영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다.
We propose a new method for image coding that it is based on highly related property between a spatial image and wavelet transform image. The characteristics have an important role in the design of proposed algorithm. This algorithm for image coding is to obtain high compression rate at low bit rate. The other side, the high activity regions are related to significant coefficients which give much influence to image reconstruction, because they mean the important factor to represent the appearance of images such as edge or boundary. For some images with low activity, we can obtain the reconstructed image with near to 30 dB at 150: 1 compression ratio.
In this article we introduce a numerical method, named Gegenbauer wavelets method, which is derived from conventional Gegenbauer polynomials, for solving fractional initial and boundary value problems. The operational matrices are derived and utilized to reduce the linear fractional differential equation to a system of algebraic equations. We perform the convergence analysis for the Gegenbauer wavelets method. We also combine Gegenbauer wavelets operational matrix method with quasilinearization technique for solving fractional nonlinear differential equation. Quasilinearization technique is used to discretize the nonlinear fractional ordinary differential equation and then the Gegenbauer wavelet method is applied to discretized fractional ordinary differential equations. In each iteration of quasilinearization technique, solution is updated by the Gegenbauer wavelet method. Numerical examples are provided to illustrate the efficiency and accuracy of the methods.
This paper proposes the self-recurrent wavelet neural network (SRWNN) observer based sliding mode control (SMC) method for nonlinear systems. Unlike the classical SMC, we assume that all states of nonlinear systems are not measured and design the SRWNN observer to measure the states of nonlinear systems. The SRWNN in the observer is used for approximating the observer system's gain. To generate the control input for controlling the nonlinear system, the measured states are used. The sliding surface with a boundary layer is defined to remove the chattering of the control input. Simulation result to show the effectiveness of the SRWNN observer is presented.
본 논문에서는 두 대의 디지틀 카메라로 측정한 근거리 차량 스테레오 영상에서 시차(disparity)를 구한 후 전방 차량의 거리를 검출하는 방법을 제시한다. 다중 해상도 특성을 가진 변형된 웨이블릿을 이용하여 차량으로 생각되는 물체의 경계선을 구한다. 이때 전체적인 특징을 고려하고, 정확한 시차를 구하기 위해 점차적으로 해상도를 높이는 coarse to fine 방법을 이용하여 히스토그램을 분석하고 이를 통하여 얻어진 좌, 우 영상의 시차를 이용하여 전방 근거리 차량의 거리를 효과적으로 검출한다.
This paper deals with damage detection using active Lamb waves. The wavelet transform and empirical mode decomposition methods are discussed for measuring the Lamb wave's arrival time of the group velocity. An experimental system to diagnose the damage in the composite plate is developed. A method to optimize this system is also given for practical applications of active Lamb waves, which involve optimal arrangement of the piezoelectric elements to produce single mode Lamb waves. In the paper, the single mode Lamb wave means that there exists no overlapping among different Lamb wave modes and the original Lamb wave signal with the boundary reflection signals. Based on this optimized PZT arrangement method, five damage localizations on different plates are completed and the results using wavelet transform and empirical mode decomposition methods are compared.
The digital color image can be distorted by noise for a transmission or other elements of system. It happens to vague of a boundary side in the division of a color image object, especially, boundary side of an input color image is very important because it can be determined to the division and detection element in pattern recognition. Therefore it is boundary part In this paper, it detects the optimal edge with applying this color image to WCNN algorithm, after it does level up a boundary side of a color image by using the adaptive morphology as the threshold of an input color image. Also, it is used not a conventional fixed mask edge detection method but variable mask method which is cal led a variable BBM. It is confirmed by simulation that the proposed algorithm can be got the batter result edge at the place of closing to each edges and having smoothly curved line.
본 연구에서는 인체 상반신영상에서 얼굴부위를 분할하기 위한 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 HWT를 적용하여 영상의 경계를 이루는 차분영상인 고주파대역과 평균영상인 저주파대역으로 분리하고, 저주파대역에서 고립점과 돌출부위, 경계중복점을 제거하였다. 또한 제안한 경계검출 알고리즘으로 경계를 검출하고 단순화시켰으며, 1픽셀 단위의 세선화과정을 통하여 경계를 선명하게 하였다. 그리고 제안 한 폐곡선추적 알고리즘으로 얼굴부위 경계만을 추출한 뒤, 마스크를 구성하고 원영상과의 정합을 통하여 얼굴부위분할을 하였다. 제안한 알고리즘을 적용하여 얼굴부위 분할실험을 실행한 결과 95.88%의 분할값을 갖는 얼굴분할이 이루어졌다.
구조물 손상시 방출되는 고주파 음향방출(AE)신호는 실시간 손상 감지에 유리하므로 지능형 구조물의 구조건전성 모니터 링에 널리 응용되고 있다. 하지만 복합 적층 구조물에서 방출되는 AE신호의 경우에는 복합재 구조의 특성상 전달 경로에 따른 신호의 감쇄정도가 일반 금속 구조물에 비해 상대적으로 크므로 손상 전후 신호진폭의 크기만을 비교하여 손상을 예측하는 방법은 손상 판단에 오류를 야기할 수 있는 여지가 있다. 따라서 복합적층 구조에서의 정확한 충격손상 예측을 위해서는 신호감쇄의 영향을 덜 받는 신호의 분석 방법이 필요하고 손상 전후 신호특성을 정량적으로 구분할 수 여는 인자의 선택이 필요하다. 본 연구에서는 구조물의 경계조건에 따른 신호특성 변화의 영향을 줄이기 위해 충격손상 발생후 선행적으로 전파되는 선행파(leading wave)의 특성변화를 신호처리에 이용하였으며, 웨이블릿 변환을 이용하여 신호를 분해하였다. 최종적으로 복합적층판의 저속충격 시험에서 압전 센서로 취득된 충간분리 신호를 처리하였으며, 분해된 웨이블릿 고주파 세부성분 사이의 점유율 분포를 이용하여 복합적층판의 손상을 판단하기 위한 신호처리 방법을 제시하였다.
콘크리트의 동탄성계수는 KS F 2437에 규정된 바와 같이 탄성파 비파괴시험인 충격반향기법에 따라 측정할 수 있다. 자유단 경계조건에서의 콘크리트 공시체에 대한 종방향 고유진동수를 웨이블릿 변환이론을 적용하여 평가하였다. 웨이블릿 변환은 순수한 스펙트럼 해석뿐만 아니라 시간영역에서의 분해신호를 추출하는데 있어 시간-주파수 공간에서의 실제 신호형상을 제공하는 장점을 갖고 있다. 이 실험에 적용된 배합비를 갖는 콘크리트의 경우에 동탄성계수와 정탄성계수의 평가 결과가 큰 차이를 나타내지 않아 일반적으로 알려져 있는 정도는 아닌 것으로 판단된다. 충격반향기법에서 결정된 동탄성계수와 정적시험에서 결정된 정탄성계수는 변형률 정도를 고려하여 비교하면 비교적 서로 잘 일치하며 이 실험에서의 동탄성계수는 평균변형률 $1.04{\times}10^{-4}$에서의 접선탄성계수와 같은 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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