Fractal image compression can reduce the size of image data by contractive mapping of original image. The mapping is affine transformation to find the block(called range block) which is the most similar to the original image. Fractal is very efficient way to reduce the data size. However, it has high distortion rate and requires long encoding time. In this paper, we present the simulation result of fractal and VQ hybrid systems which use different clustering algorithms, normal and improved competitive learning SOFM. The simulation results showed that the VQ hybrid fractal using improved competitive learning SOFM has better distortion rate than the VQ hybrid fractal using normal SOFM.
A lane sensing algorithm using vision sensors is developed based on lane geometry models. The parameters of the lane geometry models are estimated by a Kalman filter and utilized to reconstruct the lane geometry in the global coordinate. The inverse perspective mapping from image plane to global coordinate assumes earth to be flat, but roll and pitch motions of a vehicle are considered from the perspective of the lane sensing. The proposed algorithm shows robust lane sensing performance compared to the conventional algorithms.
As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
In this paper, we introduce and study a new class of variational inclusions, called the general variational inclusion. We prove the equivalence between the general variational inclusions, the general resolvent equations, and the fixed-point problems, using the resolvent operator technique. This equivalence is used to suggest and analyze a few iterative algorithms for solving the general variational inclusions and the general resolvent equations. Under certain conditions, the convergence analyses are also studied. The results presented in this paper generalize, improve and unify a number of recent results.
A new and efficient algorithm for the integration of the thermal-elasto-plastic constitutive equation is proposed. While it falls into the category of the return mapping method, the algorithm adopts the three point approximation of plastic corrector within one time increment step. The results of its application to a von Mises-type thermal-elasto-plastic model with combined hardening and temperature-dependent material properties show that the accurate iso-error maps are obtained for both angular and radial errors. The accuracy achieved is because the predicted stress increment in a single step calculation follows the exact value closely not only at the end of the step but also through the whole path. Also, the comparison of the computational time for the new and other algorithms shows that the new one is very efficient.
This paper presents recent advances in damage visualization algorithms of laser generated ultrasonic propagation imaging(UPI) system. An effective damage evaluation method is required to extract correct information from raw data to properly characterize anomalies present in structure. A temporal-reference free imaging system provides easy and rapid defect inspection capability with less computational complexity. In this paper a number of methods such as ultrasonic wave propagation imaging(UWPI), anomalous wave propagation imaging(AWPI), ultrasonic spectral imaging(USI), wavelet ultrasonic propagation imaging(WUPI), variable time window amplitude mapping(VTWAM), time point adjustment(TPA), time of flight and amplitude mapping(ToF&Amp) and ultrasonic wavenumber imaging(UWI) are discussed with instances of successful implementation on various structures.
Cell mapping is a powerful computational technique for analyzing the global behavior of nonlinear dynamic systems. It simplifies the task of analyzing a continuous phase space by partitioning it into a finite number of disjoint cells and approximating system trajectories as cell transitions. A cell map for the system is then constructed based on the allowable control actions. Next search algorithms are employed to identify the optimal or near-optimal sequence(s) of control actions required to drive the system from each cell to the target cell by an "unravelling algorithm." Errors resulting from the cell center-point approximation could be reduced and eliminated by fuzzifying the bonders of cells. The dynamic system control method based on the cell mapping has been demonstrated for a motor control problem.l problem.
In this paper, we consider the problem of estimation of average radar cross section (RCS) for Swerling 1 fluctuation model, based on the maximum likelihood (ML) estimation method. In a mathematical development we take into account the event that target strength is lower than detection threshold, or the target is not detected. Our ML estimation for the SWR uses the score function that is the joint probability-pdf of the events and random variables. The solution to the ML estimation reduces to an expression in the from of a contraction mapping. The computational efficiency of the contraction mapping theorem is significant in computing the ML estimation as compared with other root-finding algorithms fur most radar tracking conditions.
This paper presents a hue preserving gamut mapping algorithm for color monitor and printer. The gamuts of monitor and printer are set by the profile of color reproduction media, specified by ICC(International Color Consortium) and provided by vendors, then those gamuts are represented on the CIE xy color space. In case that the color of monitor are located on out-of-gamut of printer, these are clipped on the point of gamut boundary of printer towards a reference white point. On the other hand, colors are in-gamut of printer are unchanged. An image generated by the algorithm keeps a ratio of each pixel of original image. Advantages of the algorithm are easy to implement and fast processing time than other algorithms which involve hue preserving especially in CIELAB color space.
Karthikeyan, K.;Kannan, S.;Baskar, S.;Thangaraj, C.
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제8권4호
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pp.686-693
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2013
Generation Expansion Planning (GEP) is one of the most important decision-making activities in electric utilities. Least-cost GEP is to determine the minimum-cost capacity addition plan (i.e., the type and number of candidate plants) that meets forecasted demand within a pre specified reliability criterion over a planning horizon. In this paper, Differential Evolution (DE), and Opposition-based Differential Evolution (ODE) algorithms have been applied to the GEP problem. The original GEP problem has been modified by incorporating Virtual Mapping Procedure (VMP). The GEP problem of a synthetic test systems for 6-year, 14-year and 24-year planning horizons having five types of candidate units have been considered. The results have been compared with Dynamic Programming (DP) method. The ODE performs well and converges faster than DE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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