In this paper, we derive i) a function to estimate snow cover fraction (SCF) from a MODIS satellite image that has a wide observational area and short re-visit period and ii) a function to determine snow depth from the estimated SCF map. The SCF equation is important for estimating the snow depth from optical images. The proposed SCF equation is defined using the Gaussian function. We found that the Gaussian function was a better model than the linear equation for explaining the relationship between the normalized difference snow index (NDSI) and the normalized difference vegetation index (NDVI), and SCF. An accuracy test was performed using 38 MODIS images, and the achieved root mean square error (RMSE) was improved by approximately 7.7 % compared to that of the linear equation. After the SCF maps were created using the SCF equation from the MODIS images, a relation function between in-situ snow depth and MODIS-derived SCF was defined. The RMSE of the MODIS-derived snow depth was approximately 3.55 cm when compared to the in-situ data. This is a somewhat large error range in the Republic of Korea, which generally has less than 10 cm of snowfall. Therefore, in this study, we corrected the calculated snow depth using the relationship between the measured and calculated values for each single image unit. The corrected snow depth was finally recorded and had an RMSE of approximately 2.98 cm, which was an improvement. In future, the accuracy of the algorithm can be improved by considering more varied variables at the same time.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.395-405
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2012
A joint template matching algorithm is proposed in this paper to reduce the high rate of miss-detection and false-alarm caused by the traditional template matching algorithm during the process of multi-object detection. The proposed algorithm can reduce the influence on each object by matching all objects together according to the correlation information among different objects. Moreover, the rate of miss-detection and false-alarm in the process of single-template matching is also reduced based on the algorithm. In this paper, firstly, joint template is created from the information of relative positions among different objects. Then, matching criterion according to normalized cross correlation is generated for multi-object matching. Finally, the proposed algorithm is applied to the detection of watermarks in bill. The experiments show that the proposed algorithm has lower miss-detection and false-alarm rate comparing to the traditional NCC algorithm during the process of multi-object detection.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.5
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pp.887-892
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2008
This paper is on a new adaptive algorithm which can cancel the acoustic feedback signals in the digital hearing aids. The proposed algorithm uses the normalized LMS algorithm with decorrelators. By doing so, it can be reduced the autocorrelation for the voice signals. To analyze the convergence characteristics of the proposed algorithm, the simulations were carried out about various input signals. And we had compared the performances of convergence for this algorithm with the ones for the NLMS algorithm. As the results of simulations, it is proved that the feedback canceller adopting this algorithm shows about 5-10 dB more high SNR than the NLMS algorithm for the colored inputs.
Rashid, Zainol Abidin Abdul;Islam, Mohammad Tariqul;Chang Sheng , Liew
Journal of The Institute of Information and Telecommunication Facilities Engineering
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v.5
no.1
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pp.25-36
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2006
This paper discusses the implementation and performance evaluation of a DSP-based digital beamformer using the Texas Instrument TMSC6711 DSP processor for smart antenna applications. Two adaptive beamforming algorithms which served as the brain for the beamformer, the Normalized Least-Mean-Square (NLMS) and the Constant Modulus Algorithms (CMA) were embedded into the processor and evaluated. Result shows that the NLMS-based digital beamformer outperforms the CMA-based digital beamformer: 1)For NLMS algorithm, the antenna steers to the direction of the desired user even at low iteration value and the suppression level towards the interferer increases as the number of iteration increase. For CMA algorithm, the beam radiation pattern slowly steers to the desired user as the number of iteration increased, but at arate slower than NLMS algorithm and the sidelobe level is shown to increases as the number of iteration increase. 2) The NLMS algorithm has faster convergence than CMA algorithm and the error convergence for CMA algorithm sometimes is subject to misadjustment.
The paper first describes the atmospheric correction algorithm for the Ocean Color and Temperature Scanner (OCTS) visible band data used at Earth Observation Center (EOC) of National Space Development Agency of Japan (NASDA). It uses 10 candidate aerosol models including "Asian dust model" introduced in consideration of the unique feature of aerosols over the east Asian waters. Based on the observations at 670 and 865 nm bands where the reflectance of the water body can be discarded, the algorithm selects a pair of aerosol models that accounts best for the observed spectral reflectances to synthesize the aerosol reflectance in other bands. The paper also evaluates the performance of the algorithm by comparing the satellite estimates of water-leaving radiance and chlorophyll-a concentration with selected buoy-and ship-measured data. In comparison with the old CZCS-type atmospheric correction algorithm where the aerosol reflectance is as-sumed to be spectrally independent, the OCTS algorithm records factor 2-3 less error in estimating the normalized water-leaving radiances. In terms of chlorophyll-a concentration estimation, however, the accuracy stays vey similar compared to that of the CZCS-type algorithm. This is considered to be due to the nature of in-water algorithm which relies on spectral ratio of water-leaving radiances.
Park, Hong-Won;An, Gyu-Yeong;Song, Jin-Yeong;Nam, Sang-Won
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.11c
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pp.882-885
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2003
In this paper, nonlinear echo cancellation using a correlation LMS (CLMS) algorithm is proposed to cancel the undesired nonlinear echo signals generated in the hybrid system of the telephone network. In the telephone network, the echo signals may result the degradation of the network performance. Furthermore, digital to analog converter (DAC) and analog to digital converter (ADC) may be the source of the nonlinear distortion in the hybrid system. The adaptive filtering technique based on the nonlinear Volterra filter has been the general technique to cancel such a nonlinear echo signals in the telephone network. But in the presence of the double-talk situation, the error signal for tap adaptations will be greatly larger, and the near-end signal can cause any fluctuation of tap coefficients, and they may diverge greatly. To solve a such problem, the correlation LMS (CLMS) algorithm can be applied as the nonlinear adaptive echo cancellation algorithm. The CLMS algorithm utilizes the fact that the far-end signal is not correlated with a near-end signal. Accordingly, the residual error for the tap adaptation is relatively small, when compared to that of the conventional normalized LMS algorithm. To demonstrate the performance of the proposed algorithm, the DAC of hybrid system of the telephone network is considered. The simulation results show that the proposed algorithm can cancel the nonlinear echo signals effectively and show robustness under the double-talk situations.
The paper first describes the atmospheric correction algorithm for the Ocean Color and Temperature Scanner (OCTS) visible band data used at Earth Observation Center (EOC) of National Space Development Agenrr of japan (NASDA). It uses 10 candidate aerosol models including "Asian dust model" introduced in consideration of the unique feature of aerosols over the east Asian waters. Based on the observations at 670 and 865 nm bands where the reflectance of the water body can be discarded, the algorithm selects a pair of aerosol models that accounts best for the observed spectral reflectances to synthesize the aerosol reflectance in other bands. The paper also evaluates the performance of the algorithm by comparing the satellite estimates of water-leaving radiance and chlorophyll-a concentration with selected buoy- and ship-measured data. In comparison with the old CZCS-type atmospheric correction algorithm where the aerosol reflectance is assumed to be spectrally independent, the OCTS algorithm records factor 2-3 less error in estimating the normalized water-leaving radiances. In terms of chlorophyll-a concentration estimation, however, the accuracy stays very similar compared to that of the CZCS-type algorithm. This is considered to be due to the nature of in-water algorithm which relies on spectral ratio of water-leaving radiances.
Stereo matching techniques are categorized in two major schemes, local and global matching techniques. In global matching schemes, several investigations are introduced, where cost accumulation is performed in multiple matching lines. In this paper, we introduce a new multi-line stereo matching techniques which expands a conventional single-line matching scheme to multiple one. Matching cost is based on simple normalized cross correlation. We expand the scan-line optimization technique to a multi-line scan-line optimization technique. The proposed technique first generates a reliability image, which is iteratively updated based on the previous reliability measure. After some number of iterations, the reliability image is completed by a hole-filling algorithm. The hole-filling algorithm introduces a disparity score table which records the disparity score of the current pixel. The disparity of an empty pixel is determined by comparing the scores of the neighboring pixels. The proposed technique is tested using the Middlebury and CMU stereo images. The error analysis shows that the proposed matching technique yields better performance than using conventional global matching algorithm.
With the proliferation of multimedia group applications, the construction of multicast trees satisfying QoS requirements is becoming a problem of prime importance. In this paper, we study the delay- and delay variation-bounded multicast tree (DVBMT) problem which is NP-complete. The problem is to construct a spanning tree for destination node, which has the minimized multicast delay variation, and the delay on the path from the source to each destination is bounded. A solution to this problem is required to provide decent real-time communication services such as on-line games, shopping, and teleconferencing. Performance comparison shows that the proposed scheme outperforms DDVCA which is known to be effective so far in any network topology. The enhancement is up to about $3.6{\%}{\~}11.1{\%}$ in terms of normalized surcharge for DUVCA. The time complexity of our algorithm is $O(mn^2)$.
Adaptive filtering method is one of signal processing area which is frequently used in the case of statistical characteristic change in time-varing situation. The performance of adaptive filter is usually evaluated with complexity of its structure, convergence speed and misadjustment. The structure of adaptive filter must be simple and its speed of adaptation must be fast for real-time implementation. In this paper, we propose chirp discrete cosine transform (CDCT), which has the characteristics of CZT (chrip z-transform) and DCT (discrete cosine transform), and then CDCTLMS (chirp discrete cosine transform LMS) using the above mentioned algorithm for the improvement of its speed of adaptation. Using loaming curve, we prove that the proposed method is superior to the conventional US (normalized LMS) algorithm and DCTLMS (discrete cosine transform LMS) algorithm. Also, we show the real application for the ultrasonic signal processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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