T E L KO M NIK A , V ol . 17 No. 5,  O c tob er   20 1 9,  p p. 2 55 4 ~ 25 60   IS S N: 1 69 3 - 6 93 0 accr ed ited   F irst  Gr ad e b y K em en r istekdikti,  Decr ee  No: 2 1/E/ K P T /20 18   DOI:   10.12928/TE LK OM N IK A .v 1 7 i 5 . 12799      25 54       Rec ei v ed   O c tob er  5 , 2 01 8 ;   Rev i s ed   Ma r c h   28 , 2 01 9 ; A c c ep ted   A pri l   12 , 2 01 9   n o v e l ele men t ar y  s pat i al ex pa nd in g sc hem e f orm  o SIS met ho w i th  m od i f y in G e man & McCl ure   f un ct ion       Dar u n  Ke sr ar at * 1 , Ko r n ka mo l T h ak u lsukanant 2 ,   V o r apo j P at anav ijit 3   As s u m p t i o n  Un i v e rs i ty  o T h a i l a n d  (AU),  T h a i l a n d   *C o rre s p o n d i n g  a u th o r,  e - m a i l :  d a ru n k s r@g m a i l . c o m 1 k th a k u l s u k a n a n t@y a h o o .c o m 2 p a ta n a v i j i t@y a h o o .c o m 3       Ab strac t   B e c a u s e   o f   t h e   f e a s i b l e   a n d   i m p r e s s i v e   f a l l o u t ,   t h e   c l a s s i c a l   S u p e r - R e s o l u t i o n   R e c o n s t r u c t i o n   ( S R R i s   t h e   c o n t e m p o r a r y   a l g o r i t h m   f o r   i m p r o v i n g   s p a t i a l   i n f o r m a t i o n   a n d   r e d u c i n g   n o i s e   a n d   S I S R   ( S i n g l e - I m a g e   S u p e r - R e s o l u t i o n )   m e t h o d ,   w h i c h   i s   f o r m   o n   t h e   c l a s s i c a l   S R R ,   i s   s o l e l y   d e v e l o p e d   f o r   i m p r o v i n g   s p a t i a l   i n f o r m a t i o n .   D i s a s t r o u s l y ,   d e f i c i e n c y   o f   t h e   c l a s s i c a l   S I S R   m e t h o d   i s   c o n c e p t u a l l y   c o m p u t e d   f r o m   t h r e e   s p e c i f i c a t i o n s  ( b ,  h ,   k )  a n d  t h e   s i m u l a t i n g  c a l c u l a t i o n   o f  t h e  o p t i m i z e d  s p e c i f i c a t i o n s  f o r  i n t e r p o l a t i n g  t h e  b e t t e r   a n d   h i g h e r   s p a t i a l   i n f o r m a t i o n   i m a g e s   w i t h   h i g h e s t   P S N i s   s o   b u r d e r s o m e .   F o r   f i g u r i n g   o u t   t h i s   i s s u e ,   t h e   G e m a n &M c C l u r e   f u n c t i o n   i s   p r o p o s e d   t o   r e p l a c e   w i t h   t h e   o r d i n a r y   S I S R   f u n c t i o n   b e c a u s e   t h i s   f u n c t i o n   i s   c o n c e p t u a l l y   c o m p u t e d   f r o m   o n l y   o n e   s p e c i f i c a t i o n   ( T ) ,   c o n t r a r y   t o   t h r e e   s p e c i f i c a t i o n s   s i m i l a r   t o   c l a s s i c a l   S I S R   m e t h o d   h e n c e   t h i s   a n a l y t i c   a r t i c l e   f o c u s e s   t o   o f f e r   a   n o v e l   e l e m e n t a r y   s p a t i a l   e x p a n d i n g   s c h e m e   f o r m   o n   S I S R   m e t h o d   w i t h   m o d i f y i n g   G e m a n &M c C l u r e   f u n c t i o n .   T h e r e f o r e ,   t h e   f a l l o u t   o f   a   p r o p o s e d   s p a t i a l   e x p a n d i n g  s c h e m e  a p p r o x i m a t e l y  m a t c h e s  t o   c l a s s i c a l  S I S R  m e t h o d .  F r o m  t h e s e  r e a s o n ,  a   n o v e l  e l e m e n t a r y   s p a t i a l   e x p a n d i n g   s c h e m e   i s   e a s i l y   i m p l e m e n t e d   f o r   r e a l   w o r k s .     Key w ords d i g i t a l   i m a g e   i n te r p o l a t i o n ,   d i g i ta l   i m a g e   p ro c e s s i n g G e m a n &M c Clu re   fu n c ti o n s i n g l e - i m a g e   s u p e r  re s o l u t i o n   (SS IR) s u p e r - re s o l u ti o n  re c o n s tru c ti o n   (SS R)     Copy righ ©  2 0 1 9   Uni v e rsi t a s  Ahm a D a hl a n.  All  rig ht s  r e s e rve d .       1. C o mp r ement ar y I n v es t i g atio n   B ec au s of   great  r eq ui r em en of   c on te m po r ar y   c om pu ter  v i s i o an i m ag e     proc es s i ng   [ 1 - 5]  f or  m ore  tha on e   an ha l f   de c ad e s i m ag es   wi th  be tt er  an d   hi g he r   s pa ti a l   i nf orm ati on   i s   dram ati c al l y   r eq ui r e ho wev er  al m os r ec orded  i m ag es   i s   us ua l l y   l o wer   s pa t i al   i nf orm ati on w h i c ar r ec o r de b y   m ark eti ng   bu i l d - i n   CCT V   or  c am era.  T he r ef or e,  th r eg ul ar   di g i ta l   i m ag i nt erpo l at i o i s   c on c ep tua l   i d ea   i order   to  c r ea ti n an   i m ag wi th   hi gh er  s pa ti al   i nf orm ati on   f r o m   on i m ag wi th  l o wer   s pa ti al   i nf orm ati o n.  T he   do m i na nt  as p i r a ti on   of   s pa ti a l   ex pa nd i n s c he m f or m   o S I S m eth od wh i c i s   de v el op e f r om   the   w or l d w i d f am ou s   S up er - Res ol uti on   R ec on s t r uc ti on   ( S RR)   [ 6 - 17 ],   i s   f or   s ol e l y   i m prov i ng   s p ati al   i nf orm ati on Conc ep t ua l l y b oth   S RR  a n S I S are  an   i l l - po s ed   i n v ers ed   i s s ue   [1 0 1 6 f r o m   the   r ea s o tha c op i o us   hi g he r   s pa t i a l   i nf orm ati on   i m ag es   c an   be   c on s ti tut ed   f r om   on l y   on r ec ord ed   i m ag w i th  l o w er  s pa ti a l   i nf or m ati on   u n de r   th i d en t i c al   r ec ord i n g   proc es s In  the   S IS i n qu i r i ng   i th l as two  a nd   ha l f   de c ad es o ne   of   the   m os f ea s i bl e   a nd   i m pres s i v e   s pa t i a l   ex p an d i n s c he m i s   th S IS m eth od   us i ng   bo un d ar y   c on s tr uc t i ng   tec h ni q ue s whi c h   i s   or i g i na l l y   i n v en t ed   b y   B o - W on   J eo [ 18 ]   i 20 0 6.  T hi s   m et ho d   c an   c on s ti t ute   b ett er   a nd   hi g he r   s pa t i al   i nf orm ati on   i m ag es   an d,   m oreov er,  ha s   l o w   c om pl ex i t y .   T hi s   S I S m eth od   i s   i n c orpor ate d   b y   t w do m i na n s ub - s y s tem s the   bo u nd ar y   c on s tr uc t i ng   s ub - s y s t em   an th r eg ul a r i z e f un c ti on I t he   f i r s s ub - s y s tem the   bo un da r y   c o ns tr uc ti n s ub - s y s tem   i s   c on c ep tua l l y   c om pu ted   f r om   La pl a c i an   p y r am i d     m eth od   [19 - 2 3]  f or  c on s tr uc ti ng   bo un d ar y   an d   l i ne   of   th hi gh er  s pa t i al   i nf or m ati on   i m ag e.  In  the   s ec on s ub - s y s te m the   r eg ul ari z ed   f un c ti on   C   (x y )   [18 i s   c on c e ptu a l l y   c om pu ted   f r o m   three  s pe c i f i c ati o ns   ( b,  h,  k )   an the   s i m ul ati ng   c al c u l at i o o f   t he   op ti m i z e s pe c i f i c ati o ns   [24 2 5]  f or   i nte r p ol ati ng   the   be t ter  a nd   hi gh er  s p ati al   i nf orm ati on   i m ag es   wi th   hi gh es t   P S NR F or  f i gu r i ng   ou t hi s   i s s u e th G em an & Mc Cl ure   f un c ti on   [ 26 ],   whi c h as   be en   m ath em ati c al l y   gu ara nte an i nv es ti g ate f or  m or tha t hi r t y   y e ars   the r eb y   t he   G em an & Mc C l ure   f un c ti on   ha s     an   ex h au s ti v i n qu i r i ng i s   c on c ep tu al l y   c om pu ted   f r om   on l y   o ne   s pe c i f i c ati o ( T ) c on tr ar y   to  th r ee   s pe c i f i c at i on s   s i m i l ar  to  c l as s i c al   S I S m eth od T he r ef ore,  thi s   an a l y t i c   arti c l f oc us es   to   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l  e l e me n tary  s pa t i al   ex pa nd i n g s c he m e f orm  on  S IS R m eth o d ... ( D arun  K e s r arat )   2555   of f er  no v el   el em en tar y   s pa ti a l   ex p an d i n s c he m e   f or m   on   S IS m eth od   a nd   m od i f y i ng   G em an & Mc Cl ure   f un c ti on .   T he   an al y ti c   art i c l c a b ad j us ted   as   en s u i ng Th e   f i r s organ i z ed   c on t en t   i s   the   c o m pl em en tar y   i n v es t i ga ti o of   the   S S m eth od   an S IS m eth od Nex t,  th s ec on orga ni z e d   c on ten t  i s  t he  c l as s i c al  s pa t i al  ex pa nd i ng  s c he m e f or m   on   S IS R m eth od S u bs eq u en tl y the  th i r organ i z ed   c o nte nt  i s   th n ov e l   s p ati al   ex pa nd i ng   s c he m f or m   on   propos ed   G e m an & Mc Cl ure   S IS m eth od .   La ter,  t he   f orth  org an i z e c o nte nt  i s   c o m pu ter  c o m pu tat i on   s u bs ta nti a ti o n,  whi c h   are  c om pa r ati v e l y   as s es s ed   to  thre ord i na r y   s pa t i a l   ex pa nd i n s c he m es ne ares t,  bi l i n ea r   an bi c ub i c , o n  bo un t i f ul  i m ag e s . Fi na l l y , t he  f i f th  orga ni z e d c on te nt  i s  th the atri c a l  c on c i s i o n.       2.  T h e Cla ss ica l  S p ati al  E xpan d ing  S ch eme  f o r o n  S IS R M eth o d   T hi s   organi z e c on ten t   r ap i dl y   ex p ou n ds   the   a l go r i thm i c   ap preh en s i on   of   ordi n ar y   S IS m eth od   [18 ]   us i n b ou n d ar y   c on s tr uc t i ng   tec h ni q u es w h i c i s   c om pu ted   f r om   bo un da r y   c on s tr uc ti ng   proc ed ure ( as   ex hi b i i n F i gu r 1) an G e m an & Mc Cl ure   r e gu l ari z at i o n p r oc e d ure.     2 .1.  B o u n d a r y   C o n struct i n g   P r o c edu r e   T he   v i ta l   target  of   thi s   bo un da r y   c o ns tr uc ti n proc ed ure  [1 8 i s   f or  c on s tr uc ti ng     the  bo u nd ar y ,   de tai l   an d   ed ge   of   the   b ett er   an d   hi gh er   s pa t i a l   i nf orm ati on   i m ag es   wi th     hi g he s t P S NR .   A f i r s t,  the   r ec orde l o s pa ti al   i nf or m ati on   i m ag e   ( ( ) 0 , G x y   at  mn )   s pa ti al l y   s c al es   do w n   to   c on s tr uc ti ng   a   c l a s s   of   l o s pa t i al   i nf orm ati on   i m ag e s   as   ( ) 1 , G x y   at  22 mn ( ) 2 , G x y   at   44 mn ,   ( ) 3 , G x y   at  88 mn   and  ( ) 4 , G x y   at  16 16 mn .   A s ec on d op erati ng   ordi n ar y   s pa t i a l   ex pa nd i ng   s c he m e c l as s   of   m ore  s pa ti al   i nf orm ati on   i m ag e s   are   c on s tr uc t ed   f r om   ea c l o w   s pa ti a l   i nf orm ati on   i m ag e s   ( fr o m     f i r s proc ed ure)   as   ( ) 0 , L x y   at  mn   fr om   ( ) 1 , G x y   at  22 mn ( ) 1 , L x y   at  22 mn   f r o m   ( ) 2 , G x y     at  44 mn ( ) 2 , L x y   at  44 mn   f r o m   ( ) 3 , G x y   at  88 mn   and  ( ) 3 , L x y   at   88 mn   f r o m   ( ) 4 , G x y   at  16 16 mn .   A t hi r d,   op erati ng   La p l ac i a hi s t og r am   c o m pu tat i o a nd   G au s s i an   s ta ti s ti c a l   an al y s i s the   f i r s an s ec on m o m en s tat i s ti c   f al l o ut  a e ac h   s pa ti al   l e v e l   of   the  bo u nd ar y de ta i l   an ed ge   i m ag es   are   c on s tr uc t ed   as   ( ) 00 ,    at   mn ( ) 11 ,    at  22 mn ( ) 22 ,    at  44 mn   an ( ) 33 ,    at   88 mn .   A f ou r th,   f or  r ap i c ou nti ng   an r am i f i c ati on   r ed uc t i on   b y   us i ng   L ap l ac i a s tat i s ti c a l   an a l y s i s ,   the   f i r s an d   s ec on m om en s tat i s ti c   f al l o uts   ( ,  )   are  r ed uc ed   to  be   o ne   s tat i s ti c   f al l ou t  ( )  as   0   at  mn 1   at  22 mn 2   at  44 mn   an 3   at   44 mn .   A f i f th,   b y   op era ti n t he   l ea s s qu are  i nte r po r at i ng   s c he m e,  the   b ou n da r y ,   d et ai l   an ed ge  i m ag e o f  th hi gh er s pa ti al   i nf orm ati on  i m ag es   ( ) 1 , L x y %   at  22 mn   is   r ec on s tr uc te d.     2 . 2 O r d in ar y R egu l ar iz ati o n   P r o c edu r e   T he   v i ta l   targ et  of   thi s   b ou nd ar y   c on s tr uc t i ng   proc ed ure  i s   f or  f orc ei ng   the   up pe r   l i m i tat i o of   the   de tai l   an ed g i m ag of   the   hi g h er  s pa ti a l   i nf or m ati on   ( ( ) , C x y )   tha i s   c on s tr uc ted   b y   the   b ou nd a r y   c o ns tr uc ti n proc ed ure   wi th  t he   or d i na r y   r eg u l ar i z a ti on   proc ed ure   as   en s ui ng :     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) , ,, , M x y b k M x y M x y h C x y + + =   ( 1)     where  b k   an h   are f i x   s pe c i f i c ati on s   A f i na l the   hi g s pa t i a l   i nf or m ati on   i m ag e   c an   be   c on s tr uc t ed   b y   a dd ng   of   the   bo un da r y d eta i l   an d   ed ge   i m ag of   the   hi gh er  s p ati al   i nf or m ati on   i m ag es w h i c are  m ul ti y p l e wi th  t he   f al l ou of   the   r e g ul ari z a ti on   proc e du r ( ( ) ( ) ( ) 11 ˆ , , , L x y C x y L x y −− = % )   an the   hi gh er   s pa ti a l   i nf orm ati on   i m ag ( ( ) 1 , % G x y )   at  22 mn w h i c i s   c on s tr uc ted   b y   op erat i ng   ordi na r y   s pa ti a l  ex p an d i n g s c he m e.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   25 5 4 - 25 60   2556   3.  T he   N o v el   E le men t ar y   S p atial   E xpan d ing   S ch em e   f o r m   o n   S IS M eth o d   w it h   M o d if y ing   G eman& M cC l u r F u n ctio n   A s   ex po u nd s   i th p r ev ou s   orgi an z i e c on t e nt th ord i na r y   r eg ul ar i z ati on     proc ed ure  [1 8 ] whi c i s   de f i ne i ( 1),   c on c ep t ua l l y   c o m pu ted   f r o m   three  s pe c i f i c ati o ns   ( b,  h,  k )   the r eb y   th s i m ul ati n c al c ul at i o of   the   op t i m i z ed   s p ec i f i c ati o ns   f or  i nte r po l ati ng   the   be tt er  an hi g he r   s pa t i a l   i nf orm ati on   i m ag es   w i t h i gh es P S NR   i s   s b urder s om e.   F or  f i gu r i ng   ou t   th i s   i s s ue t he   G em an & Mc C l ure  f un c ti o n   [ 26 ]   i s   c o nc ep tu al l y   c om pu ted   f r om   on l y   o ne     s pe c i f i c ati o n (T ) , c on tr ar y  t o t hree  s pe c i f i c at i on s  s i m i l a r  to  c l as s i c al  S I S R m eth od .   T he   G em an & Mc Cl ure   f un c ti on   an d   i ts   grad i en i s   de f i ne d   as   e ns ui ng   ( 2 )   a nd   ( 3 ) ,   r es pe c ti v el y :     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 2 2 , , , G M G M GM M x y C x y T T M x y   =  +    ( 2 )     ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 4 2 2 4 2, , , G M G M GM M x y C x y T T M x y = +   ( 3 )     where  GM T i s   G em an & Mc Cl ure   s pe c i f i c ati o n,  w h i c i s  c om pu te d b y  f ul l  s ea r c h m eth od .       4.  C o mp u t er   C o mp u t atio n   S u b stat n t iatio n   T hi s   organi z ed   c on ten t   ex ha us ti v e l y   ex po u nd s   s ub s tan ti ati on   f r om   c om pu ter   c o m pu tat i on ,   w h i c h a r e  c ov ered b ou nti f ul  i m ag es  s uc as  Cam era m an , T r ee , Hou s e,  Res o l ut i on   c ha r t,  S tr e am   an brid ge ,   S ai l b oa t,  P ep pe r s T i ff an y ,   B ab o on L en a,  F - 16 M ob i l F r am e1 0,  P en t ag o n,  A er i a l   [ 24 25 ]   as   ex po un d   i T ab l a n are   c om pu ti ng   b y   MA T LA B   s of t w are.    A f i r s t,  ea c h   ord i na r y   i m ag e   i s   s c a l ed   d o w n   a nd   c o m bi ne d   wi th   no i s e   f or  r ec on s tr uc ti on     the   r ec ord ed   i m ag e.  N ex t,  the   no v e l   e l em en tar y   s pa t i al   ex pa n di ng   S I S s c he m e,  th ordi n ar y   s pa ti a l   ex pa n d i ng   S IS s c he m e,  s pa ti al   ex p an di n n ea r es s c he m e,  s pa ti al   ex p an d i ng   b i l i n ea r   s c he m an s pa t i a l   ex p an d i ng   bi c ub i c   s c he m are  op er ate on   e ac r ec orded  i m ag   f or  c o m pa r ati v e l y   as s es s i ng   th f ea s i bl a nd   i m pres s i v f al l ou of   the   pro po s ed   s pa ti a l   ex pa nd i n g s c he m e.       T ab l e 1 . T he  C om pu ter Co m pu tat i on   S ub s t an t i at i on   I m a g e   N a m e   R e s o lut ion   I m a g e   N a m e   R e s o lut ion   C a m e r a m a n   2 5 6   x   2 5 6   Tif f a n y   5 1 2   x   5 1 2   Tr e e   2 5 6   x   2 5 6   B a b o o n   5 1 2   x   5 1 2   H o u s e   2 5 6   x   2 5 6   Lena   5 1 2   x   5 1 2   R e s o lut ion   c h a r t   2 5 6   x   2 5 6   F - 16   5 1 2   x   5 1 2   S t e a &   b r idg e   5 1 2   x   5 1 2   M o b il e   Fr a m e 10   7 0 4   x   4 8 0   S a il b o a t   5 1 2   x   5 1 2   P e n t a g o n   1 0 2 4   x   1 0 2 4   P e p p e r s   5 1 2   x   5 1 2   A e r ial   1 0 2 4   x   1 0 2 4       4 . 1 No  O u t li er   A f i r s t,  th org an i z ed   s u b - c on ten t   ex po un ds   the   op ti m i z at i o of   G em an & M c Cl ure   s pe c i f i c ati o n ( GM T )  th at  i s  m od i f i ed   du r i ng   0 t o 2 0 00  f or i nte r po l at i n g t h e b ett er  an d  h i g he r  s pa t i a l   i nf orm ati on   i m ag es   w i t hi g he s P S NR.  T he   c o m pu ter  c o m pu tat i on   s ub s ta nti ati on   of   no   ou tl i er  i s   ex po un de d   i th F i gu r 2.  F r om   thi s   s ub s tan t i at i o i n   th i s   f i gu r e,  i c a be   f i r m ed   tha th G em an & Mc Cl ure   s pe c i f i c a ti on   i s   f i x   to   be   o pti m i z e at  9 00 - 10 50   f or  no r m al   i m ag es   an d   th G em an & Mc Cl ure   s p ec i f i c a ti on   i s   f i x   to  b o pti m i z e d   at  1 25 0 - 14 5 0   f or  i m ag wi th  bo u nti f ul   bo un da r y de t ai l   an e dg i nf orm ati on .   T he   gl ob a l   c o m pu tat i o s ub s tan ti a ti o i P S NR  i s   ex po un de i T ab l f or  no   ou tl i er.  T he   f ea s i bl an i m pres s i v f al l o ut  of   the   no v e l   el em en tar y   s pa ti a l   ex p an d i ng   s c he m ap prox i m ate l y   m atc he s   to  c l as s i c al   S IS m eth od   ne v erth el es s   th s i m ul ati ng   c a l c ul ati on   of   the   op t i m i z ed   s p ec i f i c ati o n   i s   s r ea di l y   an r a pi dl y   c o m pa r ed   w i t c l as s i c al   S IS R m eth od  ( w i t h t hree  s pe c i f i c at i on ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l  e l e me n tary  s pa t i al   ex pa nd i n g s c he m e f orm  on  S IS R m eth o d ... ( D arun  K e s r arat )   2557       F i gu r 1.  no v e l   el em en ta r y  s pa t i al  ex pa nd i ng  s c he m e f or m  on  S I S R m eth od   wi t h b o un d ar y           F i gu r 2 . T he  c om pu ter c om pu tat i on  s u bs tan t i at i on  of  th G em an & Mc C l ure   s p ec i f i c ati on  a nd   the  f ea s i b l e f al l o ut  of  a  n ov el  e l em en tar y  s p ati al   ex pa n di n g s c he m e   at  no   ou t l i er       T ab l 2 . T he   G l ob a l   C om p uta t i on   S u bs tan t i at i o n i n P S NR of   N O utl i er   P S N R   ( in  d B )   C las s i c a l   S p a t ial  E x p a n d ing   S c h e m e   S p a t ial   E x p a n d ing   S c h e m e   U s ing   S I S R   n e a r e s t   b il ine a r   b ic u b ic   Or d ina r y   G&M   L e n a   2 5 6   3 0 . 7 8 4 7   3 1 . 0 3 0 5   3 1 . 8 2 8 1   3 2 . 0 7 5 9   3 2 . 1 1 6 0   Gir 2 5 6   3 0 . 9 3 5 4   3 1 . 4 6 0 2   3 1 . 9 9 9 7   3 2 . 7 2 6 8   3 2 . 4 4 0 5   B a b o o n   2 5 6   2 3 . 2 5 5 6   2 3 . 0 5 4 6   2 3 . 6 1 4 2   2 3 . 8 2 1 5   2 3 . 8 2 2 7   H o u s e   1 2 8   2 9 . 5 0 5 3   3 0 . 1 1 3 5   3 0 . 8 9 4 4   3 1 . 0 9 7 5   3 1 . 3 1 1 9   R e s o lut ion   c h a r t   1 9 . 5 6 4 3   2 0 . 0 1 4 3   2 0 . 9 6 9 9   2 1 . 4 6 7 6   2 1 . 1 3 2 0   P e p p e r s   2 5 6   3 0 . 9 2 5 4   3 1 . 7 8 3 5   3 2 . 6 8 1 4   3 2 . 9 6 2 3   3 3 . 4 5 6 8   A irp lan e   2 5 6   3 0 . 2 8 6 1   3 1 . 0 8 0 2   3 1 . 8 5 1 5   3 2 . 7 5 9 4   3 2 . 6 1 6 0   P e n t a g o n   5 1 2   2 8 . 8 0 3 9   2 8 . 8 5 6 9   2 9 . 6 3 4 5   2 9 . 8 9 8 7   2 9 . 9 7 0 7   A e r ial  5 1 2   2 5 . 6 7 3 0   2 6 . 2 0 2 5   2 7 . 4 8 3 9   2 7 . 8 9 4 4   2 7 . 9 8 1 5   Tr e e   1 2 8   2 5 . 5 0 5 8   2 6 . 2 1 2 1   2 7 . 3 2 0 1   2 7 . 9 0 7 7   2 7 . 8 7 7 1   S a il b o a t   o n   la k e   2 8 . 7 8 8 1   2 9 . 3 0 0 6   3 0 . 3 9 9 0   3 0 . 7 1 7 0   3 0 . 8 2 2 7   C a m e r a m a n   2 5 . 4 8 8 4   2 5 . 6 5 9 0   2 6 . 5 2 6 7   2 6 . 8 7 3 5   2 6 . 9 4 7 2   S t e a &   b r idg e   2 5 . 6 7 8 7   2 5 . 8 5 3 3   2 6 . 6 5 3 5   2 6 . 9 2 0 2   2 6 . 9 6 5 5   M o b il c a Fr a m e   2 2 . 0 8 6 3   2 2 . 1 2 2 3   2 3 . 0 3 3 3   2 3 . 3 3 2 4   2 3 . 4 3 3 4   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   25 5 4 - 25 60   2558   4 . 2 G au ss ian  O u t lie r   A f i r s t,  f or   G au s s i an   ou tl i e r   at  35   dB th v i tal   t arget  of   thi s   c o m pu tat i o s ub s ta nti a ti o i s   the   c a l c ul ati on   of   th op ti m i z e s pe c i f i c at i on s   whi c i s   m od i f i ed   du r i ng   0   to  20 00   f or  i nte r p ol ati ng   th be tt er  an d   hi gh er  s pa ti al   i nf or m ati on   i m ag es   w i th  h i gh e s P S NR  as   ex po un de d   i th F i gu r 3 F r om   thi s   s ub s tan t i at i o i th i s   f i gu r e,  i c an   be   f i r m ed   tha th G e m an & Mc Cl ure   s pe c i f i c ati o i s   f i x   to  be   o pti m i z ed   at  1 05 0 - 1 25 f or  no r m al   i m ag es   an the   G em an & Mc Cl ure   s pe c i f i c ati o i s   f i x   to  be   op ti m i z ed   at  14 0 0 - 16 0 f or  i m ag w i t bo u nti f ul   bo u nd ar y de ta i l   a nd   ed ge   i nf orm ati on .   T he   g l ob al   c om pu tat i on   s ub s t an t i at i on   i P S NR  i s   ex po un de i T ab l e   3   f or  35 d B   G a us s i an   ou t l i er T he   f ea s i b l e   an i m pres s i v f al l ou of   the   no v e l   el e m en tar y   s p ati al   ex pa nd i n s c he m ap pro x i m ate l y   m atc he s   to   c l a s s i c al   S IS R   m eth od   ne v erthel es s   th s i m ul ati ng   c a l c ul ati on   of   the   op t i m i z ed   s p ec i f i c ati o n   i s   s r ea di l y   an r a pi dl y   c o m pa r ed   w i t c l as s i c al   S IS R m eth od  ( w i t h t hree  s pe c i f i c at i on ) .           F i gu r 3 . T he  c om pu ter c om pu tat i on  s u bs tan t i at i on  of  th G em an & Mc C l ure   s p ec i f i c ati on  a nd   the  f ea s i b l e f al l o ut  of  a  n ov el  e l em en tar y  s p ati al   ex pa n di n g s c he m e   at  35 d B  G a us s i an  o utl i er       T ab l 3 . T he   G l ob a l   C om p uta t i on   S u bs tan t i at i o n i n P S NR of   35 dB  G au s s i a n   O ut l i er   P S N R   ( in  d B )   C las s i c a l   S p a t ial  E x p a n d ing   S c h e m e   S p a t ial   E x p a n d ing   S c h e m e   U s ing   S I S R   n e a r e s t   b il ine a r   b ic u b ic   Or d ina r y   G&M   L e n a   2 5 6   3 0 . 7 8 4 7   3 1 . 0 3 0 5   3 1 . 8 2 8 1   3 1 . 7 7 6 6   3 1 . 7 9 9 8   Gir 2 5 6   3 0 . 9 3 5 4   3 1 . 4 6 0 2   3 1 . 9 9 9 7   3 1 . 6 2 8 8   3 1 . 3 8 1 1   B a b o o n   2 5 6   2 3 . 2 5 5 6   2 3 . 0 5 4 6   2 3 . 6 1 4 2   2 3 . 7 3 2 4   2 3 . 7 2 8 4   H o u s e   1 2 8   2 9 . 5 0 5 3   3 0 . 1 1 3 5   3 0 . 8 9 4 4   3 0 . 6 7 6 6   3 0 . 8 6 2 1   R e s o lut ion   c h a r t   1 9 . 5 6 4 3   2 0 . 0 1 4 3   2 0 . 9 6 9 9   2 1 . 3 7 0 2   2 1 . 0 8 3 3   P e p p e r s   2 5 6   3 0 . 9 2 5 4   3 1 . 7 8 3 5   3 2 . 6 8 1 4   3 2 . 2 5 1 2   3 2 . 6 7 0 5   A irp lan e   2 5 6   3 0 . 2 8 6 1   3 1 . 0 8 0 2   3 1 . 8 5 1 5   3 1 . 7 9 8 9   3 1 . 6 7 7 5   P e n t a g o n   5 1 2   2 8 . 8 0 3 9   2 8 . 8 5 6 9   2 9 . 6 3 4 5   2 9 . 5 9 1 9   2 9 . 6 3 5 6   A e r ial  5 1 2   2 5 . 6 7 3 0   2 6 . 2 0 2 5   2 7 . 4 8 3 9   2 7 . 5 5 6 5   2 7 . 6 3 4 8   Tr e e   1 2 8   2 5 . 5 0 5 8   2 6 . 2 1 2 1   2 7 . 3 2 0 1   2 7 . 6 9 8 1   2 7 . 6 6 1 7   S a il b o a t   o n   la k e   2 8 . 7 8 8 1   2 9 . 3 0 0 6   3 0 . 3 9 9 0   3 0 . 3 5 5 2   3 0 . 4 5 6 3   C a m e r a m a n   2 5 . 4 8 8 4   2 5 . 6 5 9 0   2 6 . 5 2 6 7   2 6 . 7 3 7 8   2 6 . 8 0 3 8   S t e a &   b r idg e   2 5 . 6 7 8 7   2 5 . 8 5 3 3   2 6 . 6 5 3 5   2 6 . 7 7 8 7   2 6 . 8 2 5 9   M o b il c a Fr a m e   2 2 . 0 8 6 3   2 2 . 1 2 2 3   2 3 . 0 3 3 3   2 3 . 2 6 4 6   2 3 . 3 6 3 0       A s ec on d,  f or  G au s s i an   ou tl i er  a 30   dB th v i t al   t arget  of   thi s   c om pu tat i on   s ub s tan t i at i on   i s   the   c al c ul at i o of   t he   op t i m i z ed   s pe c i f i c ati o ns   w h i c i s   m od i f i e d urin   to  20 0 f or  i nt erpo l at i ng   the   b ett er  an d   h i gh er  s pa t i al   i nf orm ati on   i m ag es   w i t hi g he s P S N R   as   ex po un d ed   i the   F i gu r 4.  F r om   thi s   s ub s tan ti ati on   i th i s   f i gu r e,  i c an   be   f i r m ed   tha the   G em an & Mc Cl ure   s pe c i f i c a ti on   i s   f i x   to  be   op t i m i z e at   1 60 0 - 1 65 0   f or  no r m al   i m ag es   an   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NIK A     IS S N: 1 69 3 - 6 93 0       A  no v e l  e l e me n tary  s pa t i al   ex pa nd i n g s c he m e f orm  on  S IS R m eth o d ... ( D arun  K e s r arat )   2559   the  G em an & Mc Cl ure   s pe c i f i c ati on   i s   f i x   to  be   o pti m i z ed   at  1 90 0 - 2 00 f or  i m ag wi th  b ou nt i f ul   bo un da r y de t ai l   an e dg i nf orm ati on .   T he   gl ob a l   c o m pu tat i o s ub s tan ti a ti o i P S NR  i s   ex po un de d   i T ab l e   4   f or  30   d B   G a us s i an   ou t l i er T he   f ea s i b l an d   i m pres s i v f al l o ut  of   the   no v el   e l em en tar y   s pa t i a l   e x pa nd i ng   s c he m ap prox i m ate l y   m atc he s   to   c l as s i c al   S I S R   m eth od   ne v erthe l es s   th s i m ul ati n c al c u l at i on   of   the   o pti m i z ed   s pe c i f i c ati on   i s   s r ea di l y   an r a pi dl y   c o m pa r ed   w i th  c l as s i c al   S I S R m eth od  ( wi th  t hree s p e c i f i c ati on ) .           F i gu r 4 . T he  c om pu ter c om pu tat i on  s u bs tan t i at i on  of  th G em an & Mc C l ure   s p ec i f i c ati on  a nd   the  f ea s i b l e f al l o ut  of  a  n ov el  e l em en tar y  s p ati al   ex pa n di n g s c he m e   at  30 d B  G a us s i an  o utl i er       T ab l 4 . T he   G l ob a l   C om p uta t i on   S u bs tan t i at i o n i n P S NR of   30 dB  G au s s i a n   O ut l i er   P S N R   ( in  d B )   C las s i c a l   S p a t ial  E x p a n d ing   S c h e m e   S p a t ial   E x p a n d ing   S c h e m e   U s ing   S I S R   n e a r e s t   b il ine a r   b ic u b ic   Or d ina r y   G&M   L e n a   2 5 6   2 9 . 8 8 3 4   3 0 . 6 2 2 8   3 1 . 0 5 5 8   3 1 . 1 8 5 9   3 1 . 1 8 5 8   Gir 2 5 6   2 8 . 3 6 5 0   2 9 . 9 1 0 0   2 9 . 6 3 8 2   2 9 . 7 1 2 0   2 9 . 6 8 6 9   B a b o o n   2 5 6   2 2 . 9 5 6 0   2 2 . 9 3 9 4   2 3 . 3 9 8 4   2 3 . 5 3 5 9   2 3 . 5 3 6 0   H o u s e   1 2 8   2 8 . 3 2 1 9   2 9 . 5 5 6 8   2 9 . 8 3 0 2   3 0 . 0 0 5 5   3 0 . 0 0 6 3   R e s o lut ion   c h a r t   1 9 . 3 6 0 9   1 9 . 8 0 7 3   2 0 . 7 0 9 1   2 1 . 2 3 8 6   2 0 . 9 1 5 5   P e p p e r s   2 5 6   2 9 . 2 4 8 0   3 0 . 8 8 9 9   3 1 . 0 2 3 6   3 1 . 3 1 1 2   3 1 . 3 1 3 4   A irp lan e   2 5 6   2 8 . 2 0 3 6   2 9 . 9 5 7 0   2 9 . 8 5 6 5   3 0 . 0 9 7 5   3 0 . 0 9 5 5   P e n t a g o n   5 1 2   2 7 . 8 8 5 8   2 8 . 4 5 8 6   2 8 . 8 8 2 1   2 9 . 0 0 0 9   2 9 . 0 0 0 8   A e r ial  5 1 2   2 4 . 8 9 9 3   2 5 . 8 3 7 2   2 6 . 7 1 2 7   2 6 . 9 6 8 0   2 6 . 9 4 0 5   Tr e e   1 2 8   2 5 . 0 3 5 7   2 5 . 9 7 8 9   2 6 . 8 4 3 5   2 7 . 2 1 9 1   2 7 . 2 1 9 2   S a il b o a t   o n   la k e   2 7 . 9 0 7 7   2 8 . 8 8 4 0   2 9 . 5 5 6 2   2 9 . 7 5 6 5   2 9 . 7 5 6 1   C a m e r a m a n   2 5 . 0 7 9 7   2 5 . 4 8 6 9   2 6 . 1 8 0 8   2 6 . 5 1 0 4   2 6 . 4 9 5 2   S t e a &   b r idg e   2 5 . 3 0 0 3   2 5 . 6 8 8 0   2 6 . 3 3 5 1   2 6 . 5 4 6 6   2 6 . 5 4 6 5   M o b il c a Fr a m e   2 1 . 8 9 1 4   2 2 . 0 4 7 0   2 2 . 8 7 5 8   2 3 . 2 1 4 4   2 3 . 2 1 3 0       5.  C o n clus ion   In  th i s   an a l y ti c   as s es s i n g,  t hi s   an al y t i c   arti c l f oc us es   to  of f er  no v e l   e l em en tar y   s pa ti a l   ex pa nd i n s c he m f or m   on   S I S m eth od   wi th  m od i f y i ng   G em an & Mc Cl ure   f un c ti o tha i s   c on c ep tu al l y   c om pu ted   f r om   on l y   on s pe c i f i c ati on   ( T ) c on tr ar y   t three  s pe c i f i c ati o ns   ( b,  h,  k )   s i m i l ar  to  c l as s i c al   S IS m eth od B y   ex am i ni ng   on   bo un ti f ul   i m ag es w h i c a r de ba s ed   b y   c op i o us   ou tl i er  pa tte r ns i an a l y t i c a l   ob s erv ati on   s ec ti on the   i m pres s i v f al l ou of   no v el   el em en tar y   s pa t i a l   ex p an di n s c he m ap prox i m ate l y   m at c he s   to  c l as s i c al   S I S m eth od   ne v erthe l es s   the   s i m ul ati ng   c al c ul at i on   of   the   o pti m i z e s pe c i f i c ati o ( whi c i s   ba s ed   on   2x 10 3   s ea r c po i nts )   i s   s r ea di l y   an r ap i d l y   c om pa r ed   wi t c l as s i c al   S IS m eth od   ( whi c i s   ba s ed   on   8x 1 0 9   s e arc po i nts ) F r om   the s r ea s on n ov el   el em en tar y   s pa t i a l   ex p an d i ng   s c he m i s   ea s i l y   i m pl em en ted  f or r ea l   wor k s .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N: 16 93 - 6 93 0   T E L KO M NIK A     V ol .   17 ,  No 5,  O c tob er 20 19 :   25 5 4 - 25 60   2560   A c kno w ledg ement   T he  r es ea r c h p r oj ec w as  f un de d b y   A s s um pti on  Un i v ers i t y .       Ref er en ce s     [1 ]   J a i n   AK.   Fu n d a m e n t a l s  o Di g i ta l  I m a g e  Pro c e s s i n g .   En g l e w o o d  Cl i ff s Pre n t i c e - Hal l .   1 9 8 9 .   [2 ]   G o n z a l e z   RC W o o d s   RE. Di g i ta l  I m a g e  Pro c e s s i n g 2 n d  e d Upp e r Sa d d l e  R i v e r:  Pre n ti c e - Hal l .   2 0 0 2 .   [3 ]   Ab d u l w a h e d   MN Ah m e d   AK ,   Und e rw a te Im a g e   De - n o s i n g   u s i n g   Di s c r e te   W a v e l e T ra n s fo r m   a n d   Pre - w h i te n i n g   Fi l te r TE L KO M NIKA  Te l e c o m m u n i c a t i o n   C o m p u ti n g   El e c tro n i c s   a n d   Co n tro l .   2 0 1 8 ;   1 6 (6 ) :   2622 - 2 6 2 9 .   [4 ]   Ram a d a n   ZM .   O p ti m u m   I m a g e   Fi l te r s   f o Va r i o u s   T y p e s   o f   Noi s e TEL KO M NIKA  Te l e c o m m u n i c a ti o n   Com p u ti n g  E l e c tro n i c s  a n d  Co n tro l 2 0 1 8 1 6 ( 5 ) :   2 4 5 8 - 2464 .   [5 ]   Hen d ra w a n   Y Sa k t i   IM W i b i s o n o   Y Rac h m a w a ti   M Su ta n   SM .   Im a g e   A n a l y s i s   u s i n g   Co l o r     Co - o c c u rre n c e   M a tri x   T e x tu ra l   Fe a tu r e s   fo Pr e d i c ti n g   Nit r o g e n   Con te n i n   Sp i n a c h TE L KO M NIKA  Te l e c o m m u n i c a ti o n  Co m p u t i n g  El e c tro n i c s  a n d  Co n tr o l 2 0 1 8 1 6 (6 ) :   2 7 1 2 - 2 7 2 4 .   [6 ]   Ka n g   M G Cha u d h u r i   S.   Su p e r - Res o l u ti o n   I m a g e   Re c o n s tru c ti o n IEEE   Si g n a l   Pr o c e s s i n g   M a g a z i n e 2 0 0 3 2 0 (3 ) 1 9 20.   [7 ]   Pa rk   SC,  Pa rk   M K,  Ka n g   M G .   Su p e r - Res o l u t i o n   I m a g e   Re c o n s tr u c t i o n T e c h n i c a l   O v e rv i e w IEEE   Si g n a l  Pro c e s s i n g  M a g a z i n e 2 0 0 3 2 0 (3 ) 2 1 36.   [8 ]   S e g a l l   CA,  M o l i n a   R,  Ka ts a g g e l o s   AK.  Hig h - re s o l u t i o n   Im a g e s   fro m   L o w - Res o l u t i o n   C o m p re s s e d   Vi d e o IEEE  Si g n a l  Pr o c e s s i n g  M a g a z i n e 2 0 0 3 2 0 (3 ):  3 7 - 4 8 .   [9 ]   Raj a n   D,  Cha u d h u r i   S,  J o s h i   M V.  M u l ti - O b j e c t i v e   Su p e R e s o l u ti o n   Con c e p t s   a n d   Ex a m p l e s .   IEE E   Si g n a l  Pro c e s s i n g  M a g a z i n e 2 0 0 3 2 0 (3 ) :   49 - 61.   [1 0 ]   Ng  M K,  Bo s e   NK.   M a th e m a t i c a l   a n a l y s i s   o s u p e r - re s o l u ti o n   m e t h o d o l o g y .   IEEE  Si g n a l   Pro c e s s i n g   M a g a z i n e 2 0 0 3 ;  2 0 (3 ) :   62 74.   [1 1 ]   Pa rk   SC,  P a rk   M K,  Ka n g   M G Su p e r - re s o l u ti o n   i m a g e   re c o n s tru c ti o n a   te c h n i c a l   o v e r v i e w .   IEEE   Si g n a l  Pro c e s s i n g  M a g a z i n e .   2 0 0 3 2 0 (3 ) :   21 - 36.   [1 2 ]   Cha u d h u ri   S,   T a u DR Hig h - re s o l u ti o n   s l o w - m o ti o n   s e q u e n c i n g h o w   to   g e n e ra t e   a   s l o w - m o ti o n   s e q u e n c e  f ro m  a   b i s tre a m .   IE EE Si g n a l  Pro c e s s i n g  M a g a z i n e 2 0 0 5 2 2 ( 2 ):  1 6 - 2 4 .   [1 3 ]   Che n   HM L e e   S,  Rao   R M ,   S l a m a n i   M A,   Va rs h n e y   PK.  Im a g i n g   f o c o n c e a l e d   w e a p o n   d e te c ti o n a   tu to ri a l   o v e rv i e w   o d e v e l o p m e n i n   i m a g i n g   s e n s o rs   a n d   p ro c e s s i n g .   IEEE  Si g n a l   Pro c e s s i n g   M a g a z i n e 2 0 0 5 ;  2 2 (5 ) 1 6 - 24.   [1 4 ]   Pa ta n a v i j i V.   T u to r i a l   o I m a g e   Rec o n s tr u c t i o n   B a s e d   o n   W e i g h t e d   Su m   ( W S Fi l t e Ap p r o a c h Fro m   Si n g l e  I m a g e   to  M u l ti - Fra m e  I m a g e .   AU J o u rn a l  o Te c h n o l o g y  (AU J .T .) 2 0 0 9 ;   1 3 ( 2 ) :  7 5 8 6   [1 5 ]   Pa ta n a v i j i t   V .   Su p e r - R e s o l u t i o n   Rec o n s tr u c ti o n   a n d   i ts   F u tu re   Res e a r c h   Dir e c ti o n .   A J o u rn a l   o f   Te c h n o l o g y  (AU  J .T .) .   2 0 0 9 ;   1 2 (3 ):  1 4 9 1 6 3 .   [1 6 ]   Pa ta n a v i j i t   V.   M a th e m a ti c a l   An a l y s i s   o St o c h a s t i c   R e g u l a ri z a ti o n   Ap p ro a c h   fo Su p e r - Res o l u ti o n   Rec o n s tru c ti o n .   AU  J o u rn a l  o Te c h n o l o g y  (AU  J .T .) 2 0 0 9 ;   1 2 (4 ) :   2 3 5 2 4 4   [1 7 ]   Pa ta n a v i j i t   V.   Co m p u ta ti o n a l   T u to ri a l   o S te e p e s t   De s c e n M e th o d   a n d   It s   I m p l e m e n ta ti o n   i n   Di g i ta l   Im a g e  Pro c e s s i n g .   ECTI  E - m a g a z i n e .   2013 7 (1 ) .   [1 8 ]   J e o n   BW ,   e a l Res o l u t i o n   E n h a n c e m e n b y   Pre d i c ti o n   o th e   Hig h - Fr e q u e n c y   Im a g e   B a s e d   o n   th e   L a p l a c i a n  Py ra m i d .   EUR ASIP   J o u rn a l  o n  Ad v a n c e s  i n  S i g n a l  Pro c e s s i n g  ( J ASP).   2 0 0 6 :   1 - 11 .     [1 9 ]   Bu rt  P,  A d e l s o n   E.  T h e   L a p l a c i a n   p y ra m i d   a s   a   c o m p a c i m a g e   c o d e .   IEEE  Tra n s a c t i o n s   o n   Com m u n i c a ti o n 1 9 8 3 3 1 ( 4 ):   532 5 4 0 .   [2 0 ]   L i   X O rc h a rd   M T New   e d g e - d i re c te d   i n t e rp o l a ti o n .   IEEE   T ra n s a c ti o n s   o n   Im a g e   Pr o c e s s i n g 2 0 0 1 ;   1 0 (1 0 1 5 2 1 1 5 2 7 .   [2 1 ]   Bi a n c a rd i   A,  Cin q u e   L L o m b a rd i   L .   Im p ro v e m e n ts   to   i m a g e   m a g n i fi c a ti o n P a tt e r n   Rec o g n i ti o n 2 0 0 2 ;   3 5 (3 ):  677 687.   [2 2 ]   L e u  J G Sh a rp n e s s  p re s e rv i n g  i m a g e  e n l a rg e m e n b a s e d   o n   a  ra m p   e d g e  m o d e l .   Pa tt e r n  R e c o g n i ti o n 2 0 0 1 3 4 (1 0 ) 1 9 2 7 1 9 3 8 .   [2 3 ]   W a n g   Q W a rd   R.  c o n to u r - p re s e r v i n g   i m a g e   i n te rp o l a ti o n   m e th o d Pro c e e d i n g s   2 0 0 3   In te rn a t i o n a l   Con fe re n c e   o n  I m a g e  Pro c e s s i n g  (I CIP  0 3 ).  Ba rc e l o n a 2 0 0 3 3 :   6 7 3 676.   [2 4 ]   Pa ta n a v i j i t   V P i ra k   C,   As c h e i d   G.   E x p e ri m e n ta l   Pe rf o rm a n c e   An a l y s i s   o f   Im a g e   Hi g h - fre q u e n c y  i m a g e   p re d i c ti o n   re c o n s tru c ti o n   B a s e d   o n   th e   Hi g h - Fr e q u e n c y   Im a g e   Pre d i c t i o n   u n d e Se v e ra l   Bl u rre d   a n d   Noi s y   En v i ro n m e n ts .   T h e   I EEE  In te r n a ti o n a l   Sy m p o s i u m   o n   Co m m u n i c a ti o n s   a n d   In fo r m a t i o n   T e c h n o l o g i e s  (I SCIT  2 0 1 3 ) T h a i l a n d 2 0 1 3 .   [2 5 ]   Pa ta n a v i j i V,   Pi ra k   C,  A s c h e i d   G .   Pe rf o rm a n c e   Im p a c o f   An   Ed g e   Ke r n e l   fo T h e   Hi g h - Fre q u e n c y   Im a g e   Pre d i c ti o n   Rec o n s t ru c ti o n .   T h e   IEEE  In te rn a ti o n a l   Sy m p o s i u m   o n   Com m u n i c a ti o n s   a n d   In fo rm a ti o n  T e c h n o l o g i e s   (ISC IT  2 0 1 4 ) .   In c h e o n .   2 0 1 4   [2 6 ]   Bl a c k   M J Ran g a ra j a n   A.  O n   th e   u n i fi c a ti o n   o l i n e   p r o c e s s e s o u tl i e re j e c t i o n ,   a n d   ro b u s s t a ti s ti c s   w i th  a p p l i c a t i o n s  i n  e a r l y  v i s i o n .   In te rn a t i o n a l  J o u rn a l  o Co m p u te r Vi s i o n .   1 9 9 6 1 9 (1 ) :   57 - 91   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.