In general, spatial filtering method was proposed to simplify measurement system through parallel Processing hardware. Spatial filtering is a method of detection that we can get a spatial pattern information, as we process a special space pattern, to say, as we process spatial parallel process by using the spatial weighting function. The important processing characteristics will be depended in according to how ire design a spatial weighting function, a spatial sensitive distribution. The form of the weighting function which is realized from the generally used spatial filtering is fixed and the weighting value was already became a binary-value. In this paper, we propose a new method in order to construct adaptive measurement systems. This method is a weighting function design to make multi-valued and variable.
When we use R-Tree,a spatial index, to find objects matches some predicate, it often leads to an incorrect result of perform filtering step only with MBR. And , each candidates need to be inspected to conform if it really satisfies with given query, so called, 'refinement step'. In refinement step. we should perform disk I/O and expansive spatial operations which is the cause of increasing retrieval costs. Therefore, to minimize the number of candidate after filtering step, two-phase filtering methods were studied, but there was many problems such as inefficiency of filtering,maintenance of additional informations and reconstruction of data resulted from the loss of original information. So , in this paper, I propose an Extended R-Tree which provides ability to retrieve spatial objects only with some simple logical operations using Grid Table, truth table strong the information about the existence of spatial objects, in second filtering step. Consequently , this Extended R-Tree using Grid Filter has low cost of operation for filtering because of efficient second filtering step, and better filtering efficiency caused by high quality of approximation.
For the smooth flow of traffic vehicles and its effective management, it is necessary to have an exact information on traffic condition, i.e., the volume of traffic, velocity, occupancy and classification of vehicles. In particular, for classification of vehicles, there has been only image processing method using camera, where the method can obtain much information but rather expensive. In this paper, an algorithm for the measurement of velocity and total length of vehicles has been proposed to develop a general traffic management system, which is necessary to discriminate the class of vehicles. In order to realize the proposed algorithm, we have developed an ultrasonic spatial filtering method, which has better performance than that of using the traditional vehicle detector. To have this system to be constructed, we have introduced three sets of ultrasonic devices where each has one transmitter and two receivers which are arranged to obtain the spatial difference of objects. The velocity of vehicles can be measured by analyzing the occurrence time of pulses and their time differences. The total length of vehicles can be given by multiplying velocity with time interval of pulses sequence. To confirm the effectiveness of this measuring system, the experiment by the spatial filtering method using the ultrasonic sensors has been carried out. As the results, it is found that the proposed method can be used as one of measurement tools in the general traffic management system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.659-666
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2015
In this paper, we propose a novel reconstruction method of spatially filtered 3D images in integral imaging based on parallel lens array. The parallel lens array is composed of two lens arrays, which are positioned side by side through longitudinal direction. Conventional spatial filtering method by using convolution property between periodic functions has drawback that is the limitation of the position of target object. this caused the result that the target object should be located on the low depth resolution region. The available spatial filtering region of the spatial filtering method is depending on the focal length and the number of elemental lens in the integral imaging pickup system. In this regard, we propose the parallel lens array system to enhance the available spatial filtering region and depth resolution. The experiment result indicate that the proposed method outperforms the conventional method.
We report a technique that improves the spatial resolution of optical coherence tomography (OCT) by utilizing fiber-based spectral filtering. The proposed technique improves the resolution by filtering out the erbium’s characteristic peak from the amplified spontaneous emission (ASE) source spectrum, and reshaping the spectrum to Gaussian-like. We used a long period fiber grating (LPG) and an erbium doped fiber (EDF) absorber for the spectral filtering. An in-house made ASE source as well as a commercial ASE source [ASE-FL7002] was used as the OCT sources to study the proposed technique. The resolution of the OCT based on an in-house made ASE source is enhanced from 200 to 40 ㎛ with an LPG. While, the resolution of the OCT based on a commercial ASE source is enhanced from 25 to 19 ㎛ with the aid of an EDF absorber. However, sidelobes still exist in the interferogram due to imperfect spectral filtering, which limited the resolution. Further enhancement in the spatial resolution of the OCT system using the ASE source is possible with the aid of cascaded LPGs and/or carefully designed EDF absorber.
Defects inspection of commodities are very important with those design and manufacturing process and essential to strengthen the competitiveness of those. If on-line automatic defects detection is performed without damaging to products, the production cost shall be curtailed through the reducing man-power, economical management of Q.C(Quality Control). In this paper, it is suggested three spatial filtering methods which can extract the necessary information in case of defects being on the surface of object like iron plate. In addition, the dependence of filtering characteristics on parameters such as the pitch and width of slits is analyzed and the surface defect detection system is constructed. Several experiments were carried out for determining the adequate spatial filtering method through comparing and analyzing effects of parameters like defect's size and shape, intensity of light, noise of coherent source and slit number.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2005.05a
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pp.334-337
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2005
The speech intelligibility is one of the most important factors in communication system. The speech intelligibility is related with speech to noise ratio. To enhance the speech to noise ratio, background noise reduction techniques are being developed. As a part of solution to noise reduction, this paper introduces directional microphone using beamforming method and speech filtering method. The directional microphone narrows the spatial range of processing signal into the direction of the target speech signal. The noise signal located in the same direction with speech still remains in the processing signal. To sort this mixed signal into speech and noise, as a following step, a speech-filtering method is applied to pick up only the speech signal from the processed signal. The speech filtering method is based on the characteristics of speech signal itself. The combined directional microphone and speech filtering method gives enhanced performance to speech intelligibility in communication system.
This paper proposes an efficient array beamforming method using spatial matched filtering for ultrasound imaging. In the proposed method, ultrasound waves are transmitted from an array subaperture with fixed transmit focus as in conventional array imaging. At receive, radio frequency (RF) echo signals from each receive channel are passed through a spatial matched filter that is constructed based on the system transmit-receive spatial impulse response. The filtered echo signals are then summed. The filter remaps and spatially registers the acoustic energy from each element so that the pulse-echo impulse response of the summed output is focused with acceptably low side lobes. Analytical beam pattern analysis and simulation results using a linear array show that the proposed spatial filtering method can provide more improved spatial resolution and contrast-to-noise ratio (CNR) compared with conventional dynamic receive focusing (DRF) method by implementing two-way dynamically focused beam pattern throughout the field.
We propose a semantics filter aimed at filtering unnecessary data for a user. In the Geographic Information Systems (GIS), transfer of spatial data for each user is one of the important problems. We design a system that filters spatial data by using user's information adaptively. Our system derives the degree of geographical knowledge and the priority of buildings by using fuzzy reasoning. Furthermore, this system computes the priority of roads by deriving the contiguity relation between a building and a road. This paper describes a method for filtering of spatial data.
Globally, mobile, cloud computing or big data are the recent marketable key terms. These trend technologies or paradigm in the ICT (Information Communication Technology) fields exert large influence on the most application fields including geo-spatial applications. Among them, cloud computing, though the early stage in Korea now, plays a important role as a platform for other trend technologies uses. Especially, mobile cloud, an integrated platform with mobile device and cloud computing can be considered as a good solution to overcome well known limitations of mobile applications and to provide more information processing functionalities to mobile users. This work is a case study to design and implement the mobile application system for geo-spatial image filtering processing operated on mobile cloud platform built using OpenStack and various open sources. Filtering processing is carried out using R environment, recently being recognized as one of big data analysis technologies. This approach is expected to be an element linking geo-spatial information for new service model development and the geo-spatial analysis service development using R.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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