Radiometric normalization with multi-temporal satellite images is essential for time series analysis and change detection. Generally, relative radiometric normalization, which is an image-based method, is performed, and histogram matching is a representative method for normalizing the non-linear properties. However, since it utilizes global statistical information only, local information is not considered at all. Thus, this paper proposes a histogram matching method considering local information. The proposed method divides histograms based on density, mean, and standard deviation of image intensities, and performs histogram matching locally on the sub-histogram. The matched histogram is then further partitioned and this process is performed again, iteratively, controlled with the wasserstein distance. Finally, the proposed method is compared to global histogram matching. The experimental results show that the proposed method is visually and quantitatively superior to the conventional method, which indicates the applicability of the proposed method to the radiometric normalization of multi-temporal images with non-linear properties.
This paper introduces an efficient fingerprint matching method based on multiple reference minutiae points. First, we attempt to effectively align two fingerprints by employing multiple reference minutiae points. However, the corresponding minutiae points between two fingerprints are ambiguous since a minutia of one fingerprint can be a match to any minutia of the other fingerprint. Therefore, we introduce a novel method based on linear classification concept to establish minutiae correspondences between two fingerprints. Each minutiae correspondence represents a possible alignment. For each possible alignment, a matching score is computed using minutiae and ridge orientation features and the maximum score is then selected to represent the similarity of the two fingerprints. The proposed method is evaluated using fingerprint databases, FVC2002 and FVC2004. In addition, we compare our approach with two existing methods and find that our approach outperforms them in term of matching accuracy, especially in the case of non-linear distorted fingerprints. Furthermore, the experiments show that our method provides additional advantages in low quality fingerprint images such as inaccurate position, missing minutiae, and spurious extracted minutiae.
Ratcheting boundary is firstly determined by experiment, elastic-plastic finite element analysis combined with C-TDF and linear matching method, which is compared with ASME/KTA and RCC-MR. Moreover, based on elastic modulus adjustment procedure, a novel method is proposed to predict the ratcheting boundary for a pressurized pipe subjected to constant internal pressure and cyclic bending loading. Comparison of ratcheting boundary of elbow pipe determined by the proposed method, elastic-plastic finite element analysis combined with C-TDF and linear matching method, which indicates that the predicted results of the proposed method are in well agreement with those of linear matching method.
Until now various model matching systems have been proposed for linear system, but very little has been done for nonlinear system In this paper, a design method of discrete time flight control system using nonlinear model matching is proposed. This method is based on Hirschorn's algorithm and facilitates easy determination of the control law using the relationship, between the output and the input, which is obtained by the time shift of the output. Also as a result, this method is the extension of the linear model matching control system proposed by Wolovich, in which the control law is obtained by left-multiplying the output by the interactor matrix. At the end of paper, the proposed control system is applied to CCV flight control system of an aircraft and the feasibility of the proposed approach is shown by the numerical simulations.
Hur Chul;Jeon, Yang-Bae;Kim, Choon-Sik;Kim, Sang-Bong
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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pp.243-243
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2000
This paper introduces a visual inspecting and monitoring system based on an image processing technique. We propose an image processing method for analyzing landslide movement in real time. The method adopts Laplacian of Gaussian operator to extract linear features for the captured images and uses a linear matching algorithm to distinguish the matching error for those features. When the algorithm is processed, motion parameters such as displacement area and its direction are computed. Once movement is recognized, displacements are estimated graphically with statistical amount in the image plane. The simulation results are shown us to verify the effectiveness of the developed method.
서로 다른 출처로부터 얻어진 데이터 파일들을 하나의 데이터 파일로 만드는 통계적 자료결합방법은 공통변수와 서로 다른 고유변수를 포함하여 변수들 간에 존재하는 관련성에 대해 살펴볼 수 있다. Robin (1986)이 제안한 일반회귀모형의 예측값을 이용한 통계적 결합방법은 자료에 대한 다변량 정규성을 가정하기 때문에 이 가정을 위반하는 자료를 이용하는 것은 많은 문제를 수반한다. 본 연구는 제공파일의 고유변수에 모분포를 반영하지 못하는 특이점이 존재하는 경우, 일반회귀모형을 이용한 통계적 결합방법의 대안으로 로러스트 회귀추정방법을 이용한 자료결합방법을 제안하였다. 나아가 로버스트 회귀모형을 이용한 결합방법과 일반회귀모형을 이용한 결합방법에서의 상관관계 및 결정계수 보존에 관한 성능을 비교하기 위하여 모의실험을 수행하였다.
This study aimed to construct an integrated database using the same spatio-temporal unit by employing various public-data types with different real-time information provision cycles and spatial units. Towards this end, three temporal interpolation methods (piecewise constant interpolation, linear interpolation, nonlinear interpolation) and a spatial matching method by district boundaries was proposed. The case study revealed that the linear interpolation is an excellent method, and the spatial matching method also showed good results. It is hoped that various prediction models and data analysis methods will be developed in the future using different types of data in the analysis database.
Given the small bit allocation for motion information in very low bit-rate coding, motion estimation using the block matching algorithm(BMA) fails to maintain an acceptable level of prediction errors. The reson is that the motion model, or spatial transformation, assumed in block matching cannot approximate the motion in the real world precisely with a small number of parameters. In order to overcome the drawback of the conventional block matching algorithm, several triangle-based methods which utilize triangular patches insead of blocks have been proposed. To estimate the motions of image sequences, these methods usually have been based on the combination of optical flow equation, affine transform, and iteration. But the compuataional cost of these methods is expensive. This paper presents a fast motion estimation algorithm using a multiple linear regression model to solve the defects of the BMA and the triange-based methods. After describing the basic 2-D triangle-based method, the details of the proposed multiple linear regression model are presented along with the motion estimation results from one standard video sequence, representative of MPEG-4 class A data. The simulationresuls show that in the proposed method, the average PSNR is improved about 1.24 dB in comparison with the BMA method, and the computational cost is reduced about 25% in comparison with the 2-D triangle-based method.
A new statistical linearization technique for nonlinear system called covariance matching method is proposed in this paper. The covariance matching method makes the mean and variance of an approximated output be identical real functional output, and the distribution of the approximated output have identical shape with a given random input. Also, the covariance matching method can be easily implemented for statistical analysis of nonlinear systems with a combination of linear system covariance analysis.
According to several seismic design standards, a ground motion time history should be selected similar to the design response spectrum, or a ground motion time history should be modified by matching procedure to the design response spectrum through the time-domain method. For the response spectrum matching procedure, appropriate seed ground motions need to be selected to maintain recorded earthquake accelerogram characteristics. However, there are no specific criteria for selecting the seed ground motions for applying this methodology. In this study, the characteristics of ground motion time histories between seed motions and spectral matched motions were compared. Intensity measures used in the design were compared, and their change by spectral matching procedure was quantified. In addition, the seed ground motion sets were determined according to the response spectrum shape, and these sets analyzed the response of nonlinear and equivalent linear single degrees of freedom systems to present the seed motion selection conditions for spectral matching. As a result, several considerations for applying the time domain spectral matching method were presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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