In the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm, the weak threshold used in sparsity estimation is determined via maximum iterations. Different maximum iterations correspond to different thresholds and affect the performance of the algorithm. To solve this problem, we propose an improved variable weak threshold based on the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the residual error value to control the weak threshold. When the residual value decreases, the threshold value continuously increases, so that the atoms contained in the atomic set are closer to the real sparsity value, making it possible to improve the reconstruction accuracy. In addition, we improved the generalized Jaccard coefficient in order to replace the inner product method that is used in the stagewise arithmetic orthogonal matching pursuit algorithm. Our proposed algorithm uses the covariance to replace the joint expectation for two variables based on the generalized Jaccard coefficient. The improved generalized Jaccard coefficient can be used to generate a more accurate calculation of the correlation between the measurement matrixes. In addition, the residual is more accurate, which can reduce the possibility of selecting the wrong atoms. We demonstrate using simulations that the proposed algorithm produces a better reconstruction result in the reconstruction of a one-dimensional signal and two-dimensional image signal.
HDTV(high-definition television)와 개인용 컴퓨터와 같은 다양한 매체의 발전에 따라 비월주사(interlaced scanning) 방식의 신호와 순차주사(progressive scanning) 방식의 신호 상호간의 변환에 대한 요구가 점점 늘어나고 있으며, 특히 비월주사 방식을 순차주사 방식으로 바꾸어주는 순차주사화(deinterlacing)가 활발히 연구되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 논문에서는 부화소 단위의 움직임 정보를 이용한 순차주사화 알고리즘을 제안한다 이를 위해 움직임 추정과정에서 발생하는 부정확한 부화소 단위의 움직임 정보에 대하여 모델링하였다. 또한 집합이론(set-theory)에 근거하여 어떠한 사전 정보 없이 정규화값(regularization parameter)을 결정하여 영상들간의 부정확한 움직임에 의해 발생하는 에러를 최소화하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 실험을 통하여 검증 할 수 있었다.
The stochastic origin ensembles method with resolution recovery (SOE-RR) has been proposed to reconstruct proton-induced prompt gammas (PGs), and the reconstructed PG image was used for range verification. However, due to low detection efficiency, the number of valid events is low. Such a low-count condition can degrade the accuracy of the SOE-RR method for proton range verification. In this study, we proposed two strategies to improve the reconstruction of the SOE-RR algorithm for low-count PG imaging. We also studied the number of iterations and repetitions required to achieve reliable range verification. We simulated a proton beam (108 protons) irradiated on a water phantom and used a two-layer Compton camera to detect 4.44-MeV PGs. Our simulated results show that combining the SOE-RR algorithm with restricted volume (SOE-RR-RV) can reduce the error of the estimation of the Bragg peak position from 5.0 mm to 2.5 mm. We also found that the SOE-RR-RV algorithm initialized using a back-projection image could improve the convergence rate while maintaining accurate range verification. Finally, we observed that the improved SOE-RR algorithm set for 60,000 iterations and 25 repetitions could provide reliable PG images. Based on the proposed reconstruction strategies, the SOE-RR algorithm has the potential to achieve a positioning error of 2.5 mm for low-count PG imaging.
The sophisticated mathematical model is required for the design and the database construction of the advanced flight control system of UAV. In this paper, flight test of KARI's research UAV, often called DURUMI-II, is implemented for the data acquisition from the maneuver flight. The flight path reconstruction is implemented to ensure that the measured data is consistent and error free. The nonlinear system identification for the refined mathematical modeling is implemented with the verified measurements from the flight path reconstruction. The simulation with the identified results have a good validation when the simulated responses were compared to the flight tested data.
In this paper, an efficient algorithm for estimation volume and surface area and a reconstruction algorithm for 3-dimensional graphics are presented.In order to improve computing efficiency, the graph theory is utilized and the algorithm to obtain proper contour points is developed by considering several tolerances. Search for the contour points is limited by the change of curvature of cross sectional contour to provide efficiency in searching the minimum cost path. In computer simulation of these algorithms, the results show that, for the tolerance values of 1.001 and 1.002, the execution time reduced to 66%-80% and the error for the measured value is less than 3%. The reconstructed 3-dimensional images from the cross sections can be analyzed in many directions using the graphic scheme.
본 논문에서는 입체 영상 시스템 중 전송단에서의 영상의 입체감 분석을 위한 변이추정 방식에 대해 중점적으로 연구하였다. 변이추정은 기본적으로 MAE(mean absolute error)를 최소가 되도록 하는 동시에 변이를 각 방향에서의 경계값의 크기에 반비례한 정도로 평활화하는 반복적 블록 매칭 방식을 적용하였다. 수신단에서는 복원된 영상과 변이 정보를 이용하여 IVR(Intermediate View Reconstruction)을 수행하였으며, 보간법(interpolation)을 사용하는 동시에 occlusion 영역에서의 좌우 영상중 한 영상에서 외삽법(extrapolation)을 택하였다. 이 알고리즘으로 영상의 smooth 영역에서 일정하게 평활화된 변이를 추정하였고, 경계부분에서는 평활화방식에서 흔히 발생하는 oversmoothing 문제를 해결하였다. 또한 IVR에서는 다른 알고리즘에 비해 영상의 경계 부분을 살리며, occlusion 영역을 잘 보존하는 특성을 보였다.
The Estimation method for spectral reflectance of the object using five-band and nine-band have been developed. The five-band acquisition are required of five or three times same work for color image acquisition process. To solve the above problems, we proposed a new method that can be reconstructed spectral reflectance of object. The proposed method was to classify same hues corresponding a color stimulus, by using hue angle and chroma vector of a color stimulus. The reconstruction of spectral reflectance was examined by computer simulation, and evaluated by MSE(Mean Square Error) and color difference between the original and reconstructed spectral reflectance.
This paper proposes a robust, simple zonal wavefront-estimation method in a grid sampling model. More slopes are added to the integral equation of the algorithm to improve the accuracy and convergence rate of this approach, especially for higher-order optical aberrations. The Taylor theorem is applied to clarify the mathematical description of the remaining error in the proposed method. Several numerical simulations are conducted to ensure the performance and improvement in comparison to the Southwell and previous algorithm. An experiment is also conducted according to deflectometry output and the results are verified using a reference measured with a stylus system.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.
영상 보간법은 영상의 해상도를 향상시키기 위해서 사용되는 기술로서 보간 결과 영상에서 나타나는 화질 열화가 아직 까지 해결되지 않은 문제점이다. 이를 위해서 본 논문에서는 손실 정보 추정을 이용한 영상 보간법을 제안하고 제안한 알고리즘을 휴대용 장치에서 구현하였다. 제안하는 방법에서는 획득 저해상도 영상을 더욱 작은 크기로 축소한 후 다시 보간을 거쳐서 나온 영상을 이용해서 에러를 계산하고, 그 결과값을 보간하여 추정 손실 정보를 생성한다. 추정된 손실 정보는 적응적 가중치와 경합하여 최종적으로 보간된 고해상도 C영상에 더해지게 된다. 실험을 통해서 제안한 방볍이 기존의 알고리즘틀 보다 PSNR에서 2dB이상 향상된 것을 알 수 있었다. 또한 휴대용 장치에서 구현하여 실시간 처려가 가능한 것을 확인하였다. 이와 같이 제안한 방법은 영상의 확대와 영상 복원을 위한 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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