In this paper, a new analytic approach for shape preserving contrast enhancement is presented. Contrast enhancement is achieved by means of segmental histogram stretching modification which preserves the given image shape, not distorting the original shape. After global stretching, the image is partitioned into several level-sets according to threshold condition. The image information of each level-set is represented as typical value based on grouped differential values. The basic property is modified into common local schemes, thereby introducing the enhanced effect through extreme discrimination between subsets. The scheme is based on stretching the histogram of subsets in which the intensity gray levels between connected pixels are approximately same In spite of histogram widening, stretched by local image information, it neither creates nor destroys the original image, thereby preserving image shape and enhancing the contrast. By designing local histogram stretching operations, we can preserve the original shape of level-sets of the image, and also enhance the global intensity. Thus it can hold the main properties of both global and local image schemes, which leads to versatile applications in the field of digital epigraphy.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.6
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pp.82-90
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2011
This paper proposes an advanced outdoor localization algorithm of a GPS(global positioning system)-INS(inertial navigation system) integration system. In order to reduce noise from the internal INS sensors, discrete wavelet transform and variable threshold method are utilized. The UPF (unscented particle filter) combines GPS information and INS signals to implement precise outdoor localization algorithm and to reduce noise caused by the acceleration, deceleration, and unexpected slips. The conventional de-noising method is mainly carried out using a low pass filter and a high pass filter which essentially result in signal distortions. This newly proposed system utilizes the vibration information of actuator according to fluctuations of the velocity to minimize signal distortions. The UPF also resolves non-linearities of the actuator and non-normal distributions of noises. Effectiveness of the proposed algorithm has been verified through the real experiments and the results are demonstrated.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.8
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pp.549-557
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2019
In this paper, we focus on the real-time detection method of a seismic ionospheric disturbance using Global Navigation Satellite System (GNSS) signal. First, the monitor for the detection of the seismic ionospheric disturbance is studied based on the estimated ionospheric delay using the GNSS signals. And then, the threshold for the automatic detection is computed. Moreover, to discriminate the seismic ionospheric disturbance against the other ionospheric anomalies due to other error sources such as cycle slips, the signatures of the ionospheric perturbation caused by the seismic wave is investigated. Based on the observation, the detection strategy is proposed. Using GPS observations collected from the 47 permanent stations in South Korea and Japan, the proposed real-time detection method is evaluated.
Objectives: Due to global warming resulting from climate change, there has been increasing interest in the relationship between temperature and mortality. These temperature-related deaths depend on diverse conditions related to a given place and person, as well as on time. This study examined changes in the impact of high temperatures on death in summer, using the effect and burden of elevated temperatures on deaths in Seoul and Daegu. Methods: A Poisson regression model was used to estimate short-term temperature effects on mortality. Temperature-related risks were divided into three time periods of equal length (1996-2000, 2001-2005, and 2006-2010). In addition, in order to compare the impact of high temperatures on deaths, this study calculated the proportion of attributable deaths to population, which simultaneously considers the threshold and the slope above the threshold. Results: The effect and burden of high temperatures on deaths is high in Daegu. However, the impact (i.e. the effect and burden) of elevated summer temperatures on deaths has declined over the past 15 years. Sensitivity analyses using alternative thresholds show the robustness of these findings. Conclusion: This study suggests that the attributable burden of high temperatures on deaths to be more plausible than relative risk or threshold for comparing the health impact of high temperatures across populations. Moreover, these results contain important implications for the development or the adjustment of present and future strategies and policies for controlling the temperature-related health burden on populations.
Jensen, Jorgen Juncher;Andersen, Ingrid Marie Vincent;Seng, Sopheak
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.4
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pp.1148-1159
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2014
Different procedures for estimation of the extreme global wave hydroelastic responses in ships are discussed. Firstly, stochastic procedures for application in detailed numerical studies (CFD) are outlined. The use of the First Order Reliability Method (FORM) to generate critical wave episodes of short duration, less than 1 minute, with prescribed probability content is discussed for use in extreme response predictions including hydroelastic behaviour and slamming load events. The possibility of combining FORM results with Monte Carlo simulations is discussed for faster but still very accurate estimation of extreme responses. Secondly, stochastic procedures using measured time series of responses as input are considered. The Peak-over-Threshold procedure and the Weibull fitting are applied and discussed for the extreme value predictions including possible corrections for clustering effects.
Kim, Ha-Sik;Kim, Kang;Cho, Kyung-Sik;Jeon, Jong-Sik
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.4
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pp.1-5
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2001
A new approach for determining global threshold value for image binarization is proposed in this paper. In the proposed algorithm, bit-plane information which involve the shapes of original image is used for dividing image into two parts object and background, and then compared each average values. Optimal threshold value are selected in center of two averages. Proposed method is relatively simple but robust and achieved good results in continuous tone images and document image.
Kim, Taeshin;Hwang, Seungjin;Hong, Kyung Hee;Yu, Tae Jun
Current Optics and Photonics
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v.1
no.3
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pp.221-227
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2017
To apply a square-shaped beam homogenizer to laser shock peening, it should be designed with a long working distance and by considering metal targets with various shapes and textures. For long working distances, a square-shaped beam homogenizer with a long depth of focus is required. In the range of working distance, the laser beam is required to have not only high efficiency but high uniformity, in other words, a good peening quality is guaranteed. In this study, we defined this range as the working distance for laser shock peening. We have simulated the effect of some parameters on the working distance. The parameters include the focal length of the condenser lens, pitch size of the array lens, and plasma threshold of the metal. The simulation was performed through numerical analysis by considering the diffraction effect.
The purpose of this study is to develop snow and sea ice detection algorithm in Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) meteorological data processing system. Since COMS has only five channels, it is not affordable to use microwave or shortwave infrared data which are effective and generally used for snow detection. In order to estimate snow and sea ice coverage, combinations between available channel data(mostly visible and 3.7 ${\mu}m$) are applied to the algorithm based on threshold method. As a result, the COMS snow and sea ice detection algorithm shows reliable performance compared to MODIS products with channel limitation. Specifically, there is partial underestimation over the complicated vegetation area and overestimation over the area of high level clouds such as cirrus. Some corrections are performed by using water vapor and infrared channels to remove cloud contamination and by applying NDVI to detect more snow pixels for the underestimated area.
This study is to develop a cloud detection algorit1un for COMS and it is currently tested by using MODIS level 2B and MTSAT-1R satellite radiance data. Unlike many existing cloud detection schemes which use a threshold method and traditional statistical methods, in this study a feed-forward neural network method with back-propagation algorit1un is used. MODIS level 2B products are matched with feature information of five-band MTSAT 1R image data to form the training dataset. The neural network is trained over the global region for the period of January to December in 2006 with 5 km spatial resolution. The main results show that this model is capable to detect complex cloud phenomena. And when it is applied to seasonal images, it shows reliable results to reflect seasonal characteristics except for snow cover of winter. The cloud detection by the neural network method shows 90% accuracy compared to the MODIS products.
This paper describes a new automatic bi-level image segmentation algorithm which determines local thresholds by applying a locally adaptive edge detection technique to a variable threshold selection method. Computer simulations show that the performance of the proposed algorithm is more robust than those of automatic global thresholding methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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