In this paper, we present a new image up-sampling method which registers low resolution images to the high resolution grid when Bayesian super-resolution image processing is performed. The proposed up-sampling method interpolates high-resolution pixels using high-frequency data lying in all the low resolution images, instead of up-sampling each low resolution image separately. The interpolation is based on B-spline non-uniform re-sampling, adjusted for the super-resolution image processing. The experimental results demonstrate the effects when different up-sampling methods generally used such as zero-padding or bilinear interpolation are applied to the super-resolution image reconstruction. Then, we show that the proposed hybird up-sampling method generates high-resolution images more accurately than conventional methods with quantitative and qualitative assess measures.
This paper proposes a method for extracting tissue cells from an organism image by an electron microscope and getting the whole cell number and the area from the cell. In general, the difference between the cell color and the background is used to extract tissue cell. However, there may be a problem when overlapped cells are seen as a single cell. To solve the problem, we split them by using cell size and curvature. This method has a 99% accuracy rate. To measure the cell area, we compute two areas, the inside and boundary of the cell. The inside is simply calculated by the number of pixels. The cell boundary is obtained by applying super sampling, linear interpolation, and cubic spline interpolation. It improves the error rate, 18%, 19%, and 120% respectively, in comparison to the counting method that counts a pixel area as 1.
It is usual to evaluate the performance of the cool roof by measuring in-site rooftop temperature using thermal infra-red camera. The principal advantage of rooftop thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise building as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, area-wide information required for a scattered rooftop target with different colors, utilizing wide view angle and multi-temporal data coverage. This research idea was formulated by incorporating the concept of traditional remote sensing into rooftop temperature monitoring. Correlations between infrared image of super high-rise building and in-situ data were investigated to compare rooftop surface temperature for a total of four different rooftop locations. The results of the correlations analyses indicate that the rooftop surface temperature by the infrared images of super high-rise building alone could be explained yielding $R^2$ values of 0.951. The visible permanent record of the oblique thermal infra-red image was quite useful in better understanding the nature and extent of rooftop color that occurs in sampling points. This thermal infrared image acquired in oblique vantage point of super high-rise made it possible to identify area wide patterns of rooftop temperature change subject to many different colors, which cannot be acquired by traditional in-site field sampling. The infrared image of super high-rise building breaks down the usual concept of field sampling established as a conventional cool roof performance evaluation technique.
최근 단일 영상 초해상도에 깊은 합성 곱 신경망을 적용한 알고리듬이 많이 연구되었다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들은 네트워크의 후반부에 해상도를 업샘플링 하는 구조를 가진다. 이러한 구조는 저해상도에서 고해상도로 한 번에 매핑을 하기에 많은 정보를 예측하는 높은 확대율에서 비효율적인 구조를 가진다. 본 논문에서는 반복적인 업-다운 샘플링 구조를 기반으로 하여 채널 집중 잔여 밀집 블록을 이용한 단일 영상 초해상도 기법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 저해상도와 고해상도의 매핑 관계를 효율적으로 예측하여 높은 확대율에서 기존의 알고리듬에 비해 최대 0.14dB 성능 향상과 개선된 주관적 화질을 보여준다.
In computer vision, single-image super resolution has been an area of research for a significant period. Traditional techniques involve interpolation-based methods such as Nearest-neighbor, Bilinear, and Bicubic for image restoration. Although implementations of convolutional neural networks have provided outstanding results in recent years, efficiency and single model multi-scalability have been its challenges. Furthermore, previous works haven't placed enough emphasis on real-number scalability. Interpolation-based techniques, however, have no limit in terms of scalability as they are able to upscale images to any desired size. In this paper, we propose a convolutional neural network possessing the advantages of the interpolation-based techniques, which is also efficient, deeming it suitable in practical implementations. It consists of convolutional layers applied on the low-resolution space, post-up-sampling along the end hidden layers, and additional layers on high-resolution space. Up-sampling is applied on a multiple channeled feature map via bicubic interpolation using a single model. Experiments on architectural structure, layer reduction, and real-number scale training are executed with results proving efficient amongst multi-scale learning (including scale multi-path-learning) based models.
본 논문에서는 빔-호핑 위성 전송 기반의 DVB-S2x 슈퍼프레임 수신기를 위한 프레임 검출 기법을 제안한다. 제안하는 검출 기법은 2 체배 오버샘플링 레이트에서(over-sampling rate)에서 동작을 수행하며, 슈퍼프레임의 헤더를 구성하는 start of super-frame (SOSF)과 super frame format indicator (SFFI)를 모두 이용하여 하드웨어 복잡도를 줄이면서도 견고하게 프레임을 검출할 수 있다.
정보적 표본설계 기법을 적용하여 무응답의 영향을 줄이기 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 초모집단모형(super population model)에 포함된 오차의 분포가 정규분포를 따르고 응답률이 지수함수를 따를 때 지수형 응답률 정보를 모수추정에 사용함으로써 추정의 정확성이 향상되는 것으로 알려져 있다. 최근 Chung과 Shin (2017)은 정보적 표본설계의 가중치를 구하기 위해 세부 층을 등간격으로 나누는 방법을 고려하였으며 세부 층의 개수가 추정의 정확성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 주어진 표본 규모에 따른 최적의 세부 층 개수와 최적의 층 경계를 구하기 위해 등간격, 분위수, LH 알고리즘을 이용하여 층을 나누는 방법을 살펴보았으며 모의실험을 통하여 각 방법의 결과를 비교하였다. 또한 다양한 형태의 보조변수 분포를 이용하여 실무에서 사용할 수 있는 세부 층 경계와 세부 층 개수를 정하는 기준을 제안하였다.
One of the ever-increasing demands on the performances of heterodyne interferometers is to improve the measurement resolution, of which current state-of-the-art reaches the region of sub-nanometers. We propose a new scheme of phase-measuring electronics that reduces the measurement resolution without further increase in clock speed. Our scheme adopts a super-heterodyne technique that lowers the original beat frequency to a level of 1 MHz by mixing it with electrically generated reference signal. The technique enables us to measure the phase of Doppler shift with a resolution of 1.58 nanometer at a sampling rate of 1 MHz. To avoid the undesirable decrease in the maximum measurable speed caused by the lowered beat frequency, a special from of frequency up-down counting technique is combined with the super-heterodyning. This alloys performing required phase unwrapping simply by using programmable digital gates without 2$\pi$ ambiguities up to the maximum velocity of 2.35 m/s.
탐사 시스템을 포함하여 대부분의 센싱 및 계측 시스템은 중요한 정보를 놓치지 않기 위하여 필요한 정보 보다 높은 샘플주기로 정보를 수집 한다. 이는 경우에 따라 센싱 및 계측 시스템이 비효율적일 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 적은 샘플자료로부터 높은 정밀도의 정보 취득에 관한 새로운 두 가지 연구분야를 소개하고자 한다. 하나는 가능한 적은 샘플로 원래의 정보를 복원하는 압축센싱(Compressed Sensing)기술이며, 또 다른 하나는 이미 얻어진 한정된 샘플로부터 높은 해상도의 정보를 추정하는 초고해상도(Super-Resolution)기술이다. 본 논문에서는 압축센싱 기술의 기본이론과 복원기술에 대해 설명하고, 탐사분야의 적용 사례, 초고해상도 기술의 배경 및 최근의 기술인 FRI (Finite Rate of Innovation) 개념과 LIMS (Least-squares based Iterative Multipath Super-resolution)기술의 적용사례를 소개한다. 결론으로는 이러한 새로운 기술들이 지구물리 탐사분야에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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