77 GHz frequency modulation continuous wave radar를 이용한 W-band synthetic aperture radar (SAR) system에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 고해상도의 W-band SAR 영상을 복원하기 위해서는 스테레오 카메라 또는 라이다(LiDAR)에서 획득한 point cloud를 6 degrees of freedom (DOF)의 방향에서 변환하여 SAR 영상 신호처리에 적용하는 것이 필요하다. 하지만 서로 다른 센서로부터 획득한 영상의 기하구조가 달라 정합하는데 어려움을 가진다. 본 연구에서 SAR 영상의 엔트로피(entropy)에 따른 경사 하강법을 이용하여 point cloud의 6 DOF를 구하고 최적의 depth map을 추출하는 기법을 제시한다. 구축한 W-band SAR system으로 주요 도로 환경 객체인 나무를 복원하는 실험을 수행하였다. 엔트로피에 따른 경사 하강법을 이용하여 복원한 SAR 영상이 기존의 레이더 좌표에서 복원한 SAR 영상보다 mean square error는 53.2828 감소했고, structural similarity index는 0.5529 증가한 것을 보였다.
Yang Hua;Xu Xi;Chengyi Qu;Jinglong Du;Maofeng Weng;Bao Ye
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.192-210
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2024
Most frequency-domain remote sensing image watermarking algorithms embed watermarks at random locations, which have negative impact on the watermark invisibility. In this study, we propose an adaptive watermarking scheme for remote sensing images that considers the information complexity to select where to embed watermarks to improve watermark invisibility without affecting algorithm robustness. The scheme converts remote sensing images from RGB to YCbCr color space, performs two-level DWT on luminance Y, and selects the high frequency coefficient of the low frequency component (HHY2) as the watermark embedding domain. To achieve adaptive embedding, HHY2 is divided into several 8*8 blocks, the entropy of each sub-block is calculated, and the block with the maximum entropy is chosen as the watermark embedding location. During embedding phase, the watermark image is also decomposed by two-level DWT, and the resulting high frequency coefficient (HHW2) is then embedded into the block with maximum entropy using α- blending. The experimental results show that the watermarked remote sensing images have high fidelity, indicating good invisibility. Under varying degrees of geometric, cropping, filtering, and noise attacks, the proposed watermarking can always extract high identifiable watermark images. Moreover, it is extremely stable and impervious to attack intensity interference.
Quality control is essential to the final product in BGA-type PCB fabrication. So, many automatic vision systems have been developed to achieve speedy, low cost and high quality inspection. A multiple threshold selection algorithm is a very important technique for machine vision based inspection. In this paper, an inspected image is modeled by using fuzzy sets and then the parameters of specified membership functions are estimated to be in maximum fuzzy entropy with the probability of the fuzzy sets, using the exhausted search method. Fuzzy c-partitions with the estimated parameters are automatically generated, and then multiple thresholds are selected as the crossover points of the fuzzy sets that form the estimated fuzzy partitions. Several experiments related to flip chip BGA images show that the proposed algorithm outperforms previous ones using both entropy and variance, and also can be successfully applied to AVI systems.
The focus of this work is placed on the analysis of the mixture formation process under the evaporative diesel-free spray conditions. In order to examine homogeneity of mixture within the vapor phase region of the injected spray, image analysis was carried out based on the entropy of statistical thermodynamics. As an experimental parameter, the injection pressure and ambient gas density were selected, and effects of the injection pressure and density variation of ambient gas on the mixture formation process in the evaporative diesel spray were investigated. In the case of application of the thermodynamic entropy analysis to evaporative diesel spray, the value of the dimensionless entropy always increases with increase in time from injection start. Consequently, the dimensionless entropy in the case of the higher injection pressure is higher than that of lower injection pressure during initial injection period.
본 논문에서 엔트로피 코딩을 위한 효과적인 예측기를 제안한다. 제안하는 예측기는 MED(median edge detector)와 GAP(gradient adaptive prediction)의 예측 에러 중의 하나를 적응적으로 선택한다. 감소한 에러는 기존의 엔트로피 코딩 방법을 이용하여 부호화한다. 실험 결과, 제안하는 알고리즘이 기존 예측 방법보다 향상된 압축이 가능함을 보인다.
Super resolution에서 High-frequency Details를 개선하는 것이 최근 문제이다. 기존에는 Super resolution을 Regression task로 접근하므로써 L2 Loss를 사용하여 이미지가 흐릿하게 되었다. 이를 해결하기위해, Classification task로 바꾸므로써 Cross Entropy Loss을 적용하여 Cross-entropy Super-resolution (CS)를 설계한다. CS를 통해 선명도와 Details이 개선되지만, 저주파의 CE Loss 학습으로인한 Black Artifacts가 발생한다. 그래서, L2 Loss는 저주파와 같이 큰 신호에 더 초점을 맞추므로, 성능 개선을 위해 저주파를 L2 Loss에서, 고주파를 CE Loss에서 학습시킨 Frequency-specific Cross-entropy Super-resolution (FCS)을 제안한다. 우리는 왜곡에 강하며 Human의 인식과 유사한 측정지표인 Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS)로 평가한다. 실험한 모든 데이터 셋에서 우리의 FCS는 Baseline보다 LPIPS가 약 1.7배 정도 개선되었다.
Image restoration technique using dual sensor is presented in this paper. Digital Radiography image (1024xlO24) is obtained by conventional resolution sensor. We also obtain local DR image data by high resolution sensor. Two dimensional maximum entropy power spectrum estimation (2-D ME PSE) is applied to low resolution image and high resolution image for the purpose of the power spectrum estimation of each image. A class of linear algebraic restoration filter, parametric projection filter (PPF), is derived from the power spectrums of each image. It is shown that the noise energy may be considerably reduced through the PPF.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권3호
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pp.133-142
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2012
This paper presents a salient region detection algorithm for auto-focusing based on the characteristics of a human's visual attention. To describe the saliency at the local, regional, and global levels, this paper proposes a set of novel features including multi-scale local contrast, variance, center-surround entropy, and closeness to the center. Those features are then prioritized to produce a saliency map. The major advantage of the proposed approach is twofold; i) robustness to changes in focus and ii) low computational complexity. The experimental results showed that the proposed method outperforms the existing low-level feature-based methods in the sense of both robustness and accuracy for auto-focusing.
신호처리와 analysis를 위한 여러 기초적인 기술이 소개되었다. 이들은 먼저 불확정성순리의 개입에 의하여 특히 교환불가능한 operator 들이 작용한 결과의 등호는 tolerance가 있을 수 있음과 random process 처리방법과 manmum entropy estimate적인 ,사고방식을 통하여 재래식 확정론적 사고방식으로부터의 이탈을 길잡았다. 마지막으로 검출, 추정 및 함수추정의 여러 기법과 covariance functron의 posltive semi-definite-ness 그리고 Karhunen-Loeve 전개, 한 화상의 SVD 등이 설명됐다.
In this paper, a new image compression technique, which uses lifting scheme and pyramid vector quantization, is proposed. Lifting scheme is a new technique to generate wavelets and to perform wavelet transform, and pyramid vector quantization is a kind of vector quantization which dose not have codebook neither codebook generation algorithm. For the purpose of realizing more compression rate, an arithmetic entropy coder is used. Proposed algorithm is compared with other wavelet based image coder and with JPEG which uses DCT and adaptive Huffman entropy coder. Simulation results showed that the performance of proposed algorithm is much better than that of others in point of PSNR and bpp.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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