기존의 DWT(Discrete Wavelet Transform) 영역에서 프랙탈 영상압축은 B${\times}$B 블록 크기로 정의역과 치역블록을 구분한 후, 임의의 치역 블록에 대하여 모든 정의역 블록을 탐색하였다. 이러한 기존의 방법은 전체영상 대하여 정의역을 탐색함으로 부호화시 많은 시간이 소요되었다. 이러한 단점을 개선하고 화질을 개선하기 위해 본 논문에서는 DWT 영역에서 레벨과 대역별로 스케일 인자를 갖는 웨이브릿 기반 프랙탈 영상압축 방법을 제안한다. 제안한 방법은 웨이브릿 기반 영역에서 셀프 아핀 시스템을 이용하여 각각의 치역 블록에 대하여 정의역 블록을 선택할 때, 공간적으로 같은 위치에 있는 상위 레벨과 대역별로 AC 계수를 정의역으로 선택한다. 그래서 부호화 시간과 화질을 개선할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4549-4566
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2017
This work presents a novel facial descriptor, which is named as multiscale adaptive local directional texture pattern (MALDTP) and employed for expression recognition. We apply an adaptive threshold value to encode facial image in different scales, and concatenate a series of histograms based on the MALDTP to generate facial descriptor in term of Gabor filters. In addition, some dedicated experiments were conducted to evaluate the performance of the MALDTP method in a person-independent way. The experimental results demonstrate that our proposed method achieves higher recognition rate than local directional texture pattern (LDTP). Moreover, the MALDTP method has lower computational complexity, fewer storage space and higher classification accuracy than local Gabor binary pattern histogram sequence (LGBPHS) method. In a nutshell, the proposed MALDTP method can not only avoid choosing the threshold by experience but also contain much more structural and contrast information of facial image than LDTP.
MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.
Shape description is an important and fundamental issue in content-based image retrieval (CBIR), and a number of shape description methods have been reported in the literature. For shape description, both global information and local contour variations play important roles. In this paper a new included-angular ternary pattern (IATP) based shape descriptor is proposed for shape image retrieval. For each point on the shape contour, IATP is derived from its neighbor points, and IATP has good properties for shape description. IATP is intrinsically invariant to rotation, translation and scaling. To enhance the description capability, multiscale IATP histogram is presented to describe both local and global information of shape. Then multiscale IATP histogram is combined with included-angular histogram for efficient shape retrieval. In the matching stage, cosine distance is used to measure shape features' similarity. Image retrieval experiments are conducted on the standard MPEG-7 shape database and Swedish leaf database. And the shape image retrieval performance of the proposed method is compared with other shape descriptors using the standard evaluation method. The experimental results of shape retrieval indicate that the proposed method reaches higher precision at the same recall value compared with other description method.
본 연구에서는 분자동역학 전산모사와 유한요소해석 기반의 균질화 기법을 통해 나노복합재의 열전도 특성을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 순차적 멀티스케일 균질화 해석기법을 제안하였다. 나노입자의 크기효과가 나노복합재의 유효 열전도 특성에 미치는 영향을 조사하기 위해 크기가 다른 구형 나노입자가 첨가된 나노복합재의 열전도 계수를 분자동역학 전산모사를 통해 예측했고, 그 결과 나노입자의 크기가 작아질수록 계면에서의 Kapitza열저항에 의해 나노복합재의 열전도 계수가 점차 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 나노입자의 크기효과를 균질화 해석모델을 통해 정확하게 묘사하기 위해 Kapitza 열저항에 의한 계면에서의 온도 불연속 구간과 고분자 기지가 높은 밀도를 가지며 흡착되는 유효계면을 추가적인 상으로 도입하여 나노복합재를 입자, Kapitza 계면, 유효계면, 기지로 구성된 4상의 연속체 구조로 모델링하였다. 이후 순차적 멀티스케일 균질화 해석기법을 통해 유효계면의 열전도 계수를 나노복합재의 열전도 계수로부터 역으로 예측했으며, 이를 입자의 반경에 대한 함수로 근사하였다. 근사 함수를 토대로 다양한 입자 체적분율과 반경에 대한 나노복합재의 유효 열전도 특성을 예측하였으며, 유효계면에 대한 매개변수 연구를 수행하였다.
Magnesium alloy shows strong anisotropy and asymmetric behavior in tension and compression curve, especially at room temperature. These characteristics limit the application of finite element method (FEM) which is based on conventional continuum mechanics. To accurately predict the material behavior of magnesium alloy at microstructural level, a methodology of fully coupled multiscale simulation is presented and a crystal plasticity model as a constitutive equation in the simulation of metal forming process is introduced in this study. The existing constitutive equation for rigid plastic FEM is modified to accommodate deviatoric stress component and its derivatives with respect to strain rate components. Viscoplastic self-consistent (VPSC) polycrystal model was selected as a constitutive model because it was regarded as the most robust model compared to Taylor model or Sachs model. Stiffness matrix and load vector were derived based on the new approach and implemented into $DEFORM^{TM}-3D$ via a user subroutine handling stiffness matrix at an elemental level. The application to extrusion and rolling process of pure magnesium is presented in this study to assess the validity of the proposed multiscale process.
In the present work, the elasto-viscoplastic behavior, interactions between grains, and the texture evolution in polycrystalline materials subjected to finite deformations are modeled using a multiscale analysis procedure within a finite element framework. Computational homogenization is used to relate the grain (meso) scale to the macroscale. Specifically, a polycrystal is modeled by a material representative volume element (RVE) consisting of an aggregate of grains, and a periodic distribution of such unit cells is considered to describe material behavior locally on the macroscale. The elastic behavior is defined by a hyperelastic potential, and the viscoplastic response is modeled by a simple power law complemented by a work hardening equation. The finite element framework is based on a Lagrangian formulation, where a kinematic split of the deformation gradient into volume preserving and volumetric parts together with a three-field form of the Hu-Washizu variational principle is adopted to create a stable finite element method. Examples involving simple deformations of an aluminum alloy are modeled to predict inhomogeneous fields on the grain scale, and the macroscopic effective stress-strain curve and texture evolution are compared to those obtained using both upper and lower bound models.
Patel, Vipulkumar Ishavarbhai;Liang, Qing Quan;Hadi, Muhammad N.S.
Interaction and multiscale mechanics
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제5권2호
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pp.91-104
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2012
There is relatively little numerical study on the behavior of eccentrically loaded high strength rectangular concrete-filled steel tubular (CFST) slender beam-columns with large depth-to-thickness ratios, which may undergo local and global buckling. This paper presents a multiscale numerical model for simulating the interaction local and global buckling behavior of high strength thin-walled rectangular CFST slender beam-columns under eccentric loading. The effects of progressive local buckling are taken into account in the mesoscale model based on fiber element formulations. Computational algorithms based on the M$\ddot{u}$ller's method are developed to obtain complete load-deflection responses of CFST slender beam-columns at the macroscale level. Performance indices are proposed to quantify the performance of CFST slender beam-columns. The accuracy of the multiscale numerical model is examined by comparisons of computer solutions with existing experimental results. The numerical model is utilized to investigate the effects of concrete compressive strength, depth-to-thickness ratio, loading eccentricity ratio and column slenderness ratio on the performance indices. The multiscale numerical model is shown to be accurate and efficient for predicting the interaction buckling behavior of high strength thin-walled CFST slender beam-columns.
One of the important requirements for the application of reduced-activation ferritic/martensitic (RAFM) steel is to retain proper mechanical properties under irradiation and high-temperature conditions. To simulate the yield strength and stress-strain curve of steels during high-temperature and irradiation conditions, a multiscale simulation method consisting of both microstructure and strengthening simulations was established. The simulation results of microstructure parameters were added to a superposition strengthening model, which consisted of constitutive models of different strengthening methods. Based on the simulation results, the strength contribution for different strengthening methods at both room temperature and high-temperature conditions was analyzed. The simulation results of the yield strength in irradiation and high-temperature conditions were mainly consistent with the experimental results. The optimal application field of this multiscale model was 9Cr series (7-9 wt.%Cr) RAFM steels in a condition characterized by 0.1-5 dpa (or 0 dpa) and a temperature range of $25-500^{\circ}C$.
이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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