비디오 프레임 율 증가 변환은 가전 분야에서 매우 다양한 응용으로 인해 매우 많은 관심을 받아 오고 있다. 대 부분의 진보된 FRUC 알고리즘은 보간된 프레임들의 움직임 벡터장을 결정하는 움직임 보간 기술을 사용하고 있다. 그러나 몇 개의 응용 분야에서는 움직임 보상 보간 프레임이 얼마나 잘 복원되었는지에 대한 정보를 필요로 한다. 이와 같은 목적을 위해 본 논문에서는 프레임 기반의 적응적 예측에 기초한 움직임 보상 보간 프레임의 왜곡 예측 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대칭형 움직임 탐색 및 보상 보간 기법에 적용되며, 세 가지 다른 예측 기법 즉, 순방향, 역방향 그리고 적응적 양방향 예측 기법으로 분석된다. 모의 실험을 통하여 제안된 적응적 양방향 왜곡 예측 방식이 다른 두 방식에 비해 성능이 우수함을 보인다.
본 논문에서는 적응적인 임계값을 이용한 정확한 움직임 추정방법과 이진영상에서의 미리 정의한 패턴을 이용한 에지 기반 공간 필터링 방법을 이용한 적응적 3-D 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 움직임 예측시 발생하는 움직임 미검출과 거짓 움직임 검출을 줄이기 위해서 영상내의 복잡도에 따라 적응적인 임계값을 적용 하였다. 움직임 영역에서의 공간 필터를 사용할 경우 완만한 대각 방향의 에지와 라인의 보간 성능을 높이기 위해 최근에 발표된 미리 정의한 이진 패턴을 이용한 에지기반의 필터링 방법에서 이진 패턴의 재구성을 통해 보간하는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 사용할 경우 기존의 방법들에 비해 시각적으로 뛰어난 결과를 보이는 것을 모의실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 서브블룩 부분 계수 적응 제거를 통한 고속 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 초기 절대 오차의 합과 현재까지의 최소 SAD의 관계를 이용하여 각 서브블록별 임계치를 적응적으로 예측하며, 예측된 엄계치를 이용하여 기존의 부분 에러 제거(PDE: partial distortion elimination) 방법에서의 불필요한 계산을 효율적으로 줄인다.제안한 알고리즘은 기존의 전역 탐색 알고리즘과 비교하여 예측 화질의 저하 없이 기존의 PDE 알고리즘에 비해 60% 이상의 계산량을 줄였으며, 기존의 다른 고속 움직임 예측 알고리즘에 적용하여 불필요한 계산량을 효율적으로 줄일 수 있음올 보인다. 제안한 알고리즘은 MPEG-2 및 MPEG-4 AVC를 이용하는 실시간 비디오 압축 응용분야에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
It is not easy to know the accurate mass and mass moment of inertia of robot. Because of this uncertainty, error may exist when we control the robot based on the inaccurate mass information. Moreover the properties of the portable robot can change during its operation. Therefore we developed the motion simulator based on the adaptive control. First, the computed torque control was carried out in order to minimize an error between target angles and real angles. The computed torque control is based on the equation of robot motion, which is derived from the Lagrange-Euler equation. To minimize the error between the real model and the approximated model, the adaptive control was carried out. During this simulation, the interference check was also carried out. The interference check verifies that the robot can move successfully without any collision.
본 논문에서는 3차원 의료 영상에 적합한 interframe 부호화 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 움직임 추정/보상과 변환 부호화를 사용하는 동영상 압축 방법에 기초를 두고 있다. 이 알고리즘에서는 움직임 추정을 위해 와핑 방법이 채택되었다. 그리고, 부호화 효율을 향상시키기 위해 적응적 모드 선택을 사용하여 웨이블릿 변환 영역에서 움직임 조상된 오차 영상과 원 영상을 혼합한다. 이렇게 혼합된 영상은 제로트리 부호화 기법에 의해 압축된다. 본 논문은 제안된 방법이 3차원 의료 영상의 부호화에 매우 유용함을 증명하였다. 모의실험결과는 제안된 방법이 슬라이스 간의 간격과 무관하게 항상 좋은 결과를 얻을 수 있도록 하고, 그럼으로써 3차원 의료 영상 압축에 매우 바람직하다는 사실을 보여준다.
We present a fast adaptive block matching algorithm using variable search area and subsampling to estimate motion vector more exactly. In the presented method, the block is classified into one of three motion categories: zero motion vector block, medium-motion bolck or high-motion block according to mean absolute difference of the block. By the simulation, the computation amount of the presented methoe comparable to three step search algorithm and new three step search algorithm. In the fast image sequence, the PSNR of our algorithm increased more than TSS and NTSS, because our algorithm estimated motion vector more accurately.
본 논문에서는 움직임 추정을 이용한 새로운 프레임 율 향상 변환 알고리듬을 제안한다. 제안 된 알고리듬은 더 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해 움직임 추정 방법에서 오차의 분산을 추가적으로 이용한다. 그런 다음, 이웃 움직임 벡터들의 분산 및 현재 움직임 벡터와 이웃하는 평균 움직임 벡터 간의 분산을 사용하여 잘못 찾아진 움직임 벡터를 탐색한다. 탐색된 벡터들은 8 개의 이웃 움직임 벡터의 가중 합에 의해 수정된다. 또한, 보다 정확한 움직임 벡터를 찾고 동시에 계산 복잡도를 줄일 수 있는 적응적 탐색 영역 결정 알고리듬을 제안한다. 결과적으로, 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬들에 비해 평균 최대 신호 대 잡음 비 (PSNR)와 구조적 유사도 (SSIM)을 각각 1.44dB 및 0.129까지 향상시켰다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.183-188
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1994
A passivity-based adaptive controller for robots executing fine motion tasks is proposed. The robot dynamics is modelled such that it is subject to holonomic constraints and hence it can be treated as a particular case of constrained motion tasks. Energy-motivated stability analysis is used to conclude the asymptotic stability. Remarks regarding the structure of the controller are given. A computer simulations study is presented and a robust constraint stabilization algorithm is also proposed.
본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
This study proposes an adaptive control algorithm for lateral motion of a UGV (Unmanned Ground Vehicle) using an NN (Neural Networks). The lateral motion of the UGV can be corrupted with various uncertainties such as side slip. In order to compensate the performance degradation of the UGV under various uncertainties, an NN-based adaptive control is designed by utilizing a virtual control concept. Since both the drift and input gain terms are uncertain, the proposed method adapts the whole terms related to the difference between the nominal and real systems. To avoid a singularity problem with the adaptive control, the affine property of the UGV dynamic model is utilized and the overall closed-loop stability is analyzed rigorously. Finally, numerical simulations using Carsim are performed to validate the effectiveness of the proposed scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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