The present work is concerned with characterization of surface roughness and inhomogeneity of four kinds of hot-rolled carbon steels in terms of the fractal dimension and the depression parameter by using image analysis method and electrochemical impedance spectroscopy, respectively. From the analysis of the 3D AFM image, it is realized that all the hot-rolled steel surfaces show the self-affine fractal property. The values of the fractal dimension of the hot-rolled steels were determined by the analyses of the AFM images on the basis of both the perimeter-area method and the triangulation method. In addition, the Nyquist plots were found to be depressed from a perfect semicircle form. From the experimental findings, the changes in the values of the fractal dimension and the depression parameter with chemical composition have been discussed in terms of the change in the value of hardness of base steel.
프랙탈 화상압축은 원화상을 일정 크기의 블럭으로 분할하고 자기 유사성(self -similarity)을 지닌 유사 영역을 탐색한다. 이 압축방식은 부가적인 코드북의 전송 이 필요하지 않아 높은 압축율을 달성하고 좋은 화질의 재생화상을 제공한다. 이러한 이점에도 불구하고 부호화시 유사 영역의 결정을 위한 복잡한 선형변환의 수행으로 인해 부호와 시간이 증가되는 단점이 있다. 본 논문에서는 블럭의 AC(alternating current)계수들을 이용하여 선형변환의 횟수를 감소시켜 부호화 시간을 줄이는 고속 프랙탈 화상압축을 제안한다. 제안 방식은 기존의 방식과 비교하여 좋은 화질을 제공 한다. 또한, 중요 기밀 데이터를 합성하는 화상 심층암호에 응용한 프랙탈 화상 압축 응용법을 제시한다.
In conventional fractal decoding procedure, the reconstructed image is obtained by a rpredefined number of iterations starting with an arbitrary initial image. Its convergence speed depends on the selection of the initial image. It should be solved to get high speed convergence. In this paper, we theoretically reveal that conventional method is approximately decomposed into the decoding of the DC and AC components. Based on this fact, we proposed a novel fast fractal decoding algorithm made up of two steps. The averaged-image considered as an optimal initial image is estimated in the first step. In the second step, the reconstructe dimag eis genrated from the output image obtained in the first step. From the simulations, it is shown that the output image of the first step approximately converges to the averaged-image with only 15% calculations for one iteration of conventional method. And the proposed method is faster than various decoding mehtods and evenly equal to conventioanl decoding with the averaged-image. In addition, the proposed method can be applied to the compressed data resulted from the various encoding methods because it does not impose any constraints in the encoding procedure to get high decoding speed.
In this paper, we propose a new fractal image decoding algorithm with fast convergence speed by using the data dependence and the improved initial image estimation. Conventional method for fractal image decoding requires high-degrdd computational complexity in decoding process, because of iterated contractive transformations applied to whole range blocks. On proposed method, Range of reconstruction imagte is divided into referenced range and data dependence region. And computational complexity is reduced by application of iterated contractive transformations for the referenced range only. Data dependence region can be decoded by one transformations when the referenced range is converged. In addition, more exact initial image is estimated by using bound () function in case of all, and an initial image more nearer to a fixed point is estimated by using range block division estimation. Consequently, the convergence speed of reconstruction iamge is improved with 40% reduction of computational complexity.
기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.
Fractal coding is a promising method for image compression, but it has not lived up to its promise as low bit-rate image compression scheme. The existing algorithms for finding self-mapping contractive transforms are computationally expensive and offer a poor rate-quality tradeoff. In this paper, we propose a segment based fractal coding. We classify the range blocks into shade, midrange or edge blocks, and segment edge block along the edge. And we apply midrange coding scheme for each segment. Our experiments show that our method gives better rate-qualty trade of than current fractal block coding methods.
The fractal-based method for describing rubbed surface texture has aroused great interest. The determination of rubbed surface topography is believed to be extremely important in the areas of contact mechanics, adhesion and friction. In order to describe topography of the rubbed surface, the wear test was carried out with annular surfaces of wear testing specimens in dry friction. furthermore, the relation between the fractal dimensions and the frictional conditions are also investigated and fractal descriptors was applied to rubbed surface with image processing. Fractal dimension can be determined by sum of intensity difference of image surface pixel. Fractal dimension increased according as the applied load and sliding distance increase. Topography of the rubbed surface can be effectively obtained by fractal dimensions.
본 논문에서는 탐색영역 제한방식과 스케일링 방식을 이용하여 프랙탈 영상 부호화시에 걸리는 시간을 줄이는 새로운 프랙탈 영상 부호화 알로리즘을 제안한다. 먼저, 원영상을 스케일링 방식을 이용해 1/2과 1/4의 크기를 가지는 영상으로 축소한다. 이어서, 1/2 크기를 가지는 레인지 블록들 중에 1/4의 크기를 가지는 도메인 블록과 가장 유사한 블록을 탐색영역 제한방식을 이용해 검색하게 된다. 이와같이 검색된 블록이 부호화에 사용된다. 또한, 비트 플래인 영상을 이용하여 압출율을 향상시키기 위한 알고리즘도 제안한다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 Jacquin의 방법에 비해 복원돈 영상의 화질은 약간 떨어졌으나, 압축율이 향상되고 부호화 시간을 대폭 감소시킬 수 있었다.
이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.
Fractal mathematics is being highlighted as a research method for classification of image. But the application of Fractal dimension(FD) has been required the complicated calculation method because of its complex repetition progressing. In this paper, it has been developed the new approach method to express the Fractal Dimension(FD) for aging level calculation and estimation system of outside insulator using special image processing algorithm. As a result after FD testing, the recognized aging estimation of FD has a very characteristics compared to the conventional visual inspection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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