International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.11
no.1
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pp.202-210
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2019
The obstacles modeling is a fundamental and significant issue for path planning and automatic navigation of Unmanned Surface Vehicle (USV). In this study, we propose a novel obstacles modeling method based on high resolution satellite images. It involves two main steps: extraction of obstacle features and construction of convex hulls. To extract the obstacle features, a series of operations such as sea-land segmentation, obstacles details enhancement, and morphological transformations are applied. Furthermore, an efficient algorithm is proposed to mask the obstacles into convex hulls, which mainly includes the cluster analysis of obstacles area and the determination rules of edge points. Experimental results demonstrate that the models achieved by the proposed method and the manual have high similarity. As an application, the model is used to find the optimal path for USV. The study shows that the obstacles modeling method is feasible, and it can be applied to USV path planning.
The aim of this study was to analyze the momentum and heat transfer of a rotating nanofluid with conducting spherical dust particles. The fluid flows over a stretching surface under the influence of an external magnetic field. By applying similarity transformations, the governing partial differential equations were trans-formed into nonlinear coupled ordinary differential equations. These equations were solved with the built-in function bvp4c in MATLAB. Moreover, the effects of the rotation parameter ω, magnetic field parameter M, mass concentration of the dust particles α, and volume fraction of the nano particles 𝜙, on the velocity and temperature profiles of the fluid and dust particles were considered. The results agree well with those in published papers. According to the result the hikes in the rotation parameter ω decrease the local Nusselt number, and the increasing volume fraction of the nano particles 𝜙 increases the local Nusselt number. Moreover the friction factor along the x and y axes increases with increasing volume fraction of the nano particles 𝜙.
Thobiani, Faisal Al;Hussain, Muzamal;Khadimallah, Mohamed Amine;Ghandourah, Emad;Alhawsawi, Abdulsalam;Alshoaibi, Adil
Steel and Composite Structures
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v.43
no.2
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pp.221-228
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2022
Two-dimensional stagnation point slip flow of a Casson fluid impinging normally on a flat linearly shrinking surface is considered. The modeled PDEs are changed into nonlinear ODEs through appropriate nonlinear transformations.The flow is assumed to be steady and incompressible, with external magnetic field acting on it. Similarity transformation is utilized to investigate the behavior of many parameters for heat and velocity distributions using truncation approach.The influence of buoyancy parameter, slip parameter, shrinking parameter, Casson fluid parameter on the heat profile. The effect of the magnetic parameter on the streamwise velocity profile is also investigated.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.125-134
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2004
This paper proposes a method for recognition of traffic signs using wavelet transform and shape information from the segmented traffic sign regions. It first segments traffic sign candidate regions by connected component algorithm from binary images, obtained by utilizing the RGB color ratio of each pixel in the image, and then extracts actual traffic sign regions based on their symmetries on X- and Y-axes. In the recognition stage, it utilizes shape information including moment edge correlogram and the number of crossings which concentric circular patterns from region center intersects with frequency information extracted by wavelet transform It finally performs recognition by measuring similarity with the templates in the database. The experimental results show the validity of the proposed method from geometric transformations and environmental factors.
In this paper we look at the three dimensional stagnation point flow problem over a rough rotating disk. We study the theoretical behaviour of the stagnation point flow, or forced flow, in the presence of a slip factor in which convective instability stationary modes appear. We make a numerical investigation of the effects of slip on the behaviour of the flow components of the stagnation point flow where the disk is rough. We provide, for the first time in the literature, a complete convective instability analysis and an energy analysis. Suitable similarity transformations are used to reduce the Navier-Stokes equations and the continuity equation into a system of highly non-linear coupled ordinary differential equations, and these are solved numerically subject to suitable boundary conditions using the bvp4c function of MATLAB. The convective instability analysis and the energy analysis are performed using the Chebyshev spectral method in order to obtain the neutral curves and the energy bars. We observe that the roughness of the disk has a destabilising effect on both Type-I and Type-II instability modes. The results obtained will be prominently treated as benchmarks for our future studies on stagnation flow.
Mohamed A. Khadimallah;Imene Harbaoui;Sofiene Helaili;Abdelhakim Benslimane ;Humaira Sharif ;Muzamal Hussain;Muhammad Nawaz Naeem;Mohamed R. Ali;Aqib Majeed;Abdelouahed Tounsi
Advances in concrete construction
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v.15
no.4
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pp.241-249
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2023
The unsteady mixed convection Casson type MHD nanofluid flow in the stagnation point with motile microorganism around a spinning sphere is investigated. Time dependent flow dynamics is considered. Similarity transformations have been employed to transfer the governing partial differential structure into ordinary differential structure. The impact of distinct parameters is examined via tables and graphs. The impact of rotational parameter (spin) on profiles of velocity profiles, temperature and concentration is revealed for unsteady mixed convection Casson type MHD nanofluid flow. It is observed that it is clear that rotational parameter has a great effect on non-dimensional primary velocity component but rotational parameter has a slight impact on non-dimensional secondary velocity component. The validity of the current investigation is authorized through comparing the existing outcomes with previous published literature.
In this paper, an improved fractal color image decoding method using the data dependence parts and the vector distortion measure is proposed. The vector distortion measure exploits the correlation between different color components. The pixel in RGB color space can be considered as a 30dimensional vector with elements of RGB components. The root mean square error(rms) in RGB color for similarity measure of two blocks R and R' was used. We assume that various parameter necessary in image decoding are stored in the transform table. If the parameter is referenced in decoding image, then decoding is performed by the recursive decoding method. If the parameter is not referenced in decoding image, then the parameters recognize as the data dependence parts and store its in the memory. Non-referenced parts can be decoded only one time, because its domain informations exist in the decoded parts by the recursive decoding method. Non-referenced parts are defined the data dependence parts. Image decoding method using data dependence classifies referenced parts and non-referenced parts using information of transform table. And the proposed method can be decoded only one time for R region decoding speed than Zhang & Po's method, since it is decreased the computational numbers by execution iterated contractive transformations for the referenced range only.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.3
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pp.142-149
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2012
Various image transformations can be used to compress images, to reduce noises in images and to extract useful features. Watermarking techniques using DCT and DWT have been a lot of research interest in the spread of multimedia contents. In this paper, Gabor cosine and sine transform considered as human visual filter is applied to embedding and extraction of watermarks for digital images. The proposed transform is used for watermarking with fifteen attacks. Randomly normal distributed noises are used as an embedded watermark. To measure the similarity between the embedded watermark and extracted one, a correlation value is computed and furthermore is compared with that of existing DCT method. Correlation values of extracted watermark are computed with randomly normal distributed noise sequences, and the sequence with the largest correlation value is declared as the embedded watermark. Frequency components are divided into various bands. Experimental results for low frequency and mid-frequency bands have shown that the proposed GCST provides a good watermarking algorithm and its performance is better than DCT.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.116-122
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2010
This paper proposes a method for classifying targets robust to geometric transformations of targets such as rotation, scale change, translation, and pose change. Targets which have rotation, scale change, and shift is firstly classified based on CM(Confidence Map) which is generated by similarity, scale ratio, and range of orientation for SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) feature vectors. On the other hand, DB(DataBase) which is acquired in various angles is used to deal with pose variation of targets. Range of the angle is determined by comparing and analyzing the execution time and performance for sampling intervals. We experiment on various images which is geometrically changed to evaluate performance of proposed target classification method. Experimental results show that the proposed algorithm has a good classification performance.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.16
no.4
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pp.122-128
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2015
As multimedia information is spread over cyber networks, problems such as protection of legal rights and original proof of an information owner raise recently. Various image transformations of DCT, DFT and DWT have been used to embed a watermark as a token of ownership. Recently, SVD being used in the field of numerical analysis is additionally applied to the watermarking methods. A watermarking method is proposed in this paper using Gabor cosine and sine transform as well as SVD for embedding and extraction of watermarks for digital images. After delivering attacks such as noise addition, space transformation, filtering and compression on watermarked images, watermark extraction algorithm is performed using the proposed GCST-SVD method. Normalized correlation values are calculated to measure the similarity between embedded watermark and extracted one as the index of watermark performance. Also visual inspection for the extracted watermark images has been done. Watermark images are inserted into the lowest vertical ac frequency band. From the experimental results, the proposed watermarking method using the singular vectors of SVD shows large correlation values of 0.9 or more and visual features of an embedded watermark for various attacks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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