본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.
Representing 3-D objects with LOD requires a set of appropriate meshes according to the detail requirements. We have developed a system for improved geometry model data transmission and management by having only the wavelet coefficienets of the model corresponding to the detail levels, instead of generation all the meshes through wavelet transformation, when generating multiresolution meshes.
In feature-based multi-resolution modeling, the features are rearranged according to a criterion for the levels of detail (LOD) of multi-resolution models. In this paper, two different LOD criteria are investigated and discussed. The one is the volumes of subtractive features, together with the precedence of additive features over subtractive features. The other is the volumes of features, regardless of whether the feature types are subtractive or additive. In addition, the algorithms to define and extract the LOD models based on the criteria are also described. The criterion of the volumes of features can be used for a wide range of applications in CAD and CAE in virtue of its generality.
In this paper, we propose a contrast enhancement algorithm using guided image filter (GIF). The GIF is used to divide an HDR image into a base layer and a detail layer. The energy scale of base layer determinate the darkness and brightness of the image. However, the detail information in the base layer is difficult to be displayed because of the high brightness and clusters of low brightness. We propose a contrast enhancement method by adjusting the gray level of base layer by subtracting the mean value of itself. It is combined with the detail layer to preserve the detail information. Experiment results show that the proposed algorithm has better performance in detail preservation and contrast enhancement.
현대의 컴퓨터 그래픽스 기술은 정규화된 좌표 및 장치 공간에서 가상객체를 생성하여 디스플레이 한다. 우리는 가상 객체의 그래픽스 기술 외에 텍스트 정보를 별도로 제공하지 않으면 이 객체와 관련된 실세계에서의 물리적 속성을 알아낼 수가 없다. 또한, 컴퓨터 디스플레이의 제한된 해상도 때문에 두 물체 크기의 차가 매우 클 경우에는 동시에 디스플레이 할 수 없게 되어 그 두 물체 크기를 시각적으로 정확하게 비교할 수가 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가상환경에서 물리적 속성 중 하나인 실제 길이를 정의하고 이를 구현하는 방법을 정의한다. 또한, 밀리미터(mm), 미터(m) 및 킬로미터(km)와 같은 실세계 물리적 길이 단위로 물체의 실제 정확한 길이를 표현하기 위한 LOLD (Level of Length Detail) 개념을 정의한다.
가상 현실 시스템은 사실감과 몰입감을 동시에 제공해야 한다. 사실감은 사실적인 영상에 의해 생성되기 때문에 가상 환경의 각 물체는 특정에 따라 자세히 표현하고 빛에 의한 반사도 충분히 고려해야 한다. 몰입감은 사실적인 움직임과 빠른 반응 속도로 정의되므로 가상 환경은 가능한 빠르게 렌더링되고 사용자의 의도에 따라 움직임이 일어나야 한다. 유한 개의 상세도 레넬을 가지는 불체로 구성된 가상환경은 시점에 따라 물체의 석절한 상세도 레벨을 선택해야 한다. 본 논문에서는 상세도 레벨의 선택 문제를 에러(상세도 레벨 간의 영상에서의 차이), cost( 렌더링 시간), L -distance( 전번 프레임과의 레벨 차이)를 정의하여 형식화한다. 또한, 이러한 문제를 풀기 위하여 well-distributed adaptive algorithm을 제시 한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.303-307
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2002
Although Synthetic Aperture Radar(SAR) is a very powerful and attractive tool, automatic interpretation of SAR images is extremely difficult because of several reason. Spatially, speckle noise reduction in SAR images is important step to interpret the SAR image at the preprocessing step. The speckle noise in SAR images is modeled to be multiplicative, and therefore, a signal-dependent noise. So, it has deflated many image-denoising algorithms that are based on additive noise model. In this paper, we propose an adaptive wavelet shrinkage method for speckle noise reduction in SAR images by analyzing the high frequency level in detail. We first decompose minutely the high frequency level to analyze the noise level. And then, we determine the weighting threshold value per the level, and layer. Finally, using those weighting threshold, we produce the efficient wavelet shrinkage method. So, this method not only reduces the speckle noise, but also preserves image detail and sharpness.
본 연구에서는, 거리 영상에서 mesh를 만들고 그것에서 다양한 LOD(Level of Detail)의 mesh를 생성하는 3차원 물체 LOD 모델링 시스템을 제안하였다. Initial mesh 생성은 마칭 큐브 알고리즘을 사용하였다. 종래의 알고리즘을 다수의 거리 영상에서 효과적으로 mesh를 생성하도록 개선하였다. Base mesh 생성에는 topology를 유지하면서 mesh를 간략화하는 decimation 알고리즘을 사용하였다. 마지막으로 Initial mash와 유사한 새로운 mesh를 생성할 때는 웨이블릿 변환을 적용하여 웨이블릿 개수를 개산하였다. 본 연구에서는 Base mesh를 생성할 때 mesh 간략화 방법을 사용함으로써 웨이블릿 기반의 치명적인 문제인 surface crease 문제를 해결하였다.
Purpose: Since most simulation programs take the interface that lists up all the input variables representing all the functionalities, users must know where design variables of an Energy Conservation Measure (ECM) are located and also know what values are appropriate. This is why practitioner designers feel frustrated when they attempt to use simulation. The final objective of this study is to provide a building energy modeling guideline for practitioners in various fields such as architectural design and MEP. Method: As the first step of the modeling guideline, this study provides the Level of Detail (LOD) for simulation modeling of primary ECMs considering the design information available in each design phase. It is prepared by literature review, simulation functionality investigation, and field experts' survey. Result: The proposed simulation LOD offers a milestone at each design phases concerning what design variable and attributes need to be developed with how much of details in order to meet the project goal. Also each design team can set up a simulation usecase considering organizational characteristics based on the proposed LOD.
The present study analyzed noise reduction and long/short-term components for discharge, TOC concentration, and TOC load data in order to understand the data characteristics better. For the purpose, wavelet transform which can reduce noise from raw data and has flexible resolution in time and frequency domain was applied and the theory of nonlinear dynamics was also used to determine the last decomposition level for wavelet transform. Wavelet function of 'db10' and the 7th level for the last decomposition of wavelet transform were applied for the all data in the present study. Also the results revealed that the energy ratios of approximation components with 187-hour periodicity decomposed from 7th level of wavelet transform were 94.71% (discharge), 99.00% (TOC concentration), and 93.84% (TOC load), respectively. In addition, the energy ratios of detail components showed the range between 1.00% and 6.17%, which were extremely small comparing to the energy ratios of approximation components, therefore, the first and second detail components might be considered as noise components included in the raw data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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