regression parameters vary spatially across areas. In this paper, relaxing the linearity assumption and propose a geographically weighted kernel logistic regression for estimating small area proportions by using basic principle of kernel machine. Numerical studies have been carried out to compare the performance of proposed method with other methods in estimating small area proportion.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.3
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pp.141-145
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2009
In this paper, we propose an efficient lossless compression algorithm using spatial and temporal information. The proposed method obtains higher lossless compression of images than other lossless compression techniques. It is divided into two parts, a motion adaptation based predictor part and a residual error coding part. The proposed nonlinear predictor can reduce prediction error by learning from its past prediction errors. The predictor decides the proper selection of the spatial and temporal prediction values according to each past prediction error. The reduced error is coded by existing context coding method. Experimental results show that the proposed algorithm has better performance than those of existing context modeling methods.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.3
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pp.835-844
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2003
A difficulty in spatial data analysis is to choose a suitable theoretical variogram. Generally mean squares error(MSE) is used as a criterion of selection. However researchers encounter the case that the values of MSE are almost the same whereas the estimates of parameters are different. In this case, the selection criterion based on MSE should take into account the parameter estimates. In this paper we study on the method of selecting a variogram using spatial correlation.
In order to investigate the spatial orientation of the spin vectors of galaxies in the Virgo cluster, we carried out a detailed identification of all the certain and possible member disk galaxies with four UK Schmidt Telescope (UKST) III a-j direct plates digitized by the Automated Plate Measuring System (APM). As a result, a relatively large and complete database with no selection effect of the member galaxies has been established. We provide the APM measured values of the position angle (P.A.) and diameters at the isophotal level of 24.5 $m_j / arcsec^2$. Based on this newly generated database, an initial study on the spatial orientation of the spin vectors of galaxies in the Virgo cluster is shown.
GIS-based spatial data integration tasks have used exhaustive thematic maps generated from sparsely sampled data or satellite-based exhaustive data. Due to a simplification of reality and error in mapping procedures, such spatial data are usually imperfect and of different accuracy. The objective of this study is to carry out a sensitivity analysis in connection with input topographic data for landslide hazard mapping. Two different types of elevation estimates, elevation spot heights and a DEM from ASTER stereo images are considered. The geostatistical framework of kriging is applied for generating more reliable elevation estimates from both sparse elevation spot heights and exhaustive ASTER-based elevation values. The effects of different accuracy arising from different terrain-related maps on the prediction performance of landslide hazard are illustrated from a case study of Boeun, Korea.
The spatial fractional diffusion equation can be discretized by employing the implicit finite difference scheme using the shifted Grünwald formula. The discretized linear system is obtained, whose the coefficient matrix has a diagonal-plus-Toeplitz structure. In order to solve the diagonal-plus-Toeplitz linear system, on the basis of circulant and skew-circulant splitting (CSCS splitting), we construct a new and efficient iterative method, called DSCS iterative methods, which have two parameters. Than we prove the convergence of DSCS methods. As a focus, we derive the simple and effective values of two optimal parameters under some restrictions. Some numerical experiments are carried out to illustrate the validity and accuracy of the new methods.
The design of structural engineering optimization is to minimize the cost. This problem has many objective functions formulating section and shape as a function of the included discrete variables. simulated annealing, genetic algerian and TABU algorithm are searching methods for optimum values. The object of this reserch is comparing the result of TABU algorithm, and verifying the efficiency of TABU algorithm in structural optimization design field. For the purpose, this study used a solid truss of 25 elements having 10 nodes, and size optimization for each constraint and load condition of Geodesic one, and shape optimization of Cable Dome for verifying spatial structures by the application of TABU algorithm
Each class in remotely sensed imagery has different spectral and spatial characteristics. Natural features have relatively smaller spatial changes than spectral changes. Meanwhile, urban area in which buildings, roads, and cars are included is inclined to face more changes of spatial variation than spectral one. This study aims to propose the new urban complexity index (UCI) based on the 3D DWT computation of remotely sensed imageries considering these characteristics. And then we analyze relation between index and land cover map. The 3DWUCI values are related to class and the indices of urban area are greater than natural area. The proposed UCI could be used to express effectively the standard of urban complexity over a wide area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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