본 논문에서는 모폴로지에 의한 중요 클러스터 추출과 적응양자화를 이용한 웨이브릿 영상부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 MRWD방법에서의 클러스터 전송시의 부가정보의 비중이 전체 데이터 비트에서 큰 것을 고려하여 모폴로지를 적용하여 중요클러스터를 추출하여 코딩의 효율을 개선하였고 MRWD 양자화기에서 생기는 불필요한 비교연산수를 줄이기 위해 적응 양자화기를 제안하여 양자화 시 발생하는 불필요한 비교연산을 줄일 수 있었다. 본 논문은 양질의 PSNR을 유지하면서 정보량을 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 대역 적응 양자화와 중요 클러스터 추출을 이용한 웨이브릿 영상 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 모폴로지를 이용하여 형태소보다 적은 클러스터를 제거함으로써 기존의 MRWD 부호화에서 생성되는 불필요한 부가정보를 감소시킨다. 그리고 대역 적응 양자화를 이용하여 양자화 과정에 소요되는 계산량을 감소시킴으로써 고속 부호화를 가능하게 한다. 실험결과 제안한 방법은 양자화 계산량이 비트율에 따라 $20\%{\~}33.3\%$ 감소함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 컬러 영상에서의 새로운 에지 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 형태학적 WCNN알고리즘은 적응 형태학과 WCNN알고리즘으로 구성된다. 이는 입력된 컬러 영상의 임계값에 따라 적응 형태학을 이용하여 경계면의 차를 레벨업 시킨 후 WCNN 알고리즘을 이용하여 최적의 에지를 검출한다. 또한, 기존의 고정 마스크에지 검출방식을 탈피하여, 영상의 임계값의 차에 따라 가변적으로 변화하는 가변 BBM(Beak Y. H, Byun O. H, Moon S. R)마스크를 사용한다. 제안된 알고리즘의 기존의 연구에 비해 유용성을 검증하기 위해 본 논문은 30개의 컬러 영상의 모의 실험을 제공한다.
수치표고모델(DEM : Digital Elevation Model)을 생성하거나 지상의 객체를 추출하기 위해서 라이다 자료에서 지면점과 비지면점을 분리하는 필터링(filtering) 과정은 중요하다. 본 연구에서는 라이다 자료에서 지면점을 추출하는 데 사용되는 기존의 필터링 방법을 대상으로 정성적 분석과 정량적 분석을 통해 가장 효과적인 필터링 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 Adaptive TIN, Perspective Center Based Filtering Algorithm, Elevation Threshold with Expand Window, Progressive Morphology의 4가지 필터링 방법을 산악지역, 도시지역, 건물과 산이 공존하는 3가지 지역에 적용하여 각각의 방법에 대한 특징을 분석하였다. 실험에 사용된 4가지 필터링 방법의 정성적인 비교는 음영기복도를 생성한 후 시각적인 방법을 적용하였고 정량적인 비교는 GPS로 관측한 검사점을 이용한 절대적인 비교와 국토지리정보원의 수치표고모델을 이용하여 상대적인 비교를 수행하였다. 라이다 필터링 실험을 통하여 Adaptive TIN 알고리즘은 산악지역과 도시지역에서 지면점을 가장 효율적으로 추출하였고 건물과 산이 공존하는 지역에서는 Progressive Morphology 알고리즘이 가장 양호한 결과를 나타내었다. 또한 정성적, 정량적 비교 결과 전반적으로 지역적 특성에 관계없이 적용가능한 필터링 알고리즘은 ATIN 알고리즘으로 나타났다.
S. fibuligera 균주는 생전분을 분해하는 활성이 있는 효모 균주이다. 본 연구에서는 첨가되는 젖산의 농도가 점차 증가하는 장기간 반복 회분식 배양 방법을 사용하는 적응진화를 통하여 S. fibuligera 균주의 젖산에 대한 내성을 증진시키고자 하였다. 진화된 균주인 S. fibuligera MBY1940 균주는 비성장속도 측정과 평판배지를 사용하는 성장분석을 통하여 모균주가 성장할 수 없는 젖산 농도 2.5%에 대해서도 내성을 나타내는 것을 확인하였다. 전자현미경 관찰을 통하여 젖산이 첨가된 스트레스 조건에서 모균주는 신장된 세포 형태와 세포막에 손상을 입은 것으로 보아 진화된 균주에 비해 젖산에 대하여 상대적으로 취약한 것으로 판단되었다.
디지털 영상은 전송 중에 잡음과 시스템의 다른 요소에 의해 입력 요소가 왜곡된다. 이는 영상객체의 분할시 경계면의 모호함이 발생시키고, 특히 입력 영상 경계 부분은 패턴인식의 분할 및 검출 요소를 결정하기 때문에 매우 중요하다. 따라서 그 경계 부분을 정확하게 분할ㆍ검출하는 최적의 에지 검출 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 입력 영상의 임계값에 따른 적응적 형상학을 이용하여 영상의 경계면을 부각시킨 후, 이 영상을 Meyer 웨이브렛-CNN 알고리즘에 적용한 후 최적의 에지를 검출하였다. 제안된 알고리즘이 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까운 곳과 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 시뮬레이션에 의해 확인하였다.
In this paper, an algorithm for suppressing acoustic noises contained in stethoscope sound is proposed and implemented in real-time using an embedded DSP system. Sound collected by stethoscope is down-sampled and band-pass filtered, and later an NLMS adaptive filter is used to cancel the acoustic noise induced from external noise sources. Also, the unpredictable impulsive noises due to fabric friction and instantaneous tapping are detected using the SD-ROM algorithm, and suppressed using an algorithm approximating the morphology filter. The proposed algorithm was tested using signals collected with a digital stethoscope mockup, and implemented on an ARM920T-based DSP system.
In this paper, we propose a license plate detection method of running cars in various road images. The proposed method first classifies the road image into day and night images to improve detection accuracy, and then the tail-light regions are detected by finding red color areas in RGB color space. The candidate regions of the license plate areas are detected by using symmetrical property, size, width and variance of the tail-light regions, and to find the license plate areas of the various sizes the morphological operations with adaptive size structuring elements are applied. Finally, the plate area is verified and confirmed with the geometrical and image features of the license plate areas. The proposed method was tested with the various road images and the detection rates (precisions) of 84.2% of day images and 87.4% of night images were achieved.
Accurate suppressive jamming is a prominent problem faced by radar equipment. It is difficult to solve signal detection problems for extremely low signal to noise ratios using traditional signal processing methods. In this study, a joint sensing dictionary based compressed sensing and adaptive iterative optimization algorithm is proposed to counter suppressive jamming in information domain. Prior information of the linear frequency modulation (LFM) and suppressive jamming signals are fully used by constructing a joint sensing dictionary. The jamming sensing dictionary is further adaptively optimized to perfectly match actual jamming signals. Finally, through the precise reconstruction of the jamming signal, high detection precision of the original LFM signal is realized. The construction of sensing dictionary adopts the Pei type fast fractional Fourier decomposition method, which serves as an efficient basis for the LFM signal. The proposed adaptive iterative optimization algorithm can solve grid mismatch problems brought on by undetermined signals and quickly achieve higher detection precision. The simulation results clearly show the effectiveness of the method.
본 논문은 컬러 영상을 명암도에 따른 공간적 객체 분할인 YIQ 모델을 사용하여 객체 분할한 영상의 임계값에 따른 적응적 형태학을 이용하여 영상의 경계면을 레벨 업시킨 후, 이를 웨이브렛에 적용하여 최적의 에지를 검출하였다. 또한, 흑백 영상보다 더 많은 더 정보를 가진컬러 영상을 사용하여, 기존의 영상 에지 검출 알고리즘인 Sobel 에지 검출과 다른 웨이브렛기저 계수를 적용한 에지 검출 방법과 비교하고, 제안된 알고리즘이 기존의 다른 에지 검출보다 우수함을 확인하였다. 특히 에지와 에지의 부분이 가까울 때 정확한 에지를 검출하였으며, 완만한 곡선을 가지고 있는 부분에서 더 우수한 결과 에지를 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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