팔레트 (palette)를 사용하는 컬러 색인 영상 (indexed color image)에서 손상된 팔레트의 색인값을 수신단에서 복원 영상의 심각한 화질 저하를 초래한다. 본 논문에서는 컬러에 대한 인간의 감지 특성을 이용해 화질 저하 및 복원 오차를 최소화하는 컬러 영상 팔레트를 제안하였다. 팔레트 구성 알고리듬의 성능을 비교하기 위해 새로운 평가함수를 정의하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 비트 오류 상황하에서 제안한 방법의 효율성을 보였다.
Generally, biped walking is difficult to control because a biped robot is a nonlinear system with various uncertainties. In this paper, we propose a hybrid sliding-mode control method using a WNN uncertainty observer for stable walking of the 5-link biped robot with model uncertainties and the external disturbance. In our control system, the sliding mode control is used as main controller for the stable walking and a wavelet neural network(WNN) is used as an uncertainty observe. to estimate uncertainties of a biped robot model, and the error compensator is designed to compensate the reconstruction error of the WNN. The weights of WNN are trained by adaptation laws that are induced from the Lyapunov stability theorem. Finally, the effectiveness of the proposed control system is verified through computer simulations.
For Fast Real-time Recognition of Nonlinear Error Data, a new Neural Network algorithm which recognized the map in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of map, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear map information is processed.
Purpose : This study was to evaluate the influence of slice thickness of computed tomography (CT) and rapid protyping (RP) type on the accuracy of 3-dimensional medical model. Materials and Methods: Transaxial CT data of human dry skull were taken from multi-detector spiral CT. Slice thickness were 1, 2, 3 and 4 mm respectively. Three-dimensional image model reconstruction using 3-D visualization medical software (V-works /sup TM/ 3.0) and RP model fabrications were followed. 2-RP models were 3D printing (Z402, Z Corp., Burlington, USA) and Stereolithographic Apparatus model. Linear measurements of anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared according to slice thickness and RP model type. Results: There were relative error percentage in absolute value of 0.97, 1.98,3.83 between linear measurements of dry skull and image models of 1, 2, 3 mm slice thickness respectively. There was relative error percentage in absolute value of 0.79 between linear measurements of dry skull and SLA model. There was relative error difference in absolute value of 2.52 between linear measurements of dry skull and 3D printing model. Conclusion: These results indicated that 3-dimensional image model of thin slice thickness and stereolithographic RP model showed relative high accuracy.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
잡음에 있는 채널을 통한 디지털 통신에서는 채널 잡음에 대항하기 위해 오류정정부호(채널부호)를 사용하게 된다. 만일 송신측의 협조 없이 전송정보를 알아내려면 사용된 채널부호를 복원하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 수신 비트열로부터 사용된 채널부호의 여려 파라메타를 추출하여 궁극적으로 채널부호를 복원하는 채널부호 복원기법 중 순회부호(cyclic code)의 복원 기법을 제안한다.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터와 같은 다양한 매체의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있으며, 특히 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보를 이용한 순차주사화 알고리즘을 제안한다 이를 위해 움직임 추정과정에서 발생하는 부정확한 부화소 단위의 움직임 정보에 대하여 모델링하였다. 또한 집합이론(set-theory)에 근거하여 어떠한 사전 정보 없이 정규화값(regularization parameter)을 결정하여 영상들간의 부정확한 움직임에 의해 발생하는 에러를 최소화하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 검증 할 수 있었다.
In the finite element analysis of forming process, objects are described with a finite number of elements and nodes and the approximated solutions can be obtained by the variational principle. One of the shortcomings of a finite element analysis is that the structure of mesh has become inefficient and unusable because discretization error increases as deformation proceeds due to severe distortion of elements. If the state of current mesh satisfies a certain remeshing criterion, analysis is stopped instantly and resumed with a reconstructed mesh. In the study, a new remeshing algorithm using tetrahedral elements has been developed, which is adapted to the desired mesh density. In order to reduce the discretization error, desired mesh sizes in each lesion of the workpiece are calculated using the Zinkiewicz and Zhu's a-posteriori error estimation scheme. The pre-constructed mesh is constructed based on the modified point insertion technique which is adapted to the density function. The object domain is divided into uniformly-sized sub-domains and the numbers of nodes in each sub-domain are redistributed, respectively. After finishing the redistribution process of nodes, a tetrahedral mesh is reconstructed with the redistributed nodes, which is adapted to the density map and resulting in good mesh quality. A goodness and adaptability of the constructed mesh is verified with a testing measure. The proposed remeshing technique is applied to the finite element analyses of forging processes.
본 논문은 3차원 데이터의 다중 부호화(multiple description coding, MDC) 기법을 제안한다. 우선 다수의 평면으로 구성된 3차원 데이터를 그래프 컬러링(graph coloring)을 통해 3차원 데이터 복원 시 동일한 기여도를 제공하는 2개 평면 부분집합(subset)들로 분할한다. 다음으로 복원된 3차원 데이터의 화질을 최대화하기 위해 각 평면 부분집합의 평면 정보를 채널 오류 환경(channel error condition)에 따라 적응적으로 변형시킨다. 변형된 평면 부분집합들은 각각 압축되고 개별 채널을 통해 복호기로 전송된다. 복호기에서 전송된 2개 평면 부분집합 정보가 모두 복호되었을 경우, 복원된 3차원 부분 정보들을 결합하여 고화질 3차원 데이터를 복원한다. 만약 단일 채널만 유효하여 3차원 영상의 부분 정보만 복원될 경우, 3차원 손상부 복구 알고리듬을 적용하여 영상 표면의 손상을 복원함으로써 부드러운 3차원 표면을 재생한다. 따라서 제안하는 기법은 전송 오류 환경이 열악하여 하나의 채널이 완전히 손실된 경우에도 최소한의 3차원 영상 복원 화질을 보장한다.
계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱은 그 구조의 간단성과 모듈적인 특성으로 인하여 데이타 압축/복원 시스템에 많이 쓰여왔다. 최근까지 연구되어 오고 있는 대부분의 계층적 서브밴드 코덱은 주로 양자화 영향을 고려하지 않은 상태에서 출력단에서 입력 신호를 복원하기 위한 완전복원(perfet Reconstruction)시스템에 제한되어 왔다. 그러나 실제적인 서브밴드 코덱 시스템에서는 분석 필터 뱅크를 통한 입력 신호가 양자화기를 거쳐 합성필터 뱅크에 전송되므로, 양자화 오차가 발생하게 되어 완전복 원은 불가능하게 된다. 따라서, 이러한 양자화 오차를 최소화하여 출력단에서 가능한 한 원 입력신호에 가깝게 재생할 수 있는 최적의 코덱 시스템을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 그 동안 수학적 이론과 코덱구조의 복합성 때문에 고려되지 않았던 양자화기에 위한 양자화 오차를 수학적으로 분석하여 최적화된 계층적 구조를 갖는 서브밴드 코덱의 설계를 제안한다. 본 논문에서의 최적화의기준은 코덱에서 양자화 기에 의해 발생하는 평균 제곱 오차를 최소화하는 계층적 분석/합성 필터 뱅크와 양자화기의 설계에 있다. 구체적인 최적화 설계 예제는 레벨-1. 레벨-2 계층적 구조를 갖는 코덱에 실제 적용되었으며, 설계된 코덱은 컴퓨터 모의 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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