Coherent interferences can be rejected using the weighted spatial smoothing (WSS) technique that allows us to be able to completely decorrrelate coherent signals with their arrival angles known. Its effective array aperture, however, can be greatly decreased, in particular when there exist many interferences, thereby degrading the rejection capability. In this paper, we propose an improved spatial smoothing (IWSS) which, with an increased effective array aperture, provides better performance than the existing WSS. Moreover, the proposed beamformer employs multiple constraints so that the coherent interferences are completely cancelled. Simulation shows the superiority of the IWSS in comparison with the conventional WSS.
In this paper, an adaptive motion vector smoothing scheme based on weighted vector median filtering is proposed in order to eliminate the motion outliers more effectively for improving the quality of side information in frame-based distributed video coding. We use a simple motion vector outlier reliability measure for each block in a motion compensated interpolated frame and apply weighted vector median filtering only to the blocks with unreliable motion vectors. Simulation results show that the proposed adaptive motion vector smoothing algorithm improves the quality of the side information significantly while maintaining low complexity at the encoder in frame-based distributed video coding.
GPS 단일 주파수(L1) 수신기의 상대 측위 정밀도 향상을 위해 가중 평활화 기법(weighted smoothing technique)을 적용하고 다양한 기선에 대해 자료 처리를 수행하였다. C/A 코드를 이용한 의사거리의 측정 오차를 최소화하기 위하여 위상 가중 평활화 기법을 활용하였으며, 위상 신호의 끊김 현상으로 인한 결과를 보완하기 위해 위치 평활화 기법을 적용하였다. 대전에 위치한 IGS 기준점을 기점으로 중${\cdot}$장기선(5km, 10km, 30km, 40km, 150km)에 대해 자료 처리를 수행하였으며, 이때 기선에 따라 대기 모델(이온층${\cdot}$대류층)등 추가적인 오차 요인들을 고려하였다. 이 논문은 이러한 가중 평활화 기법을 활용하여 시간이 경과함에 따라 보다 안정적인 결과를 산출할 수 있었음을 제시하고 있으며, 사이클 슬립등 주의 환경에 민감한 오차들은 위치 평활화 기법을 써서 보완할 수 있음을 나타내고 있다. 이러한 결과들을 토대로 가중 평활화 기법을 실시간 응용분야는 물론 후처리 응용분야에도 적용이 가능함을 발견하였고, 이러한 기법들은 반송파 위상 자료를 이용하는 모호 정수 결정기술과 유사한 결과를 산출할 수 있어, 대체 기법으로 활용가능 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 영상의 프레임률을 증가시키기 위한 새로운 움직임 벡터 평활화 기법과 움직임 보상 기법에 대해 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 평활화 방법은 적응적 가중 벡터 중간값 필터를 사용하는 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 정확도를 반영하여 가중치를 개선함으로써 잘못된 움직임 평활화를 줄인다. 또한 기존 움직임 보상 기법인 OBMC로 보간된 영상의 화질을 향상시키기 위해 원래의 블록을 4등분하여 등분된 각 블록을 기준으로 움직임 벡터를 재추정하고 이를 통해 보간 프레임을 생성하는 방법을 제안하다. 모의실험 결과는 제안된 방법이 객관적 측면과 주관적 측면에서 기존 기법에 비해 우수한 화질을 제공할 수 있음을 보인다.
잡음제거에 많이 사용되는 평균 스무딩 방법은 곡률이 큰 코너와 잡음을 구분하지 못하므로 코너와 같은 특징점이 이동하거나 없어질 수 있고, 또한 곡선의 수축(shrinking)으로 곡선 내의 면적 오차가 커지는 문제점들이 있다. 이 논문에서는 입력곡선을 다각형 근사화하고 근사화된 다각형의 정보를 스무딩에 이용하여 이 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 근사화된 다각형과 입력곡선간의 오차와 다각형의 꼭짓점 각도를 이용하여 입력곡선의 각 점마다 개별적으로 스무딩 가중치를 정한다. 이 때 각 점의 가중치는 스무딩 후 점의 이동거리가 그 지역의 잡음크기의 평균에 가까워지도록 정해진다. 제안된 방법으로 잡음이 추가된 곡선을 스무딩하면 스무딩된 곡선이 잡음이 없는 원래곡선에 근접함을 실험으로 확인할 수 있다. 또한 크기가 작은 폐곡선들에 대해 스무딩의 정도를 늘여도 제안된 방법은 기존의 평균 스무딩 방법에 비해 곡선의 면적 축소가 많지 않다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권4호
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pp.1059-1066
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2016
In this paper we propose a robust version of varying coefficient models, which is based on the regularized regression with L1 regularization. We use the iteratively reweighted least squares procedure to solve L1 regularized objective function of varying coefficient model in locally weighted regression form. It provides the efficient computation of coefficient function estimates and the variable selection for given value of smoothing variable. We present the generalized cross validation function and Akaike information type criterion for the model selection. Applications of the proposed model are illustrated through the artificial examples and the real example of predicting the effect of the input variables and the smoothing variable on the output.
The proposed seal identification procedure consists of the thresholding smoothing, rotation, thinning, and matching techniques. The weighted map is constructed by ditance weighted correlation CK is computed. The CK is compared with the dicision constant Cs or Cd for the purpose of seal identification.
In this paper, a simple contour-preserving filtering algorithm is proposed. The goal of the contour-preserving filtering method is to remove noise ad granularity as the preprocessing for the image segmentation procedure. Our method finds edge map and separates the image into the edge region and the non-edge region using this edge map. For the non-edge region, typical smoothing filters could be used to remove the noise and the small areas during the segmentation procedure. The result of simulation shows that our method is slightly better than the typical methods such as the median filtering and gradient inverse weighted filtering in the point of view of analysis of variance (ANOVA).
본 논문에서는 기존의 메디안필터와 메디안혼성필터의 잡음 제거 특성을 개선하기 위하여 차등가중치 알고리즘을 제안하였고, 이 알고리즘을 적용한 메디안혼성필터와 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터를 단순 영상과 실제 영상에 적용하여 영상의 잡음 제거 특성과 미세 부분 및 경계보존 특성을 비교, 검토하였다. 본 논문에 사용된 단순 영상은 임펄스, 가우스, 지수 및 라플라션 잡음이 첨가된 Lenna 영상이며, 실제 영상은 임펄스 잡음이 첨가된 Urological영상이다. 본 연구의 실험 결과 차등가중치 알고리즘이 적용된 메디안혼성필터가 기존의 메디안필터 및 메디안혼성필터보다 비교적 양질의 영상을 구현할 수 있었으나, 필터의 차수가 증가할수록 영상처리에 많은 시간이 소요되었다. 그러나 영상의 형태에 따라 적절한 필터링을 선택하여 적용하면 향후 컴퓨터를 이용한 여러 응용 분야 및 의학 영상 처리 분야등에 상당한 도움이 되리라고 사료된다.
Though median filter is used for removing noise and smoothing image. But, the result of it has distortion around edge. And then, this paper proposes new noise removing algorithm by recursive morphological processing. Basic operation is same each other, but there is some different processing method between recursive morphology and general morphology theory. This recursive morphological filter can be viewed as the weighted order static filter, and then it has a weighted SE(structuring element). Especially using this algorithm to remove the 10% gaussian noise, this paper confirmed that PSNR is improved about 0.642~1.5757 db reserving edge well better than the results of the traditional median filter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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