This study examined the effects of surround luminance on the shape of the spatial luminance contrast sensitivity function (CSF). The reduction in brightness of uniform neutral patches shown on a computer controlled display screen is also assessed to explain the change of CSF shape. Consequently, a large amount of reduction in contrast sensitivity at middle spatial frequencies can be observed; however, the reduction is relatively small for low spatial frequencies. In general, the effect of surround luminance on the CSF appears similar to that of mean luminance. Reduced CSF responses result in less power of the filtered image; therefore, the stimulus should appear dimmer with a higher surround luminance.
Kim, Solhee;Jeon, Hyejin;Choi, Ji Yon;Seo, Il-Hwan;Jeon, Jeongbae;Kim, Taegon
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.5
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pp.69-80
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2023
Carbon neutrality in agriculture can be derived from systematic GHG reduction policies based on quantitative environmental impact analysis of GHG-emitting activities. This study is to explore how to advance the calculation of carbon emissions from agricultural activities to the detailed spatial level to a spatial Tier 3 level (Tier 2.5 level), methodologically beyond the Tier 2 approach. To estimate the GHG emissions beyond the Tier 2.5 level by region for detailed spatial units, we constructed available activity data on carbon emission impact factors such as rice cultivation, agricultural land use, and livestock. We also built and verified detailed data on emission activities at the field level through field surveys. The GHG emissions were estimated by applying the latest national emission factors and regional emission factors according to the IPCC 2019 GL based on the field-level activity data. This study has significance that it explored ways to build activity data and calculate GHG emissions through statistical data and field surveys based on parcels, one of the smallest spatial units for regional carbon reduction strategies. It is expected that by utilizing the activity data surveyed for each field and the emission factor considering the activity characteristics, it will be possible to improve the accuracy of GHG emission calculation and quantitatively evaluate the effect of applying reduction policies.
This is a continuous study on the dam effects for the spatial extension of flood data. In this study, flood reduction rates of dams and their influences on downstream using the spatially extended flood data were implemented. Nam-Han River was selected for measuring the impacts of ChoongJu and HoangSung dams. In the evaluations of flood reduction rate at dams, the larger flood events have the lower flood reduction rates for both dams. At the YeoJoo water level station, the analyses of the relations between flood reduction rates and the sizes of watersheds dams located were performed. the sizes of watersheds having a functional dam have highly influenced on the reduction rates of flood. The average of flood reduction rates was smaller than the area rate. For instances, area rates of HoangSung (0.02) and ChoongJu dams (0.6) are larger than the average flood reduction rates for HoangSung (0.01) and ChoongJu dams (0.51), respectively. However, the water level station follows the dam flood reduction characteristics of dams themselves. The spatial effects of dam flood reductions are analyzed based on the three water level stations (GangChun, YeoJoo, YangPyung). The distance of flood reduction rates lower than 0.1 as average flood reduction rate was the area 7 times of watershed having a dam with 0.02 as a minimum reduction rate.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.5
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pp.40-47
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2009
A motion adaptive video noise reduction scheme is proposed by cascading a temporal filter and a spatial filter. After a noise-robust motion detection is performed with a pre-spatial filter, the strength of the motion adaptive temporal filter is controlled by the amount of temporal movement. In order to fully utilize the temporal correlation of video signal, noisy input image is processed first by the temporal filter, therefore, image details of temporally stationary region are quite well preserved while undesired noises are suppressed. In contrast to the pre-spatial filter used for the robust motion detection, the cascaded post-spatial filter removes the remained noises by considering the strength of the temporal filter and the spatial self-similarity search results obtained from the pre-spatial filter.
Although Synthetic Aperture Radar(SAR) is a very powerful and attractive tool, automatic interpretation of SAR images is extremely difficult because of several reason. Spatially, speckle noise reduction in SAR images is important step to interpret the SAR image at the preprocessing step. The speckle noise in SAR images is modeled to be multiplicative, and therefore, a signal-dependent noise. So, it has deflated many image-denoising algorithms that are based on additive noise model. In this paper, we propose an adaptive wavelet shrinkage method for speckle noise reduction in SAR images by analyzing the high frequency level in detail. We first decompose minutely the high frequency level to analyze the noise level. And then, we determine the weighting threshold value per the level, and layer. Finally, using those weighting threshold, we produce the efficient wavelet shrinkage method. So, this method not only reduces the speckle noise, but also preserves image detail and sharpness.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.1
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pp.12-18
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2014
In this paper, a new peak-to-average power ratio (PAPR) reduction method for spatial modulation(SM) is presented. By using the matrix with all non-zero elements to precode the signals before transmitting, the transmit power is scattered over all transmit antennas for achieving the goal of PAPR reduction. If this matrix is also an unitary matrix, the distribution of transmit power over transmit antennas will be uniform and it also could retain the characteristic of avoiding inter channel interference (ICI) due to the orthogonality of unitary matrix. In case of a non-ideal amplifier, the proposed method can produce a considerable improvement that increases with a number of transmit antennas in performance. Furthermore, the new scheme achieves an identical performance with conventional one in the case of ideal amplifier.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.1-14
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2020
Antenna selection is a method to enhance the performance of spatial multiplexing multiple-input multiple-output (MIMO) systems, which can achieve the diversity order of the full MIMO systems. Although various selection criteria have been studied in the literature, they should be adjusted to the detection operation implemented at the receiver. In this paper, antenna selection methods that optimize the post-processing signal-to-noise ratio (SNR) and eigenvalue are considered for the lattice reduction (LR)-based receiver. To develop a complexity-efficient antenna selection algorithm, the incremental selection strategy is adopted. Moreover, for improvement of performance, an additional iterative selection method is presented in combination with an incremental strategy.
Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.427-427
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2015
The storm water management and drainage relation are the key variable that plays a vital role on hydrological design and risk analysis. These require knowledge about spatial variability over a specified area. Generally, design rainfall values are expressed from the fixed point rainfall, which is depth at a specific location. Concurrently, determine the areal rainfall amount is also very important. Therefore, a spatial rainfall interpolation (point rainfall converting to areal rainfall) can be solved by areal reduction factor (ARF) estimation. In mainland of South Korea, for dam design and its operation, public safety, other surface water projects concerned about ARF for extreme hydrological events. In spite of the long term average rainfall (2,061 mm) and increasing extreme rainfall events, ARF estimation is also essential for Jeju Island's water control structures. To meet up this purpose, five fixed rainfall stations of automatic weather stations (AWS) near the "Hancheon Stream Watershed" area has been considered and more than 50 years of high quality rainfall data have been analyzed for estimating design rainfall. The relationship approach for the 24 hour design storm is assessed based on ARF. Furthermore, this presentation will provide an outline of ARF standards that can be used to assist the decision makers and water resources engineers for other streams of Jeju Island.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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