Physics-based graphic techniques are used when simulating and rendering natural phenomena such as smoke, water and flame with computational physics. We propose novel methods which render simulated particle data fast onto 3D using tetrahedron splat. We calculate the position and the normal vector of splat by SPH(smoothed particle hydrodynamics) method then we reconstruct splat into quadrangular pyramid to reduce seam. We implement this technique for SPH fluid simulation, and animate natural flow of water successfully.
In recent engineering, the designer has become more and more dependent on computer simulation. But defining exact model using computer simulation is too expensive and time consuming in the complicate systems. Thus, designers often use approximation models, which express the relation between design variables and response variables. These models are called metamodel. In this paper, we introduce one of the metamodel, named Kriging. This model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. This class of interpolating model has flexibility to model response data with multiple local extreme. By reason of this multi modality, we can't use any gradient-based optimization algorithm to find global extreme value of this model. Thus we have to introduce global optimization algorithm. To do this, we introduce DE(Differential Evolution). DE algorithm is developed by Ken Price and Rainer Storn, and it has recently proven to be an efficient method for optimizing real-valued multi-modal objective functions. This algorithm is similar to GA(Genetic Algorithm) in populating points, crossing over, and mutating. But it introduces vector concept in populating process. So it is very simple and easy to use. Finally, we show how we determine Kriging metamodel and find global extreme value through two mathematical examples.
This paper proposes a multipath routing protocol called cross-layer multipath AODV (CM-AODV) for wireless ad hoc networks, which selects multiple routes on demand based on the signal-to-interference plus noise ratio (SINR) measured at the physical layer. Note that AODV (Ad hoc On-demand Distance Vector) is one of the most popular routing protocols for mobile ad hoc networks. Each time a route request (RREQ) message is forwarded hop by hop, each forwarding node updates the route quality which is defined as the minimum SINR of serialized links in a route and is contained in the RREQ header. While achieving robust packet delivery, the proposed CM-AODV is amenable to immediate implementation using existing technology by neither defining additional packet types nor increasing packet length. Compared to the conventional multipath version of AODV (which is called AOMDV), CM-AODV assigns the construction of multiple paths to the destination node and makes it algorithmically simple, resulting in the improved performance of packet delivery and the less overhead incurred at intermediate nodes. Our performance study shows that CM-AODV significantly outperforms AOMDV in terms of packet delivery ratio and average end-to-end delay, and results in less routing overhead.
Recently, issues on the internet searching of image information through various multimedia databases have drawn an tremendous attention and several researches on image information retrieval methods are on progress. By incorporating wavelet transform and correlation matrixes, we propose a novel and highly efficient feature vector extraction algorithm that has an capability of a robust similarity matching. The simulation results have yielded a faster and highly accurate candidate image retrieval performance in comparison to those of the conventional algorithms. Such an improved performance can be obtained because the used feature vectors were compressed to 256:1 while the correlation matrixes are incorporated to provide a fuel information for the better matching.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.1
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pp.130-136
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1995
This paper is on the development of tools to generate pointillist representation-like images automatically by computer. Pointillist representation -like effects on the generated images are enforced by steps as follows. First, the position of brush stroke is determined from the gradient vector so that the brush touches look more natural. Second, pointillist representation-like coloring is endorsed by changing saturation and value using the RGB components of image. Our approach combines image processing techniques with computer graphics techniques for more faithful pointillist representation-like images and a couple of sample images are presented to show the effectiveness.
Medical imaging is one of the most powerful tools for gaining information about internal organs and tissues. It is a challenging task to develop sophisticated image analysis methods in order to improve the accuracy of diagnosis. The objective of this paper is to develop a Computer Aided Diagnostics (CAD) scheme for Brain Tumour detection from Magnetic Resonance Image (MRI) using active contour models and to investigate with several approaches for improving CAD performances. The problem in clinical medicine is the automatic detection of brain Tumours with maximum accuracy and in less time. This work involves the following steps: i) Segmentation performed by Fuzzy Clustering with Level Set Method (FCMLSM) and performance is compared with snake models based on Balloon force and Gradient Vector Force (GVF), Distance Regularized Level Set Method (DRLSE). ii) Feature extraction done by Shape and Texture based features. iii) Brain Tumour detection performed by various tree classifiers. Based on investigation FCMLSM is well suited segmentation method and Random Forest is the most optimum classifier for this problem. This method gives accuracy of 97% and with minimum classification error. The time taken to detect Tumour is approximately 2 mins for an examination (30 slices).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.4
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pp.1441-1456
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2015
The bidimensional empirical mode decomposition (BEMD) algorithm with high adaptability is more suitable to process multiple image fusion than traditional image fusion. However, the advantages of this algorithm are limited by the end effects problem, multiscale integration problem and number difference of intrinsic mode functions in multiple images decomposition. This study proposes the multiscale self-coordination BEMD algorithm to solve this problem. This algorithm outside extending the feather information with the support vector machine which has a high degree of generalization, then it also overcomes the BEMD end effects problem with conventional mirror extension methods of data processing,. The coordination of the extreme value point of the source image helps solve the problem of multiscale information fusion. Results show that the proposed method is better than the wavelet and NSCT method in retaining the characteristics of the source image information and the details of the mutation information inherited from the source image and in significantly improving the signal-to-noise ratio.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06a
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pp.450-453
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2011
고화질의 디지털 카메라 및 스마트폰, 감시용 카메라의 보급 등으로 인해 최근 패턴 인식 및 이미지 프로세싱 분야에서 고화질의 이미지 및 비디오를 처리해야 하는 경우가 많아지고 있다. 특히 차량 번호판 감지 등과 같은 객체 인식 분야의 경우, 고화질의 이미지로 인해 그만큼 인식에 필요한 계산 비용이 증가하게 되었는데 따라서 이러한 계산 비용을 효율적으로 줄이기 위한 기법이 요구되고 있다. 또한 기존의 차량 번호판 감지의 도메인과는 다르게 도로 상에서의 실시간 차량 번호판 감지의 필요성이 대두되고 있기에 본 논문에서는 도로 상에서의 실시간 번호판 감지 시스템을 위한 차량 번호판 주변정보 기반의 효율적인 윈도우 슬라이딩(window sliding) 방법을 제안한다. 본 논문의 시스템은 총 3단계로, (1) SVM(Supported Vector Machine) 을 통한 차량 번호판 주위 정보에 대한 학습, (2) 도로 상의 번호판 위치 확률 모델링을 통한 탐색 공간의 감소, (3) $context_{plate}$분류기를 통한 OCS(operator context scanning)의 수행이다. 이와 같은 $context_{plate}$분류기와 OCS를 통해 번호판 검출을 위한 윈도우 슬라이딩의 수가 크게 줄었음을 알 수 있었으며, 또한 번호판의 정보를 건너뛰지 않고, 신뢰성 있게 접근함을 알 수 있었다.
In the block matching algorithm, search patterns of different shapes or sizes and the distribution of motion vectors have a large impact on both the searching speed and the image quality. In this paper, we propose a new fast block matching algorithm using the cross pattern and the flat-hexagon search pattern. Our algorithm first finds the motion vectors that are close to the center of search window using the cross pattern, and then lastly finds the other motion vectors that are not close to the center of search window using the flat-hexagon search pattern. Through experiments, compared with the hexagon-based search algorithm(HEXBS), the proposed cross pattern and flat-hexagonal pattern search algorithm(CFHPS ) improves about 0.2-6.2% in terms of average number of search point per motion vector estimation and improves about 0.02-0.31dB in terms of PSNR(Peak Signal to Noise Ratio).
멀티미디어 시스템에서 수행되는 부하 중 상당 부분은 정해진 시간에 주기적으로 수행되어 연속 매체(continuous media)를 처리하는 주기 태스크들이다. 연속 매체들을 처리하는 두 주기 태스크의 수행 요청 시간(release time)간에 인공적인 위상(phase)을 줄 경우, 전체 부하의 처리 타이밍에 영향을 주게 되며, 특히, 적절한 위상을 부여할 경우 부하가 고르게 분산된다. 부하의 고른 분산은 태스크 간섭을 줄여 지터(jitter), 종료시한 초과(deadline miss), 그리고 긴 응답 시간(response time) 등의 문제를 해소시킨다. 본 논문에서는 새로운 위상 스케줄링(phased scheduling) 알고리즘 및 알고리즘을 개발하고 평가할 수 있는 실험 환경을 제안한다. 본 논문에 제시된 알고리즘은 저자들의 선행 논문 1 에서 제시한 알고리즘의 대안이다. 새로운 알고리즘은 정확하게 최적의 위상을 찾지는 않으나 기존 알고리즘보다 빠르게 수행되며 적용 범위가 넓다.Abstract A multimedia system consists of substantial amount of continuous media workload scheduled periodically at deterministic time points. Artificial phase between the invocation times of any two continuous media tasks affects the timing of the entire workload. A proper phase configuration distributes workload uniformly over time and reduces task interference that may otherwise result in jitter, deadline miss, and long response time. The objective of this paper is to work out a phased scheduling algorithm and to evaluate its effectiveness. The algorithm in this paper is an alternative approach to our previous work 1 . It is almost as accurate as the predecessor but two of three times faster in identifying the appropriate phase vector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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