This paper presents a new approach for hysteresis modeling of a magnetorheological (MR) fluid. The field-dependent hysteresis of MR fluid is investigated using the Preisach model. The commercial MR product (MRF-132LD, Lord Corporation) is employed. Its field-dependent shear stress is then obtained using a rheometer (MCR 300, Physica). In order to show the applicability of the Preisach model to the MR fluid, two significant properties; the minor loop property and the wiping-out. property are experimentally examined. Subsequently, the Preisach model for the MR fluid is identified using experimental first order descending (FOD) curves in discrete manner. The effectiveness of the identified hysteresis model is verified in the time domain by comparing the predicted field-dependent shear stress with the measured one. In addition, the hysteresis model proposed in this work is compared to Bingham model.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
In this paper, an iterative MAP approach using a Bayesian model based on the lognormal distribution for image intensity and a GRF for image texture is proposed for despeckling the SAR images that are corrupted by multiplicative speckle noise. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel type s as states of molecules in a lattice-like physical system defined on a GRF. Because of the MRFGRF equivalence, the assignment of an energy function to the physical system determines its Gibbs measure, which is used to model molecular mteractions. The proposed adaptive iterative method was evaluated using simulation data generated by the Monte Carlo method. In the extensive experiments of this study, the proposed method demonstrated the capability to relax speckle noise and estimate noise-free intensity.
This paper presents a numerical evaluation of the flow rate of air conditioner outdoor unit as function of shroud design parameters. To determine the optimal design parameters, we investigated the flow rate by changing bell mouth height, fan height, fan guide height, fan width. The evaluation of the relative priority of the design parameters was performed to choose three important parameters in order to use a response surface method. The flow rate of the optimum model, compared to that of the base model, was increased by about 6.25%.
This paper presents a numerical evaluation of the flow rate of air conditioner outdoor unit by investigating the effects of fan location and shroud shape. To determine optimal design parameters, we investigated the exhaust flow rate by changing shroud height, fan height, fan guide height, and fan width. The 3rd order central composite design was performed to select three most important parameters affecting the exhaust flow rate. According to the result of response surface method, the exhaust flow rate of the optimum model increased by 6.25% compared to that of the base model.
In this paper, we present an effective system for the 3D scene labeling of objects from RGB-D videos. Our system uses a Markov Random Field (MRF) over a voxel representation of the 3D scene. In order to estimate the correct label of each voxel, the probabilistic graphical model integrates both scores from sliding window-based object detectors and also from object location prior maps. Both the object detectors and the location prior maps are pre-trained from manually labeled RGB-D images. Additionally, the model integrates the scores from considering the geometric constraints between adjacent voxels in the label estimation. We show excellent experimental results for the RGB-D Scenes Dataset built by the University of Washington, in which each indoor scene contains tabletop objects.
The standard definition of computational vision is a set of inverse problems of recovering surfaces from images. Thus the common characteristics of the most early vision problems are ill-posed. The main idea for solving ill-posed problems is to restrict the class of admissible solutions by introducing suitable a priori knowledge. Standard regurarization methods lead to satisfactory solutions of early vision problems but cannot deal effectively and directly with a few general problems, such as discontinuity and fusion of information from multiple modules. In this paper, we discuss limitations of standard regularization theory and present new stochastic method. We will outline a rigorous approach to overcome part of ill-posedness of image restoration, edge detection, and stereo vision problems, based on Bayes estimation and MRF(Markov random field) model, that effectively deals with the problems. This result makes one hope that this framework could be useful in the solution of other vision problems.
컴퓨터비전에서 가장 기본적이고, 복잡한 문제를 수반하는 의미론적 분할(Semantic segmentation)은 이미지의 각 픽셀을 특정 객체로 분류하며, 레이블(label)을 지정하는 작업을 수행한다. 기존에 연구되어온 확률적 그래프 모델인 MRF와 CRF는 픽셀 수준의 라벨링 작업의 정확도를 높이는 효과적인 방법으로 연구되어왔다. 본 논문에서는 최근 각광받고 있는 딥러닝의 한 부류인 CNN과 확률 모델인 CRF를 결합한 형태의 의미론적 분할 방법을 제안하였다. 학습과 성능 검증을 위하여 Pascal VOC 2012 이미지 데이터베이스를 사용하였고, 학습에 사용되지 않은 임의의 이미지를 이용하여 테스트를 진행 하였다. 연구의 결과로서 기존 의미론적 분할 알고리즘보다 더욱 뛰어난 분할 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 새로운 무관리형 화상분할 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 화상에 내재되어 있는 구조 정보를 모델링하기 위하여 마르코프 랜덤필드의 특성을 이용하고 있다. 텍스쳐 화상은 정상상태의 가우스 마르코프 랜덤필드가 2차원의 격자구조 위에 실현된 상태로 간주되었으며 2차의 비순차근방을 갖는 조건부 자기회귀함수를 이용하여 모델링 되었다. 화상의 경계면 감출을 위하여 마스크로 선택된 두 영역에 대한 가설검정이 수행된다. 이 방법은 선택된 두 영역이 같은 종류의 텍스쳐라고 가정을 한 후 조건부 자기회귀모델의 매개변수를 최소평균제곱오차 측면에서 추정한다. 가설이 거절되면 두 영역의 상이함을 측정한 그 값이 선택된 영역에 누적된다. 이와 겉은 방법을 통하여 잠재적인 경제지도가 얻어지며, 이것을 통하여 여러 종류의 텍스쳐 화상의 분할이 미세오류경계 없이 이루어지게 된다. 제안된 알고리즘의 성능은 인공화상 뿐만 아니라 실제의 자연화상을 이용한 실험을 통하여 입증되었으며 일체의 사전정보 없이도 만족할 만한 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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