The Bergman kernel is closely connected to mapping problems in complex analysis. For example, the Riemann mapping function is witten down in terms of the Bergman kernel. Hence, information about the bergman kernel gives information about mappings. In this note, we prove the following theorem.
본 논문에서는 HDR (high dynamic range) 영상 렌더링을 위한 히스토그램 변형 기법을 이용한 인지기반 톤 맵핑(tone mapping) 기법을 제안한다. HDR 톤 맵핑 알고리듬은 넓은 동적 영역을 갖는 영상을 LDR (low dynamic range) 영상 장치에 표현하기 위해 사용된다. 인간의 시각특성을 이용한 톤 맵핑 알고리듬은 상당히 효과적이지만 고정된 형태의 맵핑 함수를 사용하기 때문에 모든 영상에서 동일한 성능을 얻지 못한다. 제안하는 방법은 인지기반 톤 맵핑 함수와 히스토그램 변형기법을 적용하여 HDR 영상의 동적 영역을 압축한다. 인지기반 톤 맵핑 함수를 이용해서 원 영상의 히스토그램을 제한하고 보상과정을 통해서 적응적인 톤 맵핑 함수를 얻을 수 있다. 이는 화소값에 따라 서로 다른 제약조건들을 사용함으로써 contrast를 향상시킬 뿐만 아니라 원 영상의 디테일도 보존한다. 또한, 히스토그램 변형기법을 사용함으로써 과도한 히스토그램 평활화로 인한 왜곡을 개선할 수 있고, 더욱이 제어파라미터를 이용하여 영상의 contrast를 조정할 수 있다. 시뮬레이션 및 실험을 통해 주관적 및 객관적 성능을 비교하고 기존 방법에 비해 제안한 방법이 우수함을 입증한다.
Reliability-based design optimization (RBDO) is a powerful tool for design optimization when considering probabilistic characteristics of design variables. However, it is often computationally intensive because of the coupling of reliability analysis and cost minimization. In this study, the concept of reliability mapping function is defined based on the relationship between the reliability index obtained by using the mean value first order reliability method and the failure probability obtained by using an improved response surface method. Double-loop involved in the classical RBDO can be converted into single-loop by using the reliability mapping function. Since the computational effort of the mean value first order reliability method is minimal, RBDO by using reliability mapping functions should be highly efficient. Engineering examples are given to demonstrate the efficiency and accuracy of the proposed method. Numerical results indicated that the proposed method has the similar accuracy as Monte Carlo simulation, and it can obviously reduce the computational effort.
It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And instead of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed IMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
In this paper we propose a new thchnology mapping algorithm for multiplexer-based FPGA's The algorithm consists of three phases` First, it converts the logic functions and the basic logic mocule into BDD's. Second. it covers the logic function with the basic logic modules. Lastly, it reduces the number of basic logic modules used to implement the logic function after going through cell merging procedure. The binate selection is employed to determine the order of input variables of the logic function to constructs the balanced BDD with low level. That enables us to constructs the circuit that has small size and delay time. Technology mapping algorithm of previous work used one basic logic module to implement a two-input or three-input function in logic functions. The algorithm proposed here merges almost all pairs of two-input and three-input functions that occupy one basic logic module. and improves the mapping results. We show the effectiveness of the algorithm by comparing the results of our experiments with those of previous systems.
Methods for stochastic simulation of non-Gaussian wind pressure have increasingly addressed the efficiency and accuracy contents to offer an accurate description of the extreme value estimation of the long-span and high-rise structures. This paper presents a linear prediction and z-transform (LPZ) based Cumulative distribution function (CDF) mapping algorithm for the simulation of multivariate non-Gaussian fluctuating wind pressure. The new algorithm generates realizations of non-Gaussian with prescribed marginal probability distribution function (PDF) and prescribed spectral density function (PSD). The inverse linear prediction and z-transform function (ILPZ) is deduced. LPZ is improved and applied to non-Gaussian wind pressure simulation for the first time. The new algorithm is demonstrated to be efficient, flexible, and more accurate in comparison with the FFT-based method and Hermite polynomial model method in two examples for transverse softening and longitudinal hardening non-Gaussian wind pressures.
The plastic deformation behavior of additively manufactured anisotropic structures are analyzed using the finite element method (FEM). Hill's quadratic anisotropic yield function is used, and a modified return-mapping method based on dual potential is presented. The plane stress biaxial loading condition is considered to investigate the number of iterations required for the convergence of the Newton-Raphson method during plastic deformation analysis. In this study, incompressible plastic deformation is considered, and the associated flow rule is assumed. The modified return-mapping method is implemented using the ABAQUS UMAT subroutine and effective in reducing the number of iterations in the Newton-Raphson method. The anisotropic tensile behavior is computed using the 3-dimensional FEM for two tensile specimens manufactured along orthogonal additive directions.
Rational function model (RFM) is a universal sensor model for remote sensing image restitution. It is able to substitute for models of all known sensors. In this paper, RFM generation by CCD linear image models is described in detail. A principle of RFM-based 3D reconstruction and its implementation in JX4 DPW is also described. Experiments using IKONOS and SPOT5 images are carried out on JX4 DPW. Results show that RFM generated is feasible for photogrammetric restitution of CCD linear images.
본 논문에서는 실시간 시선 식별을 위한 능동적 적외선 조명을 기반으로 한 컴퓨터 비전 시스템을 제안 하고자 한다. 현존하는 대다수의 시선 식별 방법은 고정된 얼굴에서만 원활하게 동작하고 개개인에 대한 교정 절차를 필요로 한다. 그러므로 본 논문에서는 교정 작업 없이 얼굴 움직임이 있는 경우에도 견실하고 정확하게 동작하는 시선 식별 시스템을 제안하고 있다. 제안된 시스템은 추출된 변수로부터 시선을 스크린 좌표로 매핑하기 위해 GRNN을 이용하였다. 동공을 추적하여 GRNN을 사용함으로서, 시선 매핑에 분석적 기능이나 얼굴 움직임에 대한 계산이 필요 없을 뿐 아니라 다른 개개인에 대하여 학습과정에서 매핑 기능을 일반화 할 수 있었다. 시선 예측 정확도를 개선하고자 계층적 식별을 제안함으로써 오분류를 줄일 수 있었고, 공간 시선 해상도는 스크린에서 1m 정도 떨어진 거리에서 수평으로 10cm, 수직으로 약 13cm, 즉 수평으로 8도 수직으로 5도 이었다. 실험 결과, 재식별 하였을 경우 1차 시선 식별시 84%보다 약 9% 정도 정확성이 향상되어 93%를 나타냄으로써 제안된 시스템의 유효성을 증명하였다.
본 논문은 GPS 시각 전송 기법 중 GPS 신호가 전달되면서 발생하는 대류층 지연에 관한 연구로써, 대류층 지연에 적용하는 지연 모델에 따른 지연 값의 형태를 비교한다. GPS 시각 전송은 CGGTTS 국제표준을 따르고 있다. 일반적인 측지용 GPS 수신기의 경우, CGGTTS 형태의 시각 전송값을 출력하지 않고 RINEX 형태의 값을 출력하는데, ROB에서 RINEX 형태의 값을 CGGTTS 형태로 변환하는 r2cggtts 라는 프로그램을 공급하고 있다. 전세계 표준 시각을 결정하기 위해 TAI link에 참여하는 시각 실험실들은 모두 이 프로그램을 사용하여 주기적으로 CGGTTS 값을 BIPM에 전송한다. r2cggtts 프로그램의 대류층 지연모델은 CHAO mapping function과 NATO 천정지연모델이 구현되어 있다. 현재 대표적 대류층 지연 모델은 Niell mapping funcgion과 Saastamoinen 천정지연모델이 사용되고 있는 바, 이 모델들을 r2cggtts 프로그램에 적용하여 시각 오프셋 결정을 위한 두 모델의 지연 결과값을 영향을 비교하고 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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