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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국감성과학회 감성과학 감성과학 제7권 제3호
발행연도
2004.1
수록면
1 - 6 (6page)

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The algorithm developed in this paper allows us to generate or synthesize a large amount of data sets using only a small amount of signal features obtained from the original data set. Because the simulated density profiles of yarns retain the original features without a significant loss of information on the location of imperfections, the resulting fabric images are likely to resemble the original images. The data expansion system developed could generate a large area of fabric images by combining the Monte Carlo simulation and the wavelet sub-band exchange algorithm developed. The system has proven effective for simulating realistic fabric images by retaining the location of imperfections such as neps, thin and thick places.
#wavelet #Monte-carlo simulation #fabric imaging #data synthesis #sub-band exchange

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/ 1991 / Lectures on Wavelet Packet Algorithms Washington University in St google schola / 1994 / Monitoring and Visualization of Yarn and Fabric Qualities Through Signal Processing College of Textiles google schola / 1995 / Engineered Fiber Selection System Research Forum google schola / 1996 / Prediction of Fabric Appearances from Continuous Measurement of Yarn Evenness google schola / 1997 / Manual for CYROS？ google schola

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