In this paper, we present an adaptive formant tracking algorithm for speech using closed phase WRLS-VFF-VT method. The pitch synchronous closed phase methods is known to give more accurate estimates of the vocal tract parameters than the pitch asynchronous method. However the use of a pitch-synchronous closed phase analysis method has been limited due to difficulties associated with the task of accurately isolating the closed phase region in successive periods of speech. Therefore we have implemented the pitch synchronous closed phase WRLS-VFF-VT algorithm for speech analysis, especially for formant tracking. The proposed algorithm with the variable threshold(VT) can provide a superior performance in the boundary of phone and voiced/unvoiced sound. The proposed method is experimentally compared with the other method such as two channel CPC method by using synthetic waveform and real speech data. From the experimental results, we found that the block data processing techniques, such as the two-channel CPC, gave reasonable estimates of the formant/antiformant. However, the data windows used by these methods included the effects of the periodic excitation pulses, which affected the accuracy of the estimated formants. On the other hand the proposed WRLS-VFF-VT method, which eliminated the influence of the pulse excitation by using an input estimation as part of the algorithm, gave very accurate formant/bandwidth estimates and good spectral matching.
본 논문에서는 동영상 압축의 핵심 기술인 움직임 벡터 추정에 있어서 신경 회로망을 이용한 벡터 양자화에 의해 탐색 영역을 예측하는 방법을 제안한다. 훈련영상을 입력으로 하여 전역 탐색법 등에 의하여 구해진 움직임 벡터를 이용하여 움직임 벡터 코드 북을 생성하고 이를 예측 탐색 점으로 이용한다. 움직임 벡터 코드 북을 생성하기 위해서 병렬 처리 특성과 다양한 학습 알고리즘을 갖는 신경 회로망을 이용하였다. 제안된 방법은 움직임 벡터들의 높은 공간적 상관성을 이용하게 되고 결과적으로 적은 탐색 점으로 움직임 벡터를 추정할 수 있으므로 계산량을 줄일 수 있을 뿐 아니라 움직임 벡터를 표현하기 위해 소요되는 비트 수도 크게 줄일 수 있다. 모의 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 고속 블록 매칭 알고리즘보다 우수함을 보였다.
NTSS(New Three-Step Search Algorithm)는 대표적인 Fast BMA(Block Matching Algorithm)인 TSS(Three-Step Search Algorithm)에 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 고려하여 향상시킨 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며 탐색영역이 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 맞는 탐색영역을 적용시킴으로써 탐색영역의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완하여 움직임이 큰 영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용 하였을 때 움직임이 작은 영상에서는 기존의 방법과 동일한 결과를 얻었으며 움직임이 큰 영상에서는 최고 0.5dB이상 성능이 개선되었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.412-434
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2023
This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.
POCS (projection onto convex sets)를 이용하는 고해상도 영상 재구성에서는 재구성 연산 사이에 프레임간 움직임을 추정함으로써 양질의 HR (high resolution) 영상을 얻을 수 있으나, 반복적인 움직임 추정으로 인해 연산량은 증가한다. 본 논문에서는 기존의 ARPS (adaptive rood pattern search) 움직임 추정법을 수정하여 연산량을 줄이면서, 움직임 추정과 POCS 복원을 동시에 수행하는 HR 영상의 재구성 알고리즘을 제안한다. ARPS에서 필요한 기준 움직임의 값으로 POCS 복원의 이전 단계에서 추정한 움직임 벡터의 값과 위상 상관도법으로 얻은 값을 이용하여 연산량을 줄였다. 또한, 추정된 움직임을 정규화하여 그 정확도를 더욱 향상시켰다. 실험 결과, 전체탐색 블록 정합법과 POCS를 동시에 수행하여 영상을 재구성한 경우와 비교했을 때 유사한 화질의 HR 영상을 약 30배 빠르게 재구성하였다.
본 논문은 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 계산량을 줄이면서 움직임 추정의 정확도를 높일 수 있는 새로운 블럭 정합 움직임 추정 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존의 고속 움직임 추정 방식들이 이용하는 탐색 영역내의 일관된 첫 번째 탐색 위치에서 움직임 벡터를 찾는 것이 아니라 움직임 벡터의 높은 시$\cdot$공간 상관도 정보를 이용하여 보다 정확한 탐색영역을 찾아 탐색 영역을 보정함으로써 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 중심으로 움직임 벡터를 탐색한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 방식의 핵심은 움직임 추정의 정확도를 높이기 위해서 보다 정확한 첫번째 탐색 위치를 찾는 것이다. 따라서 움직임 벡터의 시간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임 블럭과 같은 좌표를 갖는 이전 프레임 블럭의 방향성을 조사한다. 또한 공간적인 상관성을 이용하기 위해서 현재 프레임내의 이웃 블럭들의 방향성을 조사한다. 이러한 블럭들이 갖는 방향성을 바탕으로 움직임 추정을 위한 첫번째 탐색 위치를 결정하게 되고 그 위치를 중심으로 일정한 탐색 패턴에 따라 움직임 벡터를 탐색하는 방식이다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 대표적인 고속 탐색 방식들에 비해 PSNR (Peak-to-Signal Noise Ratio) 값에 있어서 평균적으로 1.7dB 개선되고 영상에 따라 최고 3.6dB 정도 우수한 결과를 나타낸다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 대표적인 고속탐색 알고리즘인 3단계 탐색 알고리즘 (Three-step search algorithm) 보다 평균 50% 이상을 줄일 수 있었고, 정확한 움직임 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 또한 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화 후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘 보다 월등히 우수한 화질을 제공한다. 및 상품과율 등이 모두 10:0 양액보다 높게 나타났다. 식물체내의 무기성분은 8:2의 경우 K+ 및 Mg2+는 잎에서 Ca2+은 뿌리에서 많았으며 PO4-은 과실과 줄기에서 많았다. 10:0에서의 무기성분도 8:2에서와 같은 경향을 나타내었으며, 배지간에 무기성분의 차이는 인정되지 않았다. 양액조성에 따른 무기성분 함량의 차이는 K+, Ca2+ 및 Mg2+는 10:0에서, PO4-은 8:2에서 각각 많았다.uage. The major language of calligraphy pattern was Arabic script and often Persian script. Calligraphy pattern was composed of Kufic and Cursive script. The cursive script was developed various forms. The Islamic tenet prohibit depiction of sacred images, the sacred Arabic calligraphy such as ′Alla′ or ′Mohammad′ was substituted of them. And the content of calligraphy pattern was used with Quranic phrases. The aesthetics of Islamic patterns analyzed aesthetic of ′rhythmic lines′, aesthetic of ′unity in multiplicity′, aesthetic of tessellation and aesthetic of harmony. On the textiles of the Islamic culture, the arabesque, floral, geometric and calligraphy patterns were frequently used.의 증가를 나타냈다.". And the
본 논문에서는 사출성형 자동차부품의 외관 품질과 생산성을 높이기 위하여 사출성형 자동차부품의 외관 비전검사 방법을 제안한다. 일반적으로 기존 사출성형 자동차부품의 외관검사는 사람에 의한 매뉴얼 샘플링 검사로 진행된다. 먼저 전자부품(TFT-LCD 및 PCB 등) 비전검사에 활용되는 Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘([1]-[4])을 사출성형 부품 외관검사에 적용하고, 그 문제점을 파악하였다. 그리고 그 문제점을 극복하는 새로운 외관 비전검사 방법을 제안한다. 제안된 외관비전검사는 양품 기준영상을 기준으로 검사하고자 하는 부품의 검사영상을 정렬한 후, 부분적인 적응적 이진화 후, 이진블록매칭 알고리즘을 이용하여 양품 이진영상과 검사이진영상을 블록단위로 비교함으로써 불량부분을 검출한다. Edge-Tolerance 비전검사 알고리즘과 제안된 외관비전검사 방법을 실제 개발된 장비를 이용하여 다양한 비교 실험을 통하여 그 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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