에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.
A new demodulation scheeme for differentially encoded GMSK signal is introduced and described. In the proposed differential detection method, the signal is sampled at the center of the time slot, at which the effect of the intersymbol interference is relatively smaller than the edge of the time slot. The proposed differential detector takes this adbantate. The error rate performance of the differential detector has been numerically calculated in the fast fading encountered in the land mobile radio channels. A comparison of performance with the differential detector for MSK signal is given. Finally the possibility of improving performance employing nonredudant error correction is studied.
In general, Harris detector is commonly used for finding salient points in watermarking systems using feature points. Harris detector is a kind of combined comer and edge detector which is based on neighboring image data distribution, therefore it has some limitation to find accurate salient points after watermark embedding or any kinds of digital attacks. In this paper, we have used cross reference points which use not data distribution but geometrical structure of a normalized image in order to avoid pointing error caused by the distortion of image data. After normalization, we find cross reference points and take inverse normalization of these points. Next, we construct a group of triangles using tessellation with inversely normalized cross reference points. The watermarks are affine transformed and transformed-watermarks are embedded into not normalized image but original one. Only locations of watermarks are determined on the normalized image. Therefore, we can reduce data loss of watermark which is caused by inverse normalization. As a result, we can detect watermarks with high correlation after several digital attacks.
In this paper we design an irregular low-density parity-check (LDPC) code for a multi-input multi-output (MIMO) system. The considered MIMO system is minimum mean square error soft-interference cancellation (MMSE-SIC) detector. The MMSE-SIC detector and the LDPC decoder exchange soft information and consist a turbo iterative detection and decoding receiver. Extrinsic information transfer (EXIT) charts are used to obtain the edge degree distribution of the irregular LDPC code which is optimized for the input-output transfer chart of the MMSE-SIC detector. It is shown that the performance of the designed LDPC code is much better than that of conventional LDPC code optimized for the AWGN channel.
In this paper, we propose efficient design and construction of an infrared wide angle optical system with low distortion utilizing a high resolution detector for automobile application. The operational convenience and the recognition ability have been improved significantly by applying the high resolution uncooled thermal detector with wide angle optical design. The active ahtermalization mechanism is implemented so that the adjustment of the optical component of the system is to be made automatically according to the temperature change by motorized control. The modulation transfer function (MTF) is about 50% at the Nyquist frequency close the diffraction limit. The distortion is less than 5% at the edge field. As a result, a high-resolution uncooled thermal optical system with wide field of view (FOV) is assembled, aligned and its performance is tested successfully.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
Bhang, Kon-Joon;Schwartz, Franklin Walter;Park, Seok-Soon
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.173-176
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2008
Lake studies play an important role in water management, ecology, and other environmental issues. Typically, monitoring lake levels is the first step on the lake studies. However, for the Prairie Pothole Region (PPR) of North America having millions of small lakes and potholes, on-site measurement for lake levels is almost impossible with the conventional gage stations. Therefore, we employed Geographic Information System (GIS) and remote sensing approach with the Shuttle Radar Topography Mission data to extract lake levels. Several image processing techniques were used to extract lake levels for January, 2000 as a one-time snapshot which will be useful in historic lake level reconstruction. This study is associated with other remote sensing datasets such as Landsat imagery and Digital Orthophoto Quadrangle (DOQ). In this research, firstly, image processing techniques like FFT filtering, Lee-sigma, masking with Canny Edge Detector, and contouring were tested for lake level estimation. The semi-automated contouring technique was developed to accomplish the bulk processing for large amount of lakes in this region. Also, effectiveness of each method for bulk processing was evaluated.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제6권4호
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pp.264-269
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2006
A $0.12GHz{\sim}1.4GHz$ DLL-based clock generator with the capability of multiplied four phase clock generation was designed using a 0.18um CMOS process. An adaptive bandwidth DLL with a regulated supply delay line was used for a multiphase clock generation and a low jitter. An extra phase detector (PD) in a reference DLL solves the problem of the initial VCDL delay and achieves a fast lock time. Twice multiplied four phase clocks were generated at the outputs of four edge combiners, where the timing alignment was achieved using a coarse lock signal and the 10 multiphase clocks with T/8 time difference. Those four clocks were combined one more time using a static XOR circuit. Therefore the four times multiplication was achieved. With a 1.8V supply, the rms jitter of 2.1ps and the peak-to-peak jitter of 14.4ps were measured at 1.25GHz output. The operating range is $0.12GHz{\sim}1.4GHz$. It consumes 57mW and occupies 450*325um2 of die area.
운전자 보조 시스템에서 차선 경계 검출은 매우 중요하다. 본 연구는 악조건인 환경에서 차선 경계를 검출하기 위한 강건한 방법을 제안한다. 첫 번째로 원래의 image에서 iVMD(improve Vertical Mean Distribution) Method를 이용하여 수평선을 검출하고, 수평선 하위영역 image를 결정하며, 두 번째로 Canny edge detector를 사용하여 하위 영역에서 차선 표시를 추출한다. 마지막으로, RANSAC algorithm을 이용하여 각각에 맞는 line model을 적용하기 전에, k-means clustering algorithm을 이용하여 오른쪽 왼쪽 차선을 분류 한다. 제안된 알고리즘은 변종조명, 갈라진 도로, 복잡한 차선 표시, 교통신호에 관하여 상당히 정확한 차선 검출 기능을 나타낸다. 실험결과는 제안된 방법이 악조건인 환경하에서 실시간으로 효율적인 요구 사항을 충족함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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