Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.387-388
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2010
There is no generalized and systematic method yet to data pre-processing for point cloud data classification even if there have been lots of previous studies such as local maxima filter, morphology filter, slope based filter and so on. Main focus of this study is to present classification method for bare ground information from LiDAR data for the mountainous area.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.3
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pp.8-13
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2010
Shape form focus (SFF) is a technique that reconstructs 3D shape of an object using image focus. Although many SFF methods have been proposed, there are still notable inaccuracy effects due to noise and non-optimization of image characteristics. In this paper, we propose a noise filter technique for noise reduction and genetic algorithm (GA) for focus measure optimization. The proposed method is analyzed with a statistical criteria such as Root Mean Square Error (RMSE) and correlation.
Studies on space-invariant pattern recognition have been carried out from various approaches. Pattern recognition system using SDF filter, from weighted linear summation of tranining images, has been the focus of research since its first appearence. In this thesis, off-axis pSDF spatial matched filter has been constructed by combining angular multiplexing of off-axis reference plane wave with pSDF filter made from pseudo-inverse algorithm, and transformed to phase only filter. From observation of the correlation responses in the correlation plane, it is shown that proposed off-axis pSDF spatial matched filter is available to pattern classification and can be used for optical correlator.
Mahmood, Muhammad Tariq;Ali, Usman;Choi, Young Kyu
Journal of the Semiconductor & Display Technology
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v.18
no.3
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pp.66-71
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2019
In shape from focus (SFF) methods, the quality of image focus volume plays a vital role in the quality of 3D shape reconstruction. Traditionally, a linear 2D filter is applied to each slice of the image focus volume to rectify the noisy focus measurements. However, this approach is problematic because it also modifies the accurate focus measurements that should ideally remain intact. Therefore, in this paper, we propose to enhance the focus volume adaptively by applying 3-dimensional weighted least squares (3D-WLS) based regularization. We estimate regularization weights from the guidance volume extracted from the image sequences. To solve 3D-WLS optimization problem efficiently, we apply a technique to solve a series of 1D linear sub-problems. Experiments conducted on synthetic and real image sequences demonstrate that the proposed method effectively enhances the image focus volume, ultimately improving the quality of reconstructed shape.
In the present study, we determined reduction value of radiation on chest film by film method and made a reduction curves. The reduction radio in exposure to radiation was induced by comparative investigation of characteristic curves and reduction one. Basing on these result, we could reduce a radiation dose on body surface in 50% at the time of chest radiography, if 17.8mm aluminium or 0.87mm copper filter were used in addition to conventional filter at 140KV tube voltage. The present study further revealed that the additional use of the aluminium or copper filter at the time of high voltage radiography in chest facilitates to identify an image of some pathologic focus overlapping wist clavicle and ribs.
In recent years, several LCL filter design methods for different converter topologies have been published, many of which use analytical expressions to calculate the ideal converter AC voltage harmonic spectrum. This paper presents the LCL filter design methodology but the focus is on presentation and validation of the non-iterative filter design method for a grid-connected three-phase two-level PWM-VSC. The developed method can be adapted for different converter topologies and PWM algorithms. Furthermore, as a starting point for the design procedure, only the range of PWM carrier frequencies is required instead of an exact value. System nonlinearities, usually omitted from analysis have a significant influence on VSC AC voltage harmonic spectrum. In order to achieve better accuracy of the proposed procedure, the system nonlinear model is incorporated into the method. Optimal filter parameters are determined using the novel cost function based on higher frequency losses of the filter. An example of LCL filter design for a 40 kVA grid-connected PWM-VSC has been presented. Obtained results have been used to construct the corresponding laboratory setup and measurements have been performed to verify the proposed method.
Of this study, it was found that there were 250 mammographic units in total installed and used in the areas for this study, and 36 units were used in general hospitals, 53 units in hospitals and 116 units in clinics. That is, the units in clinics accounted for 50% out of the whole units. As for the image acquisition method, it was found there were 131 units using F/S, 67 units using CR and 7 units using DR respectively. At present, F/S system was mainly used in the areas. As for the materials of target/filter, it was found that Mo/Mo was mostly used (66%), followed by Mo/Rh (25%). As for the size of focus, both 0.1 mm for small focus and 0.3 mm for large focus were mainly used for the units.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.16
no.3
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pp.19-27
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1979
Microprocessor based digital filter was designed rising focus number system in order to increase the multiplication speed of microprocessor program. Addition and subtraction program was treated using look up table. The sampling speed was improved up to 500 samples per seconds on the third-order low- Pass digital filters.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.6
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pp.155-161
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2009
Any classification process using SAR images presupposes the reduction of multiplicative speckle noise, since the variations caused by speckle make it extremely difficult to distinguish between neighboring classes within the feature space. This paper focus an argument of effective filter for preserving the weak boundaries by using the proposed method. To reduce speckle noise without blurring the edges of reconstructed image use wavelet-based sigma filter. As a result, the edge information of reconstructed image reduce blurring. Simulation results show that proposed method gives a better subjective quality than conventional methods for the speckle noise.
The Kalman filter is a recursive Linear Estimator for the linear dynamic systems(LDS) affected by two different noises called process noise and measurement noise both of which are uncorrelated white. The Expectation Maximization(EM) algorithm is employed in this paper as a preprocessor to reinforce the effectiveness of Kalman estimator. Particularly, we focus on the relation between Kalman filter and EM algorithm in the LDS. In this paper, we propose a new algorithm to improve the performance on the parameter estimation via EM algorithm, which improves the overall process of Kalman filtering. Since Kalman filter algorithm not only needs the system parameters but also is very sensitive the initial state conditions, the initial conditions decided through EM turns out to be very effective. In experiments, the computer simulation results ate provided to demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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