Considerable research in the last three decades has examined the problem of enhancement of speech degraded by additive background noise. We compare traditional methods such as spectral subtraction and Wiener filter, recently proposed psychoacoustic model based methods such as perceptual filter and noise suppression in EVRC in terms of performance and complexity.
To investigate aerodynamic performance of high-lift devices, 2D design is the base of the success of high-lift system design for transport aircraft, which can shorten the periods of three-dimensional design and analysis. For the simulation coupled viscous and inviscous euler method (MSES) is used. In this parametric study, Gap and Overlap which can define position of flap is used as design variables and we investigale relation between angle of attack and flap position for lift enhancement.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.113-116
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2001
The conventional K-means algorithm is widely used in vector quantizer design and clustering analysis. Recently modified K-means algorithm has been proposed where the codevector updating step is as fallows: new codevector = current codevector + scale factor (new centroid - current codevector). This algorithm uses a fixed value for the scale factor. In this paper, we propose a new algorithm for the enhancement of learning time in fuzzy c-means a1gorithm. Experimental results show that the proposed method produces codebooks about 5 to 6 times faster than the conventional K-means algorithm with almost the same Performance.
Abdelwahed Motwakel;Adnan Shaout;Anwer Mustafa Hilal;Manar Ahmed Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.1
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pp.163-177
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2024
The fingerprint image quality relies on the clearness of separated ridges by valleys and the uniformity of the separation. The condition of skin still dominate the overall quality of the fingerprint. However, the identification performance of such system is very sensitive to the quality of the captured fingerprint image. Fingerprint image quality analysis and enhancement are useful in improving the performance of fingerprint identification systems. A fuzzy technique is introduced in this paper for both fingerprint image quality analysis and enhancement. First, the quality analysis is performed by extracting four features from a fingerprint image which are the local clarity score (LCS), global clarity score (GCS), ridge_valley thickness ratio (RVTR), and the Global Contrast Factor (GCF). A fuzzy logic technique that uses Mamdani fuzzy rule model is designed. The fuzzy inference system is able to analyse and determinate the fingerprint image type (oily, dry or neutral) based on the extracted feature values and the fuzzy inference rules. The percentages of the test fuzzy inference system for each type is as follow: For dry fingerprint the percentage is 81.33, for oily the percentage is 54.75, and for neutral the percentage is 68.48. Secondly, a fuzzy morphology is applied to enhance the dry and oily fingerprint images. The fuzzy morphology method improves the quality of a fingerprint image, thus improving the performance of the fingerprint identification system significantly. All experimental work which was done for both quality analysis and image enhancement was done using the DB_ITS_2009 database which is a private database collected by the department of electrical engineering, institute of technology Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia. The performance evaluation was done using the Feature Similarity index (FSIM). Where the FSIM is an image quality assessment (IQA) metric, which uses computational models to measure the image quality consistently with subjective evaluations. The new proposed system outperformed the classical system by 900% for the dry fingerprint images and 14% for the oily fingerprint images.
This paper presents an image enhancement method in real road traffic scenes. The images captured by the camera on the car cannot keep the color constancy as illumination or weather changes. In the real environment, these problems are more worse at back light conditions and at night that make more difficult to the applications of the vision-based intelligent vehicles. Using the existing image enhancement methods without considering the position and intensity of the light source and their geometric relations the image quality can even be deteriorated. Thus, this paper presents a fast and effective method for image enhancement resembling human cognitive system which consists of 1) image preprocessing, 2) color-contrast evaluation, 3) alpha blending of over/under estimated image and preprocessed image. An input image is first preprocessed by gamma correction, and then enhanced by an Automatic Color Enhancement(ACE) method. Finally, the preprocessed image and the ACE image are blended to improve image visibility. The proposed method shows drastically enhanced results visually, and improves the performance in traffic sign detection of the vision based intelligent vehicle applications.
Recently the CPU performance of modem chipsets or multimedia processors of mobile phone is as high as notebook PC. That is why mobile phone has been emerged as a leading ICON on the convergence of consumer electronics. The various applications of mobile phone such as DMB, digital camera, video telephony and internet full browsing are servicing to consumers. To meet all the demands the image quality has been increasingly important. Mobile phone is a portable device which is widely using in both the indoor and outside environments, so it is needed to be overcome to deteriorate image quality depending on environmental light source. Furthermore touch window is popular on the mobile display panel and it makes contrast loss because of low transmittance of ITO film. This paper presents the image enhancement algorithm to be embedded on image enhancement SoC. In contrast enhancement, we propose Clipped histogram stretching method to make it adaptive with the input images, while S-shape curve and gain/offset method for the static application And CIELCh color space is used to sunlight readability enhancement by controlling the lightness and chroma components which is depended on the sensing value of light sensor. Finally the performance of proposed algorithm is evaluated by using histogram, RGB pixel distribution, entropy and dynamic range of resultant images. We expect that the proposed algorithm is suitable for image enhancement of embedded SoC system which is applicable for the small-sized mobile display.
Park, Yae Won;Kim, Ha Yan;Lee, Ho-Joon;Kim, Se Hoon;Kim, Sun-Ho;Ahn, Sung Soo;Kim, Jinna;Lee, Seung-Koo
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.22
no.2
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pp.102-109
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2018
Purpose: The purpose of this study is to compare the performance of the T1 3D subtraction technique and the conventional 2D dynamic contrast enhancement (DCE) technique in diagnosing Cushing's disease. Materials and Methods: Twelve patients with clinically and biochemically proven Cushing's disease were included in the study. In addition, 23 patients with a Rathke's cleft cyst (RCC) diagnosed on an MRI with normal pituitary hormone levels were included as a control, to prevent non-blinded positive results. Postcontrast T1 3D fast spin echo (FSE) images were acquired after DCE images in 3T MRI and image subtraction of pre- and postcontrast T1 3D FSE images were performed. Inter-observer agreement, interpretation time, multiobserver receiver operating characteristic (ROC), and net benefit analyses were performed to compare 2D DCE and T1 3D subtraction techniques. Results: Inter-observer agreement for a visual scale of contrast enhancement was poor in DCE (${\kappa}=0.57$) and good in T1 3D subtraction images (${\kappa}=0.75$). The time taken for determining contrast-enhancement in pituitary lesions was significantly shorter in the T1 3D subtraction images compared to the DCE sequence (P < 0.05). ROC values demonstrated increased reader confidence range with T1 3D subtraction images (95% confidence interval [CI]: 0.94-1.00) compared with DCE (95% CI: 0.70-0.92) (P < 0.01). The net benefit effect of T1 3D subtraction images over DCE was 0.34 (95% CI: 0.12-0.56). For Cushing's disease, both reviewers misclassified one case as a nonenhancing lesion on the DCE images, while no cases were misclassified on T1 3D subtraction images. Conclusion: The T1 3D subtraction technique shows superior performance for determining the presence of enhancement on pituitary lesions compared with conventional DCE techniques, which may aid in diagnosing Cushing's disease.
Noh, Jung-Tae;Woo, Sung-Sik;Lee, Sang-Hyun;Chung, Lan
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2009.10a
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pp.855-863
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2009
In this study, a beam-column junction type damper is proposed which saves the inner and outer space for the installation of damping devices and allows easy adjustment of control performance The result of the numerical analysis indicated that the displacement response and base shear of a single degree of freedom system by seismic load, El Centro 1940 was reduced with yield moment of the joint hinge and the specific yield moment ratio $\delta$ of the joint hinge existed for the optimal seismic performance. In addition, the dynamic nonlinear characteristics, effects of yielding and dependence of natural period of bi-linear system with the junction type damper is identified. The analysis of multi-degree of freedom system showed that responses of the controlled structures was reduced significantly as the number of a story increases and yield moment ratio decreases when the system is excited by seismic load and sine wave. On top of that, it was also observed that energy dissipation at the joint connected with the dampers was remarkable during excitation.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.9
no.3
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pp.77-82
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2020
Most of the navigation in the vehicle has been developed based on a complex structure of PSF(Physical Storage Format) files, making it difficult to support incremental map updates. DB-based navigation is drawing attention as a next-generation navigation method to solve this problem. In DB-based navigation that supports incremental map updates, data fragmentation due to continuous map data updates can increase data access costs, which can lead to a decrease in search performance. In this paper, as one of the performance enhancement methods of DB-based navigation that supports incremental map updates, data fragmentation prevention techniques were presented and the performance improvement effect was verified through actual implementation.
Speech recognition in digital communication systems has very low performance due to the spectral distortion caused by speech codecs. In this paper, the spectral distortion by speech codecs is analyzed and a pre-processing method which compensates for the spectral distortion is proposed for performance enhancement of speech recognition. Three standard speech codecs. IS-127 EVRC. ITU G.729 CS-ACELP and IS-96 QCELP. are considered for algorithm development and evaluation, and a single method which can be applied commonly to all codecs is developed. The performance of the proposed method is evaluated for three codecs, and by using the speech features extracted from the compensated spectrum. the recognition rate is improved by the maximum of $15.6\%$ compared with that using the degraded speech features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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