본 논문에서는 비디오 패킷 손실을 위한 새로운 시간적 에러 은폐 기법을 제안한다. 각 손실 블록에 대한 에러 은폐는 시간적 움직임 보상을 바탕으로 보상된 블록과 주변 블록간의 경계에 대한 공간적 스무딩 동작에 의해 수행된다. 모의실험에서 제안된 기법은 기존의 기법들에 비해 약 2㏈의 화질 향상을 가져왔다.
본 논문에서는 비디오 패킷 손실 복구를 위한 새로운 시간적 에러 은폐기법을 제안한다. 제안된 기법에서, 영상의 손실된 블록은 먼저 시간적 에러은폐 기법이 적용되고, 얻어진 결과에 대해 공간적 스무딩 기법이 적용된다. 제안된 공간적 스무딩 기법은 시간적 에러은폐 기법이 적용된 블럭과 손실되지 않은 인접 블록 사이의 불연속을 제거하거나 최소화하는데 적용된다. 제안된 기법은 기존의 여러 가지 시간적 에러 은폐 기법에 대해 컴퓨터 모의 실험을 행한 결과, 객관적, 주관적 성능을 상당히 개선시킴을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IEEE 802.11b WLAN시스템에서 간섭 억제에 관한 효과적인 기술을 제시하였다 선형 제약형 적응 어레이 처리기는 동일 채널 간섭 신호와 다중 경로 효과를 효과적으로 감소시켜 WLAN 장치의 수신 성능 향상을 위하여 제안되었다. 공간 유화 방법은 다중경로 환경에서 원하는 신호의 왜곡을 방지하는데 사용되며, integral null 지정 방법은 실내 환경에서 어레이 성능을 향상시키기 위해 제안하였다. 공간 유화 방법이 선형 제약형 방법보다 성능이 보다 우수하였으며, integral null지정 방법을 적용한 어레이 시스템이 가장 좋은 성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안된 방법은 동일 채널 신호, 다중 경로 신호, 그리고 긴WPAN 간섭을 효과적으로 제거함으로써 WLAN의 성능이 향상될 것으로 기대된다.
Kim, Jung-Ha;Seong, Ju-Hyeon;Ha, Yun-Su;Seo, Dong-Hoan
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권2호
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pp.179-186
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2015
In the indoor location estimation system, which has recently been actively studied, the received signal strength indicator contains a high level of noise when measuring the signal strength in the range between two nodes consisting of a receiver and a transceiver. To minimize the noise level, this paper proposes an improved adaptive smoothing filter that provides different exponential weights to the current value and previous averaged one of the data that were obtained from the nodes, because the characteristic signal attenuation of the received signal strength indicator generally has a log distribution. The proposed method can effectively decrease the noise level by using a feedback filter that can provide different weights according to the noise level of the obtained data and thus increase the accuracy in the distance and location without an additional filter such as the link quality indicator, which can verify the communication quality state to decrease the range errors in the indoor location recognition using ZigBee based on IEEE 802.15.4. For verifying the performance of the proposed improved adaptive smoothing filter, actual experiments are conducted in three indoor locations of different spatial sections. From the experimental results, it is verified that the proposed technique is superior to other techniques in range measurement.
Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.
Many satellite image fusion techniques have been developed in order to produce a high resolution multispectral (MS) image by combining a high resolution panchromatic (PAN) image and a low resolution MS image. Heretofore, most high resolution image fusion techniques have used IKONOS and QuickBird images. Recently, GeoEye-1, offering the highest resolution of any commercial imaging system, was launched. In this study, we have experimented with GeoEye-1 images in order to evaluate which fusion algorithms are suitable for these images. This paper presents compares and evaluates the efficiency of five image fusion techniques, the $\grave{a}$ trous algorithm based additive wavelet transformation (AWT) fusion techniques, the Principal Component analysis (PCA) fusion technique, Gram-Schmidt (GS) spectral sharpening, Pansharp, and the Smoothing Filter based Intensity Modulation (SFIM) fusion technique, for the fusion of a GeoEye-1 image. The results of the experiment show that the AWT fusion techniques maintain more spatial detail of the PAN image and spectral information of the MS image than other image fusion techniques. Also, the Pansharp technique maintains information of the original PAN and MS images as well as the AWT fusion technique.
Methane/Air premixed flames are studied numerically, using a detailed chemical model, to investigate the flame strech effects on the extinction in a counterflow. The finite difference method, time integration and modified Newton iteration are used, and adaptive grid technique and grid smoothing have been employed to adjust the grid system according to the spatial steepness of the solution profiles. Results show that the flame stretch, or the conventional nondimensionalized stretch having the tangential flow characteristics of the stretched flame alone cannot adequately describes the extinction phenomena. On the other hand, the local flame stretch having both the normal and tangential flow characteristics of the stretched flame can give a proper explanation to the extinction of the symmetric planar premixed flames stabilized in a counter flow. The extinction condition were found to be a constant local stretch regardless of the equivalence ratio.
We propose a deep learning analysis technique with a convolutional neural network (CNN) to predict the evolutionary track of the Epoch of Reionization (EoR) from the 21-cm differential brightness temperature tomography images. We use 21cmFAST, a fast semi-numerical cosmological 21-cm signal simulator, to produce mock 21-cm maps between z = 6 ~ 13. We then apply two observational effects, such as instrumental noise and limit of (spatial and depth) resolution somewhat suitable for realistic choices of the Square Kilometre Array (SKA), into the 21-cm maps. We design our deep learning model with CNN to predict the sliced-averaged neutral hydrogen fraction from the given 21-cm map. The estimated neutral fraction from our CNN model has great agreement with the true value even after coarsely smoothing with broad beam size and frequency bandwidth and heavily covered by noise with narrow beam size and frequency bandwidth. Our results show that the deep learning analyzing method has the potential to reconstruct the EoR history efficiently from the 21-cm tomography surveys in future.
본 논문에서는 블록 기반 DCT (Discrete Cosine Transform)에 의한 압축 영상의 화질을 개선하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 1차원의 비교적 간단한 디블록킹 필터(deblocking filter)와 2차원의 방향성 기반 화질 개선 필터를 연속적으로 적용하는 형태로 이루어져 있다. 먼저, 영상의 국부 통계적 특성에 따라 적응적인 임계값을 설정하여 1차원 디블록킹 필터를 적응적으로 적용한다. 1차원 필터링을 수행한 후 블록간의 연속성을 향상시켜 인지되는 화질을 향상시키기 위하여 업데이트 과정을 수행하게 된다. 이후, 실제 에지(edge) 및 텍스쳐(texture) 정보를 보존하면서 에지 주위의 링잉 현상(ringing effects) 및 블록의 교차점에 존재하는 불연속 현상을 제거하기 위하여 2차원 방향성 기반 화질 개선 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 다양한 화질 개선을 위한 후처리 기법에 비해 높은 PSNR을 나타내면서 우수한 주관적 화질 결과를 보인다.
공간영역에서는 특징검출을 위한 여러 가지 방법이 제안되어 왔으나 압축되어 있는 동영상에서 특징을 찾기 위해서는 압축을 풀고 특징을 찾아 처리하고 다시 압축해야하는 어려움이 있었다. MPEG이나 JPEG처럼 DCT(Discrete Cosine Transform)를 사용하는 압축 표준에서는 압축을 풀지 않고 직접 처리하는 방법들이 제안되어 왔고, DCT 영역에서 불연속 특징을 검출하는 알고리즘을 제안하였었으나, 압축영역에서의 불연속 검출은 방향 회전과 비표준 불연속 처리에서 문제점을 가지고 있었다. 본 연구에서는 불연속 특징 검출의 성능을 향상시키기 위한 퍼지 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 불연속의 높이와 방향을 퍼지화하여 필터링하며, 불연속의 연결, 세선화, 평활화 등의 기능을 수행한다. 이 방법은 DCT 영역에서 수행하므로 세밀하지는 못하지만 불연속 특징의 향상을 위하여 기존 방법보다 빠르고 안정되게 처리됨을 실험에 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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