Transform image coding using DCT is proved to be efficient in the absence of channel error but its performance degrades rapidly over noisy channel. In this paper, in the case of appling bit selcetive error correction coding that protects some significant bits in a codeword, an efficient allocation method of imformation bits and additive redundancy bits used for quantization and error correction coding respectively under constant transmission bit rate is proposed, and its performance is analyzed. As a result, without increasing trasmission bit rate, PSNR can be improved up to 7~8 [dB] below bit error rate $10^2$ and the image without blocking effect caused by bit error resulted from channel noise can be recostructed.
Objectives The aim of this study is to propose an optimized tongue colour interpolation method to achieve accurate tongue image rendering. Methods We selected 60 colour chips in the chips of DIC color guide selector, and then divided randomly the colour chips into two groups. The colour chips of a group (Gr I) were used for finding the optimized colour correction factor of error and those of the other group (Gr II) were used for verifying the correction factor. We measured colour value of the Gr I colour chips with spectrophotometer, and took the colour chips image with a digital tongue image system (DTIS). We adjusted colour correction factor of error to equal the chip colour from each method. Through that process, we obtained the optimized colour correction factor. To verify the correction factor, we measured colour value of the Gr II colour chips with a spectrophotometer, and took the colour chips image with the DTIS in the two types of colour interpolation mode (auto white balance mode and optimized colour correction factor mode). And then we calculated the CIE-$L^*ab$ colour difference (${\Delta}E$) between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS. Results In auto white balance mode, The mean ${\Delta}E$ between colour values measured with the spectrophotometer and those from images taken with the DTIS was 13.95. On the other hand, in optimized colour correction factor mode, The mean ${\Delta}E$ was 9.55. The correction rate was over 30%. Conclusions In case of interpolating colour of images taken with the DTIS, we suggest that procedure to search the optimized colour correction factor of error should be done first.
This paper focuses use context-sensitive spelling error correction using generative adversarial network. Generative adversarial network[1] are attracting attention as they solve data generation problems that have been a challenge in the field of deep learning. In this paper, sentences are generated using word embedding information and reflected in word distribution representation. We experiment with DCGAN[2] used for the stability of learning in the existing image processing and D2GAN[3] with double discriminator. In this paper, we experimented with how the composition of generative adversarial networks and the change of learning corpus influence the context-sensitive spelling error correction In the experiment, we correction the generated word embedding information and compare the performance with the actual word embedding information.
광각 카메라 시스템으로 획득한 전천 영상을 이용한 구름 관측은 21세기 초반부터 다양한 연구가 진행되었으나 목측을 완벽하게 대체할 자동 관측 시스템은 얻지 못하였다고 판단된다. 본 연구는 목측의 자동화를 목표로 제안한 알고리즘의 최종 단계인 구름 관측의 정량화를 검증하기 위하여 전천 영상과 보정 영상의 구름 분포를 비교 분석하였다. 그 이유는 구름은 종류에 따라 일정한 높이에 형성되고, 전천 영상은 망막의 영상처럼 렌즈의 중심부는 확대되고 가장자리는 축소되지만, 인간의 학습 능력과 공간 인지 능력 등이 구름 관측에 미치는 영향은 알려진 바가 없기 때문이다. 본 연구 결과는 전천 영상과 보정 영상의 구름 관측 오차가 평균은 1.23%였다. 따라서 10분위 또는 10단계로 관측되는 목측과 비교하면 보정에 의한 오차는 관측량의 1.23%로 목측의 허용 오차보다 매우 적을뿐만 아니라 인간의 실수를 포함하지 않으므로 정확히 정량화된 데이터의 수집이 가능함을 확인하였다. 또한 보정에 의한 운량의 변화가 미미하므로, 불필요한 보정 단계를 생략하고 보정 이전의 전천 영상에서 운량을 관측하여도 정확한 관측치를 얻을 수 있음을 확인하였다.
The rifling angle of artillery is an important parameter, and its determination plays a key role in the stability, hit rate, accuracy and service life of artillery. In this study, we propose an optical measurement method for the rifling angle based on angle error correction. The method is based on the principle of geometrical optics imaging, where the rifling on the inner wall of the artillery barrel is imaged on a CCD camera target surface by an optical system. When the measurement system moves in the barrel, the rifling image rotates accordingly. According to the relationship between the rotation angle of the rifling image and the travel distance of the measurement system, different types of rifling equations are established. Solving equations of the rifling angle are deduced according to the definition of the rifling angle. Furthermore, we added an angle error correction function to the method that is based on the theory of dynamic optics. This function can measure and correct the angle error caused by the posture change of the measurement system. Thus, the rifling angle measurement accuracy is effectively improved. Finally, we simulated and analyzed the influence of parameter changes of the measurement system on rifling angle measurement accuracy. The simulation results show that the rifling angle measurement method has high measurement accuracy, and the method can be applied to different types of rifling angle measurements. The method provides the theoretical basis for the development of a high-precision rifling measurement system in the future.
In this paper, the image modelling of road's lane markings is established using view frustum(VF) model. From this model, a measurement system of lane markings and obstacles is proposed. The system also involve the real time processing of the 3D position coordinate and the distance data from the camera to the points on the 3D world coordinate by virtue of the camera calibration. In order to reduce their measurement error, an useful algorithm for which analyze the geometric variations due to traveling vehicle's fluctuation using VF model is proposed. In experiments, without correction, for instance, the $0.4^{\circ}$ of pitching rotation gives the error of $0.4{\sim}0.6m$ at the distance of 10m, but the more far distance cause exponentially the more error. We con finned that this algorithm can be reduced less than 0.1m of error at the same condition.
MPEG이나 JPEG 영상 압축 표준에서는 영상을 블록 단위로 나누어서 DCT를 하고 양자화 시킨다. 그리고 역양자화 값으로 양자화 구간의 중앙값을 사용한다. DCT 평균제곱 오차를 줄이려면 평균값을 사용하는 것이 최적이나 현재에는 uniform 분포를 가정하고 중앙값을 사용한다. 따라서 본 논문에서는 DCT 계수의 확률 분포함수가 Laplacian 분포를 따른다고 가정하고 역양자화 값으로 평균값을 사용했을 때 PSNR 개선 정도를 살펴왔다. 그리고 보정전의 양자화 오차와 보정 후의 양자화 오차를 이론적인 수식으로 나타내 보았다. 보정으로 인한 양자화잡음의 감소치의 이론적인 최대 값은 1.66 ㏈이다. 실험결과 제안된 대표값을 취했을 경우 기존의 방법보다 PSNR이 0.2∼0.4 ㏈정도 향상된다.
대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.3-7
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1999
The images of the meteorological satellite NOAA contain geometrical distortions caused by its ambiguous position, its vibration, its sensor's movement, and so on. Geometric correction of satellite images is one of the most important parts in many remote sensing as the primary processing. Ground control points (GCP's) are necessary to check the accuracy of geometric correction and used for precise geometric correction. In this paper, a method for automatically selecting the residual error is presented. Calculating the effective angle and residual errors vector using the succeeded matching GCP's, precise geometric correction using an affine transformation is applied to systematically a corrected image. And the error is decreased by an affine transformation. The above enable the geometric correction of high quality.
본 논문은 잔상효과를 이용해서 동영상 표출이 가능한 회전형 LED 전광판을 위한 FPGA 설계 기법을 제안한다. 제안된 기법은 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정, 블록 인터리빙 과정, 데이터 시리얼 출력 과정 등의 3가지 과정으로 구성된다. 역감마 보정과 오차 확산 방식을 이용한 데이터 보정 과정은 영상 데이터를 선형 휘도 특성으로 변환하기 위한 역감마 보정과 역감마 보정에 의해 발생하는 저계조 휘도 감소 현상을 줄이기 위해 오차 확산 방식을 이용한 영상 데이터를 보정하는 단계이다. 영상 데이터 블록 인터리빙 과정은 가로열로 입력되는 프레임의 데이터를 입력순서에 맞추어 저장한 후, 세로열에 해당하는 데이터만을 읽어내는 단계이다. 데이터 시리얼 출력 과정은 고속으로 회전하는 LED Bar에 표출해야 할 데이터를 전송하기 위해서 회전 위치에 해당하는 병렬 데이터를 시리얼로 변환하여 LED Driver IC에 전송하는 단계이다. 제안된 FPGA 설계 기법의 정확성을 평가하기 위해서 FPGA는 Xilinx 사의 Spartan 6 계열의 XC6SLX45-FG484를 사용하였고 설계 툴은 ISE 14.5를 사용하였다. 역감마 및 오차확산 보정작업에 대한 정확한 동작, 블록 메모리 인터리빙 동작, 영상 데이터의 시리얼화 동작 등에 대하여 목표로 한 설정값과 시뮬레이션 결과값이 일치함을 확인 할 수 있었다.
In this paper, we have described and simulated the effect analysis and correction of phase errors in the SAR rawdata induced by satellite attitude errors such as drift, jitter. This simulation is based on the FSA(Frequency Scaling Algorithm) for high resolution image formation of the Spotlight SAR. Phase errors produce the degradation of SAR image quality such as loss of resolution, geometric distortion, loss of contrast, spurious targets, and decrease in SNR. To resolve this problem, this paper presents method for correction of phase errors using the PGA(Phase Gradient Algorithm) in connection with the FSA. Several results of the phase errors correction are presented for Spotlight SAR rawdata.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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