We propose the dehazing algorithm which consists of two main parts, the derivation of the Atmospheric light and adaptive transmission map. In the getting the Atmospheric light value, we utilize the quad-tree partitioning where the depth of the partitioning is decided based on the difference between the averaged pixel values of the parent and children blocks. The proposed transmission map is adaptive for each pixel by using the parameter ${\beta}(x)$ to make the histogram of the pixel values in the map uniform. The simulation results showed that the proposed algorithm outperforms the conventional methods in the respect of the visual quality of the dehazed images and the computational complexity.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.6
no.2
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pp.131-135
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2011
In this paper, we describe the design and implementation of wireless smart plug having AC power sensor and intelligent standby power control algorithm for energy sensor network. The adaptive standby power control algorithm has function to apply different threshold of standby power by using learning algorithm depending on electric equipments. As using the proposed algorithm, user convenience will be more better and power consumption can be more reduced. The implemented prototypes of wireless smart plug and wireless access point were tested to verify the required functions and performance. As a result, we confirmed practicality of wireless smart power sensor and satisfaction of given design specifications.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.658-665
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2015
In the production of medical images, noise reduction and contrast enhancement are important methods to increase qualities of processing results. By using the edge-based denoising and adaptive nonlinear histogram stretching, a novel medical image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image is decomposed by wavelet transform, and then all high frequency sub-images are decomposed by Haar transform. At the same time, edge detection with Sobel operator is performed. Second, noises in all high frequency sub-images are reduced by edge-based soft-threshold method. Third, high frequency coefficients are further enhanced by adaptive weight values in different sub-images. Finally, an adaptive nonlinear histogram stretching method is applied to increase the contrast of resultant image. Experimental results show that the proposed algorithm can enhance a low contrast medical image while preserving edges effectively without blurring the details.
In order to reduce the complexity of SVC encoding, we introduce a fast mode decision method in the enhancement layers of spatial scalability by selectively performing the inter-layer residual prediction of SVC. The Inter-layer residual prediction coding in Scalable Video Coding has a large advantage of enhancing the coding efficiency since it utilizes the correlation between two residuals from a lower spatial layer and its next higher spatial layer. However, this entails the dramatical increase in the complexity of SVC encoders. The proposed method is to analyze the characteristics of integer transform coefficients for the subtracted signal for two residuals from lower and upper spatial layers. Then it selectively performs the inter-layer residual prediction coding and rate-distortion optimizations in the upper spatial enhancement layer if the SAD values of residuals exceed adaptive threshold values. Therefore, by classifying the residuals according to the properties of integer-transform coefficients only with SAD of residuals between two layers, the SVC encoder can perform the inter-layer residual coding selectively, thus significantly reducing the total required encoding time. The proposed method results in reduction of the total encoding time with 51.5% in average while maintaining the RD performance with negligible amounts of quality degradation.
In this paper, we propose a new class of segmentation technique for feature extraction based on the statistical and regional classification at each vertical or horizontal line of digital image data. Data is processed and clustered at each line, different from the point or space process. They are designed to segment gray-scale sectional images using a horizontal and vertical line process due to their statistical and property differences, and to extract the feature. The techniques presented here show efficient results in case of the gray level overlap and not having threshold image. Such images are also not easy to be segmented by the global or local threshold methods. Line pixels inform us the sectionable data, and can be set according to cluster quality due to the differences of histogram and statistical data. The total segmentation on line clusters can be obtained by adaptive extension onto the horizontal axis. Each processed region has its own pixel value, resulting in feature extraction. The advantage and effectiveness of the line-cluster approach are both shown theoretically and demonstrated through the region-segmental carotid artery medical image processing.
In this paper, an acoustic echo canceller(AEC) is implemented by ADSP-2181. This AEC uses a noise robust adaptive algorithm and a postprocessing method which attenuates residual echo using cross-correlation between estimated error signal and microphone input signal. We propose new postprocessing method that uses two thresholds to prevent signal distortion after postprocessing and to improve the performance of AEC without extra computational burden. Through experiments using a 16 bit fixed-point DSP board (ADSP-2181 EZ-KIT Lite board), it is shown that the noise robust adaptive algorithm performs well in the double-talk situations and the convergence speed is comparable to NLMS. Using the postprocessor, ERLE is improved about 20 dB. As a result, the AEC with a postprocessor shows better performance than conventional ones.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.148-151
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2010
심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.137-140
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2010
본 연구에서는 일상생활에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기 위해 신체에 착용 가능한 심전도 및 맥파 계측 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파 측정 시스템을 구현하였으며, 계측된 생체신호의 무선전송을 위해 초저전력 무선 센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 무선으로 전송된 심전도 및 맥파 신호는 잡음 제거 및 심박동을 검출하기 위하여 전처리과정과 적응 가변형 문턱치를 적용하였으며, 검출된 심박동으로부터 동맥순환계의 긴장도 및 유순도의 변화를 반영하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 계산하였다. 구현된 무선 맥파전달시간 계측시스템과 기존 상용시스템의 비교 평가를 수행함으로써 구현된 시스템의 유용성을 평가하고자 하였으며, 혈압 및 맥파전달시간의 동시계측을 통해 자세 변화에 따른 혈압의 변화 및 맥파전달시간의 변화양상을 관찰함으로써 혈압과 맥파전달시간의 관계를 추정하고자 하였다.
This paper describes the development and evaluation of a Korean address input system employing automatic speech recognition technique as user interface for input Korean address. Address consists of cities, provinces and counties. The system works on a window 95 environment of personal computer with built-in soundcard. In the speech recognition part, the Continuous density Hidden Markov Model(CHMM) for making phoneme like units(PLUs) and One Pass Dynamic Programming(OPDP) algorithm is used for recognition. For address recognition, Finite State Automata(FSA) suitable for Korean address structure is constructed. To achieve an acceptable performance against the variation of speakers, microphones, and environmental noises, Maximum a posteriori(MAP) estimation is implemented in adaptation. And to improve the recognition speed, fast search method using variable pruning threshold is newly proposed. In the evaluation tests conducted for the 100 connected words uttered by 3 males the system showed above average 96.0% of recognition accuracy for connected words after adaption and recognition speed within 2 seconds, showing the effectiveness of the system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.5C
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pp.398-405
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2005
The multiuser detection (MUD) based wireless receiver requires more accurate channel estimation than the single user detection (SUD) schemes such as Rake receiver, and hence the post processing is required for MUD to clean up the estimated channel coefficients by eliminating the noise only coefficients. The adaptive post processing method is proposed in order to provide more accurate channel responses and the power level of the background noise and interferences at the cost of the negligible processing delay compared to the conventional method based on the threshold test with the threshold value relative to the noise variance. The simulations are performed in 3GPP-TDD mode environment. The results show that the noise estimation error of the proposed method is maximum $10\%$, which is much smaller than $50\%$ maximum error of the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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