대역폭 제한 그래프신호의 신호복원을 위해서 최대의 정보를 제공하기 위한 그래프 상의 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택 알고리즘에 대해 연구한다. 저 복잡도 선택알고리즘을 구현하기 위해 직접적인 비용함수인 신호 복원오차를 최소화 하는 대신, 신호 복원오차의 최대값을 최소화하는 방법에 대해 집중한다, 이를 위해, 추가적인 복잡도 개선을 위해 유용한 근사화공식을 적용하여 성능손실을 최소화하면서 복잡도를 개선한 저 복잡도 탐욕알고리즘을 제안한다. 다양한 그래프신호에 대한 폭넓은 실험을 통해, 기존 저 복잡도 방식과 신호복원성능 및 복잡도를 평가 비교하여 기존방식대비 신호복원 및 복잡도면에서 모두 성능 개선이 있음을 보였으며, 이는 실시간 응용분야에서 실용적인 해결방식으로써 경쟁력 있는 대안을 제시한다.
The side collision reconstruction algorithm is developed using three dimensional car crash analysis. Medium size passenger car is modeled for finite element analysis. Total 24 side collision configurations, four different speed and six different angle, are set up for making side collision database. Deformation index and degree index are built up for each collision case. Deformation index is a kind of deformation estimate averaging displacement of side door of crashed car from finite element analysis result. Angle index is constructed measuring deformed angle of crashing car. There are two kinds of angle index, one is measured at driver's side and the other is measured at passenger's side. Also a collision analysis information in side of cars is used for giving a basis for scientific and practical reason in a reconstruction of the car accident. The analysis program, LS-DYNA3D is utilized for finite element analysis program for a collision analysis. Those database are used for side collision reconstruction. Side collision reconstruction algorithm is developed, and applied to find the collision conditions before the accident occurs. Three example collision cases are tried to check the effectiveness of the algorithm. Deformation index and angle index is extracted for the case from the analysis result. Deformation index is compared to the established database, and estimated collision speed and angle are introduced by interpolation function. Angle index is used to select a specific collision condition from the several available conditions. The collision condition found by reconstruction algorithm shows good match with original condition within 10% error for speed and angle. As a result, the calculation from the reconstruction of the situation is reproducing the situation well. The performance in this study can be used in many ways for practical field using deformation index and degree index. Other different collision situations may be set up for extending the scope of this study in the future.
비교정 영상 시퀀스(un-calibrated sequence)로부터 대상 장면을 재구성하는 연구는 컴퓨터 비젼에서 중요한 주제이다. 3차인 정보론 유클리드 공간에서 재구성하기 위해 프로젝티브(projective) 재구성이 선행되며, 이는 병합(merging)방법과 분해 (factorization)방법으로 나뉜다. 분해방법은 카메라 투영행렬과 3차원 구조정보를 한 번에 계산하기 때문에 계산속도가 빠르며, 병합방법의 단점인 오차의 누적 문제를 해결할 수 있다. 그러나 사용되는 일치점(correspondence)이 모든 영상 시퀀스에 존재한다는 가정으로 인해 긴 시퀀스에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상 시퀀스를 몇 개의 그룹으로 나누고 각 그룹을 분해 법으로 프로젝티브 재구성을 한 다음, 하나의 프로젝티브 공간으로 다시 구성하는 새로운 방법을 제안하였다. 시퀀스에서 그룹을 결정하기 위해 매칭점의 개수, 평면사영변환(homography) 오차, 영상 내 매칭점의 분포를 함께 고려했으며, 병합방법에 비해 카메라 파라미터의 오차 누적이 적고 계산속도면에서도 우수함을 실험을 통해 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권1호
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pp.38-42
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2002
A fast iterative solving method of fuzzy relational equation is proposed. It is derived by eliminating a redundant comparison process in the conventional iterative solving method (Pedrycz, 1983). The proposed method is applied to image reconstruction, and confirmed that the computation time is decreased to 1 / 40 with the compression rate of 0.0625. Furthermore, in order to make any initial solution converge on a reconstructed image with a good quality, a new cost function is proposed. Under the condition that the compression rate is 0.0625, it is confirmed that the root mean square error of the proposed method decreases to 27.34% and 86.27% compared with those of the conventional iterative method and a non iterative image reconstruction method, respectively.
This paper proposes a multiresolution surface parameter estimation method for range images. Based on robust estimation of surface parameters, it approximates a patch to a planar surface in the locally adaptive window. Selection of resolution is made pixelwise by comparing a locally computed homogeneity measure with th eglobal threshold determined by te distribution of the approximation error. The proposed multiresolution surface parameter estimation method is applied to range image reconstruction. Computer simulation results with noisy rnag eimages contaminated by additive gaussian noise and impulse noise show that the proposed multiresolution reconstruction method well preserves step and roof edges compared with the conventional methods. Also the segmentation method based on the estimated surface parameters is shown to be robust to noise.
Computer-aided surgery is popular and useful in the field of oral and maxillofacial surgery, because of the possibility of simulation with a high accuracy. In all aspects of surgery, proper planning facilitates more predictable operative results, however before the use of virtual planning, much of this relied on 2-dimensional (2-D) imaging for treatment planning on a 3-dimensional (3-D) object and surgical trial and error. With real-time instrument positioning and clear anatomic identification, a computer-assisted navigation system (CANS) is exceptionally helpful in maxillofacial surgery. These techniques enable performing precise bony ablation and reconstruction, and also decrease surgical time and donor site defect.
The success of target reconstruction in SAR(Synthetic Aperture Radar) imaging system is greatly dependent on the coherent detection. Primary causes of incoherent detection are uncompensated target or sensor motion, random turbulence in propagation media, wrong path in radar platform, and etc. And these appear as multiplicative phase error to the echoed signal, which consequently, causes fatal degradations such as fading or dislocation of target image. In this paper, we present iterative phase error estimation scheme which uses echoed data in all temporal frequencies. We started with analyzing wave equation for one point target and extend to overall echoed data from the target scene - The two wave equations governing the SAR signal at two temporal frequencies of the radar signal are combined to derive a method to reconstruct the complex phase error function. Eventually, this operation attains phase error correction algorithm from the total received SAR signal. We verify the success of the proposed algorithm by applying it to the simulated spotlight-mode SAR data.
As the computerized methods and equipments In nuclear medicine imaging increases, quantitative information is needed on the single photon emission computed tomographic Images as well as on the conventional nuclear medicine images. In this paper, the authors investigated the effect of several clinician - friendly reconstrution filters on the resultant transverse slices of backprojected Profiles of radioisotope distribution from the Quantitative point of view, and reduced the filter parameters such as cutoff frequency and order of filter which are neces mary to minimize the quantification error using computer-generated phantoms.
In adaptive fuzzy control, fuzzy systems are used to approximate the unknown plant nonlinearities. However, because of the approximating error introduced into the feedback loop, it is difficult to guarantee the stability of the adaptive control algorithm. This paper presents a robust control algorithm against the reconstruction error and uniform boundedness of the all signals is estabilished in the Lyapunov sense.
A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l1-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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