• Title/Summary/Keyword: 외삽 기법

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Efficient Motion Compensated Extrapolation Techniques Using Forward and Backward Motion Estimation (순방향과 역방향 움직임 예측을 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법)

  • Kwon, Hye-Gyung;Lee, Chang-Woo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.24-27
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    • 2010
  • 움직임 보상 외삽 기법은 전송중 손상된 프레임의 복원 및 프레임율 증가 뿐 아니라 분산 동영상 부호화 시스템(distributed video coding:DVC)의 부가 정보(side information) 생성에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 다양한 움직임 보상 외삽기법의 성능을 평가하고 정방향과 역방향 움직임 예측을 함께 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법을 제안한다. 모의 실험결과 제안하는 기법이 기존의 기법에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

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Datuming by Wavefield Depth Extrapolation (파동장 외삽을 이용한 데이터밍)

  • Ji Jun
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.1 no.2
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    • pp.116-126
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    • 1998
  • I present a datuming scheme for poststack data that uses wavefield depth extrapolation. The method I have developed allows the use of any depth extrapolation technique, such as phase-shift, split-step, and finite-difference extrapolation. I derive the datuming algorithms by transposing and taking the complex conjugate (i.e. taking adjoint) of the corresponding forward modeling operator, which does upward extrapolation from a flat surface to an irregular surface. The exact adjoint relation between the forward modeling operator and the datuming operator is demonstrated algebraically. Testing the poststack datuming algorithms with synthetic data, using several depth extrapolation algorithms, has shown that the method works well.

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Development of the Near/Far Absolute Gain Measurement System Using an Extrapolation Technique (외삽기법을 이용한 안테나의 원 ${\cdot}$ 근역장 절대이득 측정시스템 개발)

  • Shin, Joon;Kang, Chan-Koo;Kim, Jeong-Hwan;Chung, Nak-Sam
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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    • v.27 no.2
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    • pp.31-38
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    • 1990
  • An antenna gain measurement system using an extrapolation technique is described. The technique is similar to the usual two-antenna method for absolute gain measurement system, but involves the measurement of the received signal as a function of seperation in short distances, and the signal-versus-seperation data is processed in a way that allows an extrapolation of the signal to "infinite" seperation. In this technique it is possible to obtain the near field gain as function of distance by combining the far field gain and a proximity correction factor. The results of gain measurements of standard gain horn antennas and OEG (open ended waveguide) antennas are also presented.

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Efficient Motion Compensated Extrapolation Technique Using Forward and Backward Motion Estimation (순방향과 역방향 움직임 추정을 이용한 효율적인 움직임 보상 외삽 기법)

  • Kwon, Hye-Gyung;Lee, Chang-Woo
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.36 no.4C
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    • pp.207-216
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    • 2011
  • Motion compensated extrapolation (MCE) techniques show inferior performance compared to motion compensated interpolation techniques, since only past frames are used in MCE. MCE techniques are used for the reconstruction of corrupted frames, the up-conversion of frame rates and the generation of side information in the distributed video coding system. In this paper, the performance of various MCE techniques are evaluated and an efficient MCE technique using the forward and backward motion estimation is proposed. In the proposed technique, the present frame is extrapolated by averaging two frames which are generated by forward and backward motion estimation respectively. It is shown that the proposed method produces better PSNR results and less blocking phenomena than conventional methods.

A Study on the Azimuth Direction Extrapolation for SAR Image Using ω-κ Algorithm (ω-κ 알고리즘을 이용한 SAR 영상의 방위각 방향 외삽 기법 연구)

  • Park, Se-Hoon;Choi, In-Sik;Cho, Byung-Lae
    • The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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    • v.23 no.8
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    • pp.1014-1017
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    • 2012
  • In this paper, we introduce a method which enhances the azimuth resolution to obtain the high-resolution SAR image. We used ${\omega}-k$ algorithm to obtain the SAR image and extrapolation using auto-regressive(AR) method to enhance the azimuth resolution in the 2-D frequency domain. The AR method is a linear prediction model-based extrapolation technique. In the result, we showed the performance comparison with respect to the target range and the prediction order of Burg algorithm which is one of AR method.

Prestack Datuming by Wavefield Depth Extrapolation using the DSR Equation (DSR 연산자에 의한 파동장 외삽을 이용한 중합전 데이터밍)

  • Ji Jun
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.2 no.1
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    • pp.54-62
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    • 1999
  • This paper describes a datuming scheme for a prestack dataset which uses wavefield depth extrapolation. The formulation of the prestack datuming algorithm is performed by finding the adjoint operator to the corresponding forward prestack wavefield extrapolation from a flat surface to an irregular surface. Here I used double-square-root (DSR) equation to extrapolate wavefield in prestack sense. This correspond to the forward model of the well known `survey sinking` prestack imaging algorithm.

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Nonlinear Extrapolation Based Image Restoration Using Region Classification (지역 분할을 통한 비선형 외삽법 기반 영상 복원 기법)

  • Han, Jong-Woo;Hwang, Mn-Cheol;Wang, Tae-Shick;Ko, Sung-Jea
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.46 no.3
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    • pp.105-111
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    • 2009
  • In this paper, we propose a locally adaptive image restoration method based on nonlinear extrapolation in frequency domain. In general, the conventional method causes ringing artifacts on the object boundary. To solve this problem, we introduce an improved restoration method which considers textures of an image block. In the proposed method, a blurred image is divided into several blocks, and each block is classified into three groups; simple, one edge, and complex blocks according to the contained texture. Depending on the classification result, adaptive nonlinear extrapolation is applied to each block in a blurred image. Experimental results show that the proposed algorithm can achieve higher quality image in both subjective and objective views as compared with the conventional method.

Hole Filling Method for Extrapolated View based on Random Walks Algorithm (Random Walks 알고리즘 기반 외삽 시점에 대한 홀 채움 기법)

  • Lee, Gyu-Cheol;Yoo, Jisang
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.133-135
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    • 2017
  • 본 논문에서는 스테레오 영상을 이용하여 외삽 시점 영상 생성 시 발생하는 홀을 채우는 방법을 제안한다. 스테레오 영상에 3D 워핑을 이용하여 다수의 시점을 생성할 수 있다. 하지만 이 방법은 보이지 않는 시점에서의 영역을 완벽히 복원할 수 없기 때문에 필연적으로 홀이 발생한다. 홀을 채우기 위해 먼저 홀 영역의 경계를 Random Walks 알고리즘을 이용하여 전경과 배경으로 구분한다. 그리고 홀을 배경 성분에 해당하는 영역만을 이용하여 채우게 된다. 홀 채움 과정에서는 패치 내의 홀의 비율과 컬러와 깊이 영상의 텍스처에 대한 복잡도를 정의하고 패치 별로 우선순위를 계산하여 높은 순위의 패치로 홀을 채우게 된다. 실험 결과 제안하는 기법이 홀을 효과적으로 채우는 것을 확인하였다.

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Development of radar-based nowcasting method using Generative Adversarial Network (적대적 생성 신경망을 이용한 레이더 기반 초단시간 강우예측 기법 개발)

  • Yoon, Seong Sim;Shin, Hongjoon
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.64-64
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    • 2022
  • 이상기후로 인해 돌발적이고 국지적인 호우 발생의 빈도가 증가하게 되면서 짧은 선행시간(~3 시간) 범위에서 수치예보보다 높은 정확도를 갖는 초단시간 강우예측자료가 돌발홍수 및 도시홍수의 조기경보를 위해 유용하게 사용되고 있다. 일반적으로 초단시간 강우예측 정보는 레이더를 활용하여 외삽 및 이동벡터 기반의 예측기법으로 산정한다. 최근에는 장기간 레이더 관측자료의 확보와 충분한 컴퓨터 연산자원으로 인해 레이더 자료를 활용한 인공지능 심층학습 기반(RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Conv-LSTM 등)의 강우예측이 국외에서 확대되고 있고, 국내에서도 ConvLSTM 등을 활용한 연구들이 진행되었다. CNN 심층신경망 기반의 초단기 예측 모델의 경우 대체적으로 외삽기반의 예측성능보다 우수한 경향이 있었으나, 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 크게 나타나므로 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하기 힘들어 예측정확도를 향상시키는데 중요한 소규모 기상현상을 왜곡하게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 적용한 초단시간 예측기법을 활용하고자 한다. GAN은 생성모형과 판별모형이라는 두 신경망이 서로간의 적대적인 경쟁을 통해 학습하는 신경망으로, 데이터의 확률분포를 학습하고 학습된 분포에서 샘플을 쉽게 생성할 수 있는 기법이다. 본 연구에서는 2017년부터 2021년까지의 환경부 대형 강우레이더 합성장을 수집하고, 강우발생 사례를 대상으로 학습을 수행하여 신경망을 최적화하고자 한다. 학습된 신경망으로 강우예측을 수행하여, 국내 기상청과 환경부에서 생산한 레이더 초단시간 예측강우와 정량적인 정확도를 비교평가 하고자 한다.

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Effective Exemplar-Based Image Inpainting Using Patch Extrapolation (패치 외삽을 이용한 효과적인 예제기반 영상 인페인팅)

  • Kim, Jin-Ju;Lee, Si-Woong
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.14 no.2
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    • pp.1-9
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    • 2014
  • Image inpainting is the widely used technique to restore a damaged region or to fill a hole in an image. The exemplar-based technique effectively generates new texture by copying colour values of the most correlated patch in the source into the empty region of the current patch. In traditional exemplar-based synthesis, the patch correlation is computed using only the already filled pixels of the current patch. Thus, by ignoring the correlation between the hole regions of the two patches, an undesirable patch which is highly correlated with the current patch in the already filled area but considerably dissimilar in the area to be filled can be selected, which results in bad texture propagation. To avoid such problems, a new exemplar-based inpainting method using patch extrapolation is proposed. The empty part of the current patch is extrapolated beforehand, and then the complete patch is used for finding its exemplar. Experimental results show that the proposed method provides more natural synthesis results than the conventional ones.