I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
2025
,
pp.
1
317
~
1
324
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
40
.i
3
.
pp
1
317
-
1
324
1317
Jou
r
n
a
l
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
P
ar
t
ition
in
g
h
az
y
i
m
age
s u
s
in
g i
n
t
e
r
ac
t
i
ve
ac
t
iv
e
c
on
t
ou
r
m
od
e
ls
F
i
r
h
an
Az
r
i
Ahm
ad
K
h
air
u
l
Anu
ar
1
,
Je
n
e
vy
Jo
n
e
2
,
Raj
a
F
ar
h
at
u
l
Aie
s
ya
Raj
a
Az
h
a
r
3
,
Abd
u
l
K
ad
ir
Ju
m
aat
1
,
4
1
F
a
c
ul
t
y
of
C
omput
e
r
a
nd M
a
th
e
ma
ti
c
a
l
S
c
ie
n
c
e
s
, U
ni
ve
r
s
it
i
T
e
kn
o
l
o
gi
M
A
R
A
, S
ha
h A
la
m
, M
a
la
y
s
ia
2
F
in
a
nc
e
R
is
k C
o
s
t
C
o
nt
r
o
l,
S
ha
ngr
i
-
L
a
R
a
s
a
R
ia
, P
a
nt
a
i
D
a
li
t
T
ua
r
a
n, K
in
a
ba
lu
, M
a
la
y
s
ia
3
F
a
c
ul
t
y
of
C
omput
in
g a
nd I
n
f
or
ma
ti
c
s
, U
ni
ve
r
s
it
i
M
a
la
y
s
ia
S
a
ba
h, K
in
a
ba
lu
, M
a
la
y
s
ia
4
I
ns
ti
tu
t
e
f
o
r
B
ig
D
a
ta
A
na
l
y
t
ic
s
a
nd A
r
ti
f
i
c
ia
l
I
nt
e
l
li
ge
n
c
e
(
I
B
D
A
A
I
)
,
U
ni
ve
r
s
it
i
T
e
kn
ol
o
gi
M
A
R
A
, S
ha
h A
la
m, M
a
la
y
s
ia
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
M
a
r
14
,
2025
R
e
vi
s
e
d
Oc
t
16
,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
Oc
t
16
,
2025
Im
ag
e
p
art
i
t
i
o
n
i
n
g
,
al
s
o
k
n
o
w
n
as
i
m
ag
e
s
e
g
men
t
at
i
o
n
,
i
s
a
p
ro
ce
s
s
t
h
at
i
n
v
o
l
v
e
s
d
i
v
i
d
i
n
g
a
n
i
m
ag
e
i
n
t
o
d
i
s
t
i
n
c
t
a
n
d
me
an
i
n
g
fu
l
s
e
g
men
t
s
.
R
ece
n
t
l
y
,
an
i
n
t
e
ra
c
t
i
v
e
a
c
t
i
v
e
c
o
n
t
o
u
r
m
o
d
e
l
(A
CM)
n
a
me
l
y
t
h
e
G
au
s
s
i
an
re
g
u
l
ar
i
zat
i
o
n
s
el
ec
t
i
v
e
s
eg
me
n
t
at
i
o
n
(G
RSS)
w
as
d
e
s
i
g
n
ed
t
o
h
an
d
l
e
i
m
ag
e
s
w
i
t
h
i
n
t
en
s
i
t
y
i
n
h
o
mo
g
en
ei
t
y
e
ff
ec
t
i
v
e
l
y
.
H
o
w
ev
e
r
,
t
h
e
G
RSS
m
o
d
e
l
s
h
o
w
s
l
i
m
i
t
e
d
p
e
rf
o
r
m
an
ce
w
h
en
ap
p
l
i
ed
t
o
h
az
y
i
m
a
g
es
,
w
h
i
c
h
o
ft
en
r
e
s
u
l
t
s
i
n
i
n
co
m
p
l
e
t
e
d
e
t
ec
t
i
o
n
a
n
d
i
n
a
ccu
rat
e
e
x
t
rac
t
i
o
n
o
f
t
h
e
t
arg
e
t
o
b
j
ec
t
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
re
f
o
r
m
u
l
at
e
s
t
h
e
G
RSS
mo
d
el
b
y
i
n
t
eg
rat
i
n
g
t
h
e
s
i
m
p
l
e
d
ar
k
c
h
a
n
n
el
p
ri
o
r
(Si
m
p
l
eD
CP)
d
eh
azi
n
g
t
e
ch
n
i
q
u
e
,
p
ro
d
u
ci
n
g
a
mo
d
i
fi
ed
m
o
d
e
l
re
f
e
rr
e
d
t
o
as
G
RSS
w
i
t
h
S
i
m
p
l
e
D
CP
(G
RSSD
)
.
T
h
e
mo
d
e
l
i
s
d
e
ri
v
e
d
a
n
d
i
m
p
l
emen
t
ed
i
n
MA
T
L
A
B
s
o
ft
w
ar
e
.
E
x
p
e
ri
men
t
al
r
es
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
at
t
h
e
G
RSSD
m
o
d
e
l
a
c
h
i
e
v
e
s
i
m
p
ro
v
ed
s
eg
me
n
t
at
i
o
n
a
ccu
ra
cy
(
A
CU
)
c
o
m
p
ar
e
d
w
i
t
h
t
h
e
G
RSS
m
o
d
e
l
.
O
n
a
v
e
rag
e
,
t
h
e
A
CU
i
m
p
ro
v
e
d
b
y
1
.
8
%
,
w
h
i
l
e
t
h
e
e
rro
r
me
t
ri
c
(
E
M)
d
ec
r
e
as
ed
fr
o
m
0
.
0
5
3
t
o
0
.
0
3
6
,
re
p
re
s
e
n
t
i
n
g
a
r
ed
u
c
t
i
o
n
o
f
ab
o
u
t
3
2
%
.
T
h
e
D
i
ce
an
d
J
acc
ar
d
i
n
d
i
ce
s
i
m
p
ro
v
e
d
b
y
ap
p
ro
x
i
m
at
e
l
y
2
.
6
%
an
d
4
.
9
%
,
r
e
s
p
ec
t
i
v
e
l
y
.
A
l
t
h
o
u
g
h
t
h
e
co
m
p
u
t
at
i
o
n
t
i
me
i
n
c
r
e
as
e
d
,
t
h
e
e
n
h
an
cemen
t
i
n
s
eg
me
n
t
at
i
o
n
A
C
U
d
em
o
n
s
t
rat
e
s
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
o
f
i
n
c
o
rp
o
rat
i
n
g
a
d
e
h
az
i
n
g
p
ro
ce
s
s
i
n
t
o
t
h
e
v
ar
i
at
i
o
n
al
fo
r
mu
l
at
i
o
n
.
T
h
e
p
ro
p
o
s
e
d
G
RSSD
m
o
d
e
l
c
a
n
b
e
e
x
t
e
n
d
e
d
t
o
c
o
l
o
r
an
d
t
h
r
ee
-
d
i
me
n
s
i
o
n
a
l
i
m
ag
e
s
e
g
men
t
at
i
o
n
i
n
fu
t
u
r
e
w
o
r
k
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
c
t
i
v
e
c
o
n
t
o
ur
Ha
z
y
gr
a
y
s
c
a
l
e
i
m
a
ge
I
m
a
ge
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
S
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
Va
r
i
a
t
i
o
n
a
l
l
e
ve
l
s
e
t
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
Ab
du
l
K
a
d
i
r
J
u
m
a
at
F
a
c
u
l
t
y
o
f
C
o
m
put
e
r
a
n
d
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
S
c
i
e
n
c
e
s
,
Uni
ve
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
M
A
R
A
K
o
m
p
l
e
k
s
Al
-
Kh
a
wa
r
i
z
mi
,
40450
S
h
a
h
Al
a
m
,
S
e
lan
go
r
,
M
a
l
a
y
s
i
a
E
m
a
i
l
:
a
b
du
l
ka
d
i
r
@
t
m
s
k.
u
i
t
m
.
e
du.
m
y
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
I
m
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
i
s
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
i
n
t
e
r
pr
e
t
i
n
g
a
n
d
a
pp
lyi
ng
a
d
i
g
i
t
a
l
i
m
a
ge
to
ga
i
n
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
f
r
o
m
i
t
by
m
a
k
i
n
g
i
t
c
l
e
a
r
e
r
o
r
m
o
r
e
pr
a
c
t
i
c
a
l
to
o
b
s
e
r
v
e
.
T
he
r
e
a
r
e
v
a
r
i
o
us
t
y
pe
s
o
f
im
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
s
uc
h
a
s
im
a
ge
de
h
a
z
i
ng
a
n
d
im
a
ge
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
im
a
ge
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
I
m
a
ge
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
i
s
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
o
f
s
e
g
m
e
n
t
i
n
g
a
n
i
m
a
g
e
i
n
t
o
a
s
pe
c
i
f
i
c
o
bj
e
c
t
or
r
e
g
i
o
n
f
o
r
f
ur
t
h
e
r
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
h
a
t
c
a
n
b
e
a
pp
li
e
d
i
n
m
e
d
i
c
a
l
im
a
ge
a
na
ly
s
i
s
[
1]
–
[
5]
,
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
,
i
m
a
ge
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng,
a
n
d
c
o
m
put
e
r
vi
s
i
o
n
[
6]
,
[
7]
.
I
m
a
g
e
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
e
d
i
n
t
o
t
w
o
t
y
pe
s
:
n
o
nv
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
i
m
a
ge
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
n
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
im
a
ge
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
I
n
t
h
e
n
o
n
-
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
m
o
de
l
c
a
t
e
go
r
y
,
i
m
a
ge
s
e
g
men
t
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
a
r
e
t
y
p
i
c
a
ll
y
e
x
e
c
ut
e
d
us
i
n
g
a
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
s
uc
h
a
s
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
n
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
a
l
n
e
ur
a
l
n
e
t
wor
k
s
[
8
]
.
T
h
e
s
e
m
e
t
h
o
ds
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
317
-
1
324
1318
h
a
v
e
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
s
upe
r
i
o
r
a
c
c
ur
a
c
y
(
AC
U
)
i
n
i
m
a
ge
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
i
s
a
pr
o
m
i
ne
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
t
r
e
n
d
i
n
t
h
e
a
dv
a
nc
e
m
e
n
t
o
f
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
l
e
a
r
nin
g
-
b
a
s
e
d
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
po
s
s
e
s
s
e
s
s
pe
c
if
i
c
s
h
o
r
t
c
o
m
i
ngs
,
i
nc
l
ud
i
n
g
e
x
c
e
s
s
i
ve
r
e
li
a
n
c
e
o
n
da
t
a
.
T
o
e
n
ha
n
c
e
o
ut
p
ut
A
C
U
,
t
h
e
m
e
t
h
o
d
m
us
t
u
t
i
li
z
e
t
h
o
us
a
n
ds
o
f
da
t
a
p
o
i
n
t
s
.
R
e
tr
i
e
vi
ng
s
uc
h
a
s
ubs
t
a
n
t
i
a
l
a
m
o
u
n
t
o
f
da
t
a
w
i
t
hi
n
a
li
mi
t
e
d
t
i
m
e
f
r
a
m
e
i
s
a
r
duo
us
.
T
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
mo
de
l
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
t
h
e
a
c
t
i
v
e
c
o
n
t
o
u
r
m
o
de
l
(
AC
M
)
i
s
l
e
s
s
de
pe
n
d
e
n
t
o
n
t
h
e
a
m
o
un
t
o
f
da
t
a
,
l
e
s
s
s
e
n
s
i
t
i
ve
to
n
o
i
s
e
a
n
d
h
a
s
a
l
o
t
o
f
f
e
a
t
ur
e
s
c
o
m
pa
r
e
d
t
o
th
e
n
o
n
-
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
m
o
de
l
m
e
n
t
i
o
n
e
d
a
b
o
v
e
.
A
C
M
s
a
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
ge
n
e
r
a
t
i
n
g
hi
g
h
i
m
a
ge
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
qu
a
l
i
t
y
a
n
d
a
r
e
v
e
r
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
i
n
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
s
im
il
a
r
a
r
e
a
s
[
9]
.
T
h
e
AC
M
s
h
a
ve
b
e
e
n
w
i
de
ly
a
pp
li
e
d
i
n
v
a
r
i
o
us
f
i
e
l
ds
o
f
im
a
ge
a
na
l
y
s
i
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
a
nd
c
o
m
put
e
r
vi
s
i
o
n
[
10]
,
[
11
]
.
T
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
ge
n
e
r
a
ll
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
i
n
t
o
t
w
o
m
a
i
n
c
a
t
e
go
r
i
e
s
:
g
l
o
b
a
l
s
e
g
m
e
nt
a
t
i
o
n
a
n
d
i
n
t
e
r
a
c
t
i
v
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
[
12]
.
T
h
e
g
l
o
b
a
l
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
ppr
o
a
c
h
s
e
e
ks
to
di
vi
d
e
t
h
e
e
n
t
i
r
e
i
m
a
g
e
i
n
t
o
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
g
i
o
ns
b
a
s
e
d
o
n
f
e
a
t
ur
e
s
s
uc
h
a
s
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
c
o
l
o
r
,
or
t
e
x
t
ur
e
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
.
T
hi
s
m
e
t
h
o
d
i
s
o
f
t
e
n
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
c
a
s
e
s
wh
e
r
e
t
h
e
o
bj
e
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
o
c
c
upi
e
s
a
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
po
r
t
i
o
n
of
t
h
e
i
m
a
ge
o
r
wh
e
n
t
h
e
g
l
o
b
a
l
i
m
a
ge
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
a
r
e
unif
o
r
m
.
E
x
a
m
p
l
e
s
o
f
g
l
o
b
a
l
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
o
d
e
l
s
h
a
ve
be
e
n
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
t
h
e
s
t
ud
i
e
s
by
[
7]
,
[
13]
–
[
16]
,
wh
e
r
e
r
e
g
i
o
n
-
b
a
s
e
d
e
n
e
r
g
y
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
s
a
r
e
ut
i
li
z
e
d
to
a
c
hi
e
ve
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
c
r
o
s
s
t
h
e
e
n
t
i
r
e
i
m
a
g
e
do
m
a
i
n
.
On
t
h
e
o
t
h
e
r
h
a
n
d,
i
n
t
e
r
a
c
t
i
v
e
o
r
s
e
l
e
c
t
i
ve
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
f
o
c
us
e
s
o
n
i
s
o
l
a
t
i
n
g
s
pe
c
if
i
c
o
bj
e
c
t
s
o
r
r
e
g
i
o
n
s
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
t
h
r
o
ugh
us
e
r
gu
i
da
nc
e
[
17]
.
I
n
t
hi
s
a
ppr
o
a
c
h
,
t
h
e
us
e
r
pr
o
vi
de
s
i
ni
t
i
a
l
i
nput
i
n
t
h
e
f
o
r
m
o
f
mar
ke
r
s
o
r
s
e
e
d
po
i
n
t
s
t
h
a
t
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
e
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
o
c
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
t
a
r
ge
t
r
e
gi
o
n
.
T
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
t
h
e
n
e
v
o
l
v
e
s
t
h
e
c
o
n
to
ur
a
r
o
un
d
t
h
e
s
e
us
e
r
-
de
f
i
ne
d
m
a
r
ke
r
s
to
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
de
li
ne
a
t
e
t
h
e
de
s
i
r
e
d
o
bj
e
c
t
.
I
t
h
a
s
be
e
n
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
us
e
d
i
n
s
e
v
e
r
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
a
r
e
a
s
,
i
n
c
lud
i
n
g
bi
o
m
e
d
i
c
a
l
im
a
ge
a
na
l
y
s
i
s
,
pa
t
t
e
r
n
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
,
a
nd
do
c
um
e
n
t
o
r
t
e
x
t
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
M
o
de
l
s
pr
o
p
o
s
e
d
i
n
[
18]
–
[
21]
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
x
a
m
p
l
e
s
o
f
i
n
t
e
r
a
c
t
i
ve
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
t
h
a
t
de
pe
n
d
o
n
a
c
t
i
v
e
us
e
r
pa
r
t
i
c
i
p
a
t
i
o
n
to
a
c
hi
e
v
e
r
e
l
i
a
bl
e
r
e
s
u
l
t
s
.
T
h
e
i
nt
e
r
a
c
t
i
o
n
e
n
a
bl
e
s
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
to
f
o
c
us
o
n
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
r
e
g
i
o
n
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
,
t
h
e
r
e
by
mi
n
im
i
z
i
ng
t
h
e
i
nf
l
ue
n
c
e
o
f
i
r
r
e
l
e
v
a
n
t
i
m
a
ge
a
r
e
a
s
.
M
o
r
e
r
e
c
e
n
t
l
y
,
a
m
o
de
l
k
n
o
wn
a
s
Ga
u
s
s
i
a
n
r
e
g
u
l
a
r
i
z
a
t
i
o
n
s
e
l
e
c
t
i
v
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
(
GR
S
S
)
wa
s
de
v
e
l
o
pe
d.
A
s
a
n
i
n
t
e
r
a
c
t
i
ve
AC
M
,
t
hi
s
m
o
de
l
wa
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
to
a
ddr
e
s
s
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
r
e
l
a
t
e
d
to
i
n
t
e
n
s
i
t
y
i
nh
o
m
o
ge
n
e
i
t
y
,
w
he
r
e
c
o
n
ve
n
t
i
o
na
l
m
o
de
l
s
o
f
t
e
n
f
a
il
t
o
m
a
i
n
t
a
i
n
c
o
ns
i
s
t
e
n
t
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
b
o
un
da
r
i
e
s
.
Al
t
h
o
ug
h
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
f
o
r
i
m
a
ge
s
w
i
t
h
n
o
n
u
nif
o
r
m
i
n
t
e
n
s
i
t
y
,
i
t
s
h
o
ws
l
i
mi
t
a
t
i
o
ns
wh
e
n
a
pp
l
i
e
d
to
h
a
z
y
i
m
a
ge
s
.
Ha
z
e
i
n
t
r
o
duc
e
s
vi
s
u
a
l
de
gr
a
da
t
i
o
n
c
a
us
e
d
by
t
h
e
s
c
a
t
t
e
r
i
n
g
o
f
l
i
g
h
t
by
a
t
m
o
s
phe
r
i
c
pa
r
t
i
c
l
e
s
s
uc
h
a
s
dus
t
,
s
m
o
ke
,
a
n
d
a
e
r
o
s
o
l
s
,
w
hi
c
h
r
e
duc
e
s
c
o
n
t
r
a
s
t
a
n
d
o
b
s
c
ur
e
s
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
i
e
s
[
22]
.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
a
c
c
ur
a
t
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
h
a
z
y
i
m
a
ge
s
b
e
c
o
m
e
s
d
i
f
f
i
c
u
l
t
w
i
t
h
o
ut
p
r
i
o
r
i
m
a
g
e
e
nh
a
nc
e
m
e
n
t
.
De
h
a
z
i
ng
t
e
c
hni
que
s
s
u
c
h
a
s
t
h
e
s
im
p
l
e
da
r
k
c
ha
nn
e
l
pr
i
o
r
(
S
i
m
p
l
e
DC
P
)
[
23]
h
a
ve
pr
o
v
e
n
us
e
f
u
l
i
n
im
pr
o
vi
n
g
im
a
ge
c
l
a
r
i
t
y
a
n
d
c
o
n
t
r
a
s
t,
t
h
e
r
e
by
f
a
c
il
i
t
a
t
i
n
g
m
o
r
e
r
e
l
i
a
bl
e
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
s
t
ud
y
,
a
n
i
m
pr
o
v
e
d
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
i
s
pr
o
po
s
e
d
by
i
n
c
o
r
po
r
a
t
i
n
g
t
h
e
S
i
m
p
l
e
DC
P
m
e
t
h
o
d
i
n
t
o
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
f
r
a
m
e
wo
r
k
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
i
n
g
m
o
de
l
,
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
GR
S
S
wi
t
h
S
i
m
p
l
e
DC
P
(
GR
S
S
D)
,
i
s
de
s
i
g
n
e
d
to
e
n
h
a
nc
e
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
A
C
U
o
f
h
a
z
y
im
a
ge
s
by
c
o
m
bi
n
i
ng
de
h
a
z
i
n
g
a
n
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
pr
i
nc
i
p
l
e
s
.
T
h
e
s
t
r
uc
t
ur
e
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
s
e
c
t
i
o
n
2
de
s
c
r
i
be
s
t
h
e
m
e
t
h
o
d
o
l
o
g
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
,
s
e
c
t
i
o
n
3
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
d
i
s
c
u
s
s
i
o
n
,
a
n
d
s
e
c
t
i
o
n
4
c
o
n
c
ludes
t
h
e
s
t
udy
w
i
t
h
r
e
m
a
r
ks
a
n
d
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
d
i
r
e
c
t
i
o
ns
.
2.
M
E
T
HO
D
T
hi
s
s
e
c
t
i
o
n
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
m
e
t
h
o
ds
a
do
p
t
e
d
f
o
r
de
ve
l
o
p
i
n
g
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
.
T
h
e
o
v
e
r
a
l
l
pr
o
c
e
s
s
i
s
o
u
t
l
i
ne
d
to
pr
o
vi
de
a
c
l
e
a
r
d
e
s
c
r
i
pt
i
o
n
o
f
h
o
w
t
h
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
i
s
a
pp
l
i
e
d
to
i
m
a
ge
de
ha
z
i
n
g
a
n
d
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1
de
pi
c
t
s
t
h
e
w
o
r
kf
l
o
w
o
f
th
e
f
o
ur
m
a
i
n
p
h
a
s
e
s
un
de
r
t
a
ke
n
i
n
t
hi
s
s
t
udy
na
m
e
ly
da
t
a
a
c
qu
i
s
i
t
i
o
n
,
m
o
de
l
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
,
a
l
go
r
i
t
hm
de
ve
l
o
p
m
e
n
t
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
A
de
t
a
i
l
e
d
e
xp
l
a
n
a
t
i
o
n
o
f
e
a
c
h
ph
a
s
e
i
s
de
s
c
r
i
be
d
i
n
t
h
e
ne
x
t
s
ub
s
e
c
t
i
o
n
.
F
i
gur
e
1.
T
h
e
r
e
s
e
a
r
c
h
m
e
t
h
o
do
l
o
g
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
ar
ti
ti
oning
haz
y
image
s
us
ing
int
e
r
ac
ti
v
e
ac
ti
v
e
c
ontour
mode
ls
(
F
i
r
han
A
z
r
i
A
hmad
K
hair
ul
A
nuar
)
1319
2.
1.
Dat
a
ac
q
u
is
it
ion
R
e
a
l
t
e
s
t
i
m
a
ge
s
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
[
24]
–
[
28
]
.
B
e
n
c
hm
a
r
k
i
m
a
ge
s
f
r
o
m
t
h
e
s
a
m
e
s
o
ur
c
e
s
we
r
e
a
l
s
o
us
e
d
to
e
n
s
ur
e
a
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
b
a
s
i
s
f
o
r
m
o
de
l
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
a
n
d
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
.
Al
l
i
m
a
ge
s
we
r
e
r
e
s
i
z
e
d
to
2
56×
256
p
i
x
e
l
s
us
i
ng
M
A
T
L
AB
R
2023a
to
m
a
i
n
t
a
i
n
u
nif
o
r
m
i
nput
d
i
m
e
n
s
i
o
n
s
f
o
r
e
x
pe
r
im
e
n
t
a
t
i
o
n
.
2.
2.
M
od
e
l
f
or
m
u
l
at
ion
T
h
e
s
e
c
o
n
d
ph
a
s
e
f
o
c
us
e
s
o
n
m
o
de
l
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
.
I
n
t
hi
s
s
t
a
ge
,
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
,
r
e
c
e
n
t
l
y
i
n
t
r
o
duc
e
d
by
[
12]
,
s
e
r
v
e
s
a
s
t
h
e
f
o
un
d
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
wo
r
k
.
T
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
e
m
p
l
o
y
s
ge
o
m
e
t
r
i
c
a
l
c
o
ns
t
r
a
i
n
t
A
,
a
l
s
o
kn
o
wn
a
s
m
a
r
ke
r
s
e
t
whi
c
h
i
s
p
l
a
c
e
d
n
e
a
r
t
h
e
o
bj
e
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
T
h
e
s
e
m
a
r
ke
r
s
gu
i
de
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
by
i
nf
l
ue
nc
i
ng
t
h
e
c
o
n
t
o
u
r
e
v
o
l
ut
i
o
n
w
i
t
hin
t
h
e
im
a
ge
do
m
a
i
n.
T
h
e
n
,
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
[
12]
i
s
g
i
ve
n
as
,
{
=
1
2
∫
(
0
−
(
1
(
)
+
2
(
1
−
(
)
)
)
)
2
+
∫
(
)
}
(
1)
He
r
e
,
t
h
e
f
u
n
c
t
i
o
n
(
)
i
s
t
h
e
He
a
vi
s
i
de
f
u
n
c
t
i
o
n
,
t
h
e
ter
m
∫
(
)
i
s
t
h
e
di
s
t
a
n
c
e
f
u
n
c
t
i
o
n
we
i
g
h
t
e
d
by
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
a
n
d
t
h
e
f
i
r
s
t
t
e
r
m
i
s
t
h
e
f
i
t
t
i
n
g
t
e
r
m
.
T
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
i
s
de
s
i
g
n
e
d
t
o
s
e
g
m
e
n
t
o
b
j
e
c
t
s
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
i
n
t
o
i
m
a
ge
s
w
i
t
h
i
n
t
e
n
s
i
t
y
in
h
o
m
o
ge
n
e
i
t
y
.
T
h
e
c
o
n
to
ur
ge
n
e
r
a
t
e
d
f
r
o
m
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
c
a
n
b
e
i
n
t
e
r
a
c
t
i
v
e
ly
a
d
j
us
t
e
d
by
s
pe
c
i
f
yi
ng
a
ppr
o
pr
i
a
t
e
po
s
i
t
i
o
n
s
f
o
r
t
h
e
m
a
r
ke
r
s
e
t
,
whi
c
h
s
e
r
v
e
s
a
s
a
ge
o
m
e
t
r
i
c
a
l
c
o
ns
t
r
a
i
n
t
n
e
a
r
t
h
e
t
a
r
ge
t
ob
j
e
c
t
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
he
GR
S
S
m
o
de
l
de
c
r
e
a
s
e
s
w
h
e
n
a
pp
l
i
e
d
t
o
h
a
z
y
i
m
a
g
e
s
.
Ha
z
e
i
n
t
r
o
duc
e
s
vi
s
ua
l
de
gr
a
da
t
i
o
n
c
a
us
e
d
by
t
h
e
s
c
a
tt
e
r
i
n
g
o
f
l
i
g
h
t
by
a
t
m
o
s
p
h
e
r
i
c
pa
r
t
i
c
l
e
s
.
T
h
e
s
e
pa
r
t
i
c
l
e
s
r
e
duc
e
i
m
a
g
e
c
o
n
t
r
a
s
t
a
n
d
c
l
a
r
i
t
y
,
m
a
k
i
ng
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
i
e
s
l
e
s
s
d
i
s
t
i
n
gu
i
s
ha
bl
e
a
n
d
t
h
e
r
e
f
o
r
e
m
o
r
e
d
i
f
f
i
c
u
l
t
to
e
x
t
r
a
c
t
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
dur
i
n
g
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
To
m
i
t
i
ga
t
e
t
h
e
e
f
f
e
c
t
s
o
f
h
a
z
e
,
i
m
a
ge
de
ha
z
i
ng
m
e
t
h
o
ds
s
uc
h
a
s
t
h
e
S
i
m
p
l
e
D
C
P
[
27]
a
r
e
c
o
m
m
o
nly
e
m
p
l
o
y
e
d.
T
h
e
f
o
r
m
a
t
i
o
n
o
f
a
h
a
z
y
im
a
ge
c
a
n
be
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
,
0
(
,
y
)
=
(
,
y
)
(
,
y
)
+
A
(
1
−
(
,
y
)
)
(
2)
He
r
e
,
0
de
n
o
t
e
s
t
h
e
i
m
a
g
e
w
i
t
h
ha
z
e
,
J
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
th
e
s
c
e
n
e
r
a
d
i
a
n
c
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
to
t
h
e
c
l
e
a
n
im
a
g
e
,
A
i
s
t
h
e
g
l
o
b
a
l
a
t
m
o
s
ph
e
r
i
c
li
g
h
t
a
n
d
T
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
tr
a
n
s
mi
s
s
i
o
n
m
a
p.
T
h
e
c
l
e
a
n
i
m
a
ge
J
c
a
n
b
e
r
e
p
r
e
s
e
n
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
,
(
,
y
)
=
(
0
(
,
y
)
−
)
/
(
(
(
,
y
)
,
0)
)
+
(
3)
By
c
o
m
bi
n
i
ng
t
h
e
s
e
pr
i
nc
i
p
l
e
s
,
a
n
e
w
i
n
t
e
r
a
c
t
i
v
e
A
C
M
i
s
pr
o
p
o
s
e
d
to
pa
r
t
i
t
i
o
n
ha
z
y
i
m
a
ge
s
.
T
h
e
r
e
f
o
r
m
u
l
a
t
e
d
m
o
de
l
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
t
h
e
de
h
a
z
e
d
im
a
ge
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
S
i
m
p
l
e
DC
P
m
e
t
h
o
d
i
n
t
o
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
GR
S
S
f
r
a
m
e
wo
r
k.
T
hi
s
e
nh
a
n
c
e
d
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
,
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
t
h
e
GR
S
S
wi
t
h
S
i
m
p
l
e
D
C
P
(
GR
S
S
D)
m
o
de
l
,
i
nc
o
r
por
a
t
e
s
h
a
z
e
r
e
m
o
v
a
l
i
n
t
o
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
to
a
c
hi
e
v
e
m
o
r
e
r
e
l
i
a
bl
e
bo
un
da
r
y
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
i
n
de
gr
a
de
d
vi
s
ua
l
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
i
s
de
f
i
ne
d
a
s
f
o
l
l
o
ws
,
{
=
1
2
∫
(
−
(
1
+
2
(
1
−
)
)
2
+
∫
+
α
2
2
∫
0
−
(
ℎ
1
+
ℎ
2
(
1
−
)
)
2
}
(
4)
W
h
e
r
e
0
de
n
o
t
e
s
t
h
e
i
m
a
ge
w
i
t
h
h
a
z
e
a
n
d
J
i
s
t
h
e
c
l
e
a
n
i
m
a
ge
c
o
m
put
e
d
us
i
n
g
S
i
m
p
l
e
DC
P
.
T
h
e
f
i
r
s
t
t
e
r
m
we
i
g
h
t
e
d
by
1
i
s
i
n
t
r
o
duc
e
d
to
e
n
s
ur
e
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
t
o
ur
i
s
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
ly
s
im
i
l
a
r
w
i
t
h
t
h
e
b
o
un
da
r
i
e
s
o
f
t
h
e
t
a
r
ge
t
e
d
o
bj
e
c
t
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
h
a
z
e
f
r
e
e
i
m
a
ge
f
r
o
m
S
i
m
p
l
e
DC
P
m
e
t
h
o
d.
T
hi
s
t
e
r
m
i
s
b
a
l
a
n
c
e
d
w
i
t
h
t
h
e
t
hi
r
d
t
e
r
m
w
hi
c
h
i
s
we
i
g
h
t
e
d
by
2
,
i
n
t
r
o
duc
e
d
to
e
n
s
ur
e
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
t
o
ur
i
s
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
s
im
il
a
r
w
i
t
h
t
h
e
b
o
un
da
r
i
e
s
o
f
t
h
e
tar
ge
t
e
d
o
b
j
e
c
t
b
a
s
e
d
o
n
t
h
e
or
i
g
i
na
l
h
a
z
y
i
m
a
g
e
.
T
h
e
t
e
r
m
s
ℎ
1
(
,
)
=
∗
[
(
)
0
]
/
∗
(
)
a
n
d
1
(
,
)
=
∗
[
(
)
]
/
∗
(
)
a
r
e
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
o
f
i
m
a
ge
i
n
t
e
n
s
i
t
i
e
s
i
ns
i
de
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
t
o
u
r
o
f
0
a
n
d
J
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
.
T
h
e
t
e
r
m
s
ℎ
2
(
,
)
=
∗
[
1
−
(
)
0
]
/
∗
[
1
−
(
)
]
a
n
d
2
(
,
)
=
∗
[
1
−
(
)
]
/
∗
[
1
−
(
)
]
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
o
f
i
m
a
g
e
i
n
t
e
n
s
i
t
i
e
s
o
u
t
s
i
de
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
t
o
ur
o
f
0
a
nd
J
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
I
n
(
4)
i
s
mi
nim
i
z
e
d
us
i
n
g
c
a
l
c
u
l
u
s
o
f
va
r
i
a
t
i
o
n
t
o
ob
t
a
i
n
t
h
e
(
5)
,
−
(
)
{
1
[
−
1
(
)
−
2
(
1
−
(
)
)
]
(
1
−
2
)
+
2
[
0
−
ℎ
1
(
)
−
ℎ
2
(
1
−
(
)
)
]
(
ℎ
1
−
ℎ
2
)
−
}
(
5)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
317
-
1
324
1320
B
a
s
e
d
o
n
t
h
e
gr
a
d
i
e
n
t
de
s
c
e
n
t
m
e
t
h
o
d,
(
5)
i
s
wr
i
t
t
e
n
a
s
(
6)
.
∂
ϕ
∂
t
=
(
)
{
1
[
−
1
(
)
−
2
(
1
−
(
)
)
]
(
1
−
2
)
+
2
[
0
−
ℎ
1
(
)
−
ℎ
2
(
1
−
(
)
)
]
(
ℎ
1
−
ℎ
2
)
−
}
(
6)
An
a
l
go
r
i
t
hm
i
s
de
v
e
l
o
pe
d
i
n
t
h
e
ne
x
t
s
e
c
t
i
o
n
to
s
ol
ve
(
6)
.
2.
3.
Al
gor
it
h
m
d
e
ve
l
op
m
e
n
t
T
h
e
t
hi
r
d
p
h
a
s
e
c
o
m
pr
i
s
e
s
a
l
go
r
i
t
hm
de
v
e
l
o
p
m
e
n
t
,
i
n
whi
c
h
t
h
e
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
m
o
de
l
i
s
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
i
n
M
A
T
L
A
B
.
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
i
n
t
e
gr
a
t
e
s
t
h
e
n
e
c
e
s
s
a
r
y
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
s
t
e
ps
f
o
r
b
ot
h
de
h
a
z
i
ng
a
n
d
s
e
l
e
c
t
i
v
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
f
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
de
r
i
v
e
d
va
r
i
a
t
i
o
na
l
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
will
s
to
p
a
uto
m
a
t
i
c
a
ll
y
i
f
t
h
e
s
o
l
ut
i
o
n
r
e
a
c
h
=
1
×
1
0
−
6
o
r
t
h
e
m
a
xim
u
m
n
u
m
be
r
o
f
i
t
e
r
a
t
i
o
ns
,
m
a
xi
t
=
100
.
T
h
e
Al
go
r
i
t
hm
1
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
t
h
e
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
us
i
n
g
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
.
Al
go
r
i
t
hm
1
.
Al
go
r
i
t
hm
t
o
pa
r
t
i
t
i
o
n
a
n
i
m
a
ge
us
i
n
g
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
1.
Define the value of all parameters
and compute dehazed image,
J
using (3).
>> J = imreducehaze(Image_with_haze);
2.
Set the coordinate of the marker set
A
.
>>c_x = [a;b;c;d]; >>c_y = [e;f;g;h];
3.
Set
at
=
0
.
>>
=distance(c_x, c_y);
4.
For
iteration=1
to
maxit
or
‖
+
1
−
‖
‖
‖
≤
do
Solve (6).
Smooth
by computing
∗
.
>>
phi=
∗
end for
2.
4.
P
e
r
f
o
r
m
an
c
e
e
val
u
at
ion
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
wa
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
i
n
t
e
r
m
s
o
f
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
AC
U
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
.
F
o
ur
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
i
n
d
i
c
a
to
r
s
we
r
e
e
m
p
l
o
y
e
d:
AC
U,
e
r
r
or
m
e
t
r
i
c
(
E
M
)
,
J
a
c
c
a
r
d
i
nde
x
,
a
n
d
D
i
c
e
C
OE
F
F
I
C
I
E
NT
.
T
h
e
A
C
U
wa
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
e
x
pr
e
s
s
i
o
n
A
C
U=
(
T
P
+
T
N)
/
(
T
P
+
F
N+
F
P
+
T
N)
wh
e
r
e
t
r
ue
p
o
s
i
t
i
ve
(
TP
)
de
n
ot
e
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
p
i
x
e
l
s
c
o
r
r
e
c
t
l
y
c
l
a
s
s
if
i
e
d
a
s
b
e
l
o
n
g
i
ng
to
t
h
e
o
bj
e
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
,
a
n
d
t
r
ue
n
e
ga
t
i
v
e
(
TN
)
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
n
u
m
be
r
o
f
p
i
xe
l
s
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
if
i
e
d
a
s
b
a
c
kgr
o
un
d.
C
o
n
v
e
r
s
e
l
y
,
f
a
l
s
e
po
s
i
t
i
v
e
(
FP
)
r
e
f
e
r
s
to
pi
x
e
l
s
i
n
c
o
r
r
e
c
t
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
d
a
s
pa
r
t
o
f
t
h
e
o
b
j
e
c
t
,
a
n
d
f
a
l
s
e
n
e
ga
t
i
v
e
(
FN
)
de
n
o
t
e
s
pi
x
e
l
s
i
nc
o
r
r
e
c
t
l
y
e
x
c
l
ude
d
f
r
o
m
t
h
e
o
bj
e
c
t
r
e
gi
o
n
.
A
hi
g
h
e
r
AC
U
v
a
l
ue
a
ppr
o
a
c
hi
n
g
o
n
e
i
n
d
i
c
a
t
e
s
gr
e
a
t
e
r
s
e
gm
e
n
t
a
t
i
o
n
AC
U
.
T
h
e
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
b
e
t
we
e
n
A
C
U
a
n
d
EM
i
s
g
i
v
e
n
by
E
M
=
1
-
A
C
U.
T
hi
s
im
p
li
e
s
t
h
a
t
wh
e
n
AC
U
i
nc
r
e
a
s
e
s
,
t
h
e
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
e
r
r
o
r
v
a
l
ue
de
c
r
e
a
s
e
s
.
He
n
c
e
,
a
m
o
de
l
t
h
a
t
y
i
e
l
d
s
a
hi
g
h
A
C
U
t
y
p
i
c
a
ll
y
e
xhi
b
i
t
s
a
l
o
w
E
M
v
a
l
ue
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
a
s
t
r
o
n
g
a
gr
e
e
m
e
n
t
b
e
t
we
e
n
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
e
d
o
u
t
pu
t
a
n
d
t
h
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
i
mage
.
T
h
e
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
b
e
t
we
e
n
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
e
d
r
e
gi
o
n
a
n
d
t
h
e
r
e
f
e
r
e
n
c
e
m
a
s
k
wa
s
f
ur
t
h
e
r
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
t
h
e
J
a
c
c
a
r
d
a
n
d
D
i
c
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
,
de
f
i
ne
d
a
s
J
a
c
c
a
r
d=
|
∩
∗
|
/
|
∪
∗
|
a
n
d
D
i
c
e
=
|
∩
∗
|
/
|
|
+
|
∗
|
whe
r
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
s
e
t
o
f
p
i
x
e
l
s
i
n
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
e
d
o
u
t
pu
t
a
n
d
∗
de
n
ot
e
s
t
h
e
c
or
r
e
s
po
n
di
n
g
s
e
t
i
n
t
h
e
gr
o
u
n
d
t
r
u
t
h
.
B
ot
h
i
n
d
i
c
e
s
y
i
e
l
d
v
a
l
u
e
s
b
e
t
we
e
n
0
a
n
d
1,
w
h
e
r
e
a
v
a
l
ue
c
l
o
s
e
r
to
o
n
e
r
e
f
l
e
c
t
s
a
hi
g
h
e
r
l
e
v
e
l
o
f
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
s
i
s
t
e
n
c
y
a
n
d
o
v
e
r
l
a
p
w
i
t
h
t
h
e
gr
o
un
d
tr
u
t
h
.
T
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
nc
y
o
f
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
wa
s
a
l
s
o
a
s
s
e
s
s
e
d
by
m
e
a
s
ur
i
n
g
i
t
s
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
.
All
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
we
r
e
c
a
r
r
i
e
d
o
u
t
o
n
a
c
o
m
put
e
r
e
qu
i
ppe
d
w
i
t
h
a
n
A
M
D
R
y
z
e
n
7
5700X
pr
o
c
e
s
s
o
r
,
a
n
Nvi
d
i
a
Ge
F
o
r
c
e
1070
GPU
,
a
n
d
32
GB
of
R
AM
,
o
pe
r
a
t
i
n
g
a
t
3
.
80
GH
z
.
3.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
An
e
x
pe
r
i
m
e
n
t
wa
s
c
o
n
duc
t
e
d
to
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
GR
S
S
m
o
de
l
[
12]
a
n
d
t
h
e
n
e
w
GR
S
S
D
m
o
de
l
b
a
s
e
d
o
n
f
o
ur
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
s
:
E
M
,
A
C
U,
J
a
c
c
a
r
d,
a
n
d
D
i
c
e
i
nd
i
c
e
s
,
w
i
t
h
r
e
f
e
r
e
n
c
e
to
t
h
e
b
e
n
c
hm
a
r
k
da
t
a
s
e
t
s
f
r
o
m
[
24]
–
[
28]
.
T
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
s
e
tt
i
n
g
a
r
e
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
1
,
2
=
[
0
.
5
,
10
]
,
to
l
=
10
−
6
,
m
a
xi
t
=
100
,
=
80
.
I
n
pr
a
c
t
i
c
e
,
1
>
2
i
f
i
nput
i
m
a
ge
s
c
o
n
t
a
i
ni
ng
h
a
z
e
a
n
d
=
[
10
,
2
0
0
]
.
T
h
e
s
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
e
tt
i
n
gs
we
r
e
a
pp
li
e
d
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
a
c
r
o
s
s
a
l
l
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
s
to
e
n
s
ur
e
a
f
a
i
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
b
e
t
we
e
n
m
o
de
l
s
.
T
a
bl
e
1
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
t
h
e
vi
s
ua
l
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
u
n
de
r
t
h
e
s
e
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
ar
ti
ti
oning
haz
y
image
s
us
ing
int
e
r
ac
ti
v
e
ac
ti
v
e
c
ontour
mode
ls
(
F
i
r
han
A
z
r
i
A
hmad
K
hair
ul
A
nuar
)
1321
T
a
bl
e
1.
I
m
a
ge
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
r
e
s
u
l
t
s
I
nput
im
a
ge
s
G
R
S
S
m
o
d
e
l
G
R
S
S
D
m
o
d
e
l
I
nput
im
a
ge
s
G
R
S
S
m
o
d
e
l
G
R
S
S
D
m
o
d
e
l
A1
A2
A3
G1
G2
G3
B1
B2
B3
H1
H2
H3
C1
C2
C3
I1
I2
I3
D1
D2
D3
J1
J2
J3
E1
E
2
E3
K1
K2
K3
F1
F2
F3
L1
L2
L3
I
n
T
a
bl
e
1,
t
h
e
f
i
r
s
t
a
n
d
f
o
ur
t
h
c
o
l
u
m
ns
d
i
s
p
l
a
y
t
h
e
h
a
z
y
i
nput
i
m
a
g
e
s
(
A
1
–
L
1)
t
h
a
t
c
o
n
t
a
i
n
t
h
e
t
a
r
ge
t
o
b
j
e
c
t
s
f
o
r
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
g
i
o
n
s
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
a
r
e
m
a
r
ke
d
w
i
t
h
gr
e
e
n
i
nd
i
c
a
t
or
s
a
n
d
a
y
e
l
l
o
w
i
ni
t
i
a
l
c
o
n
to
ur
.
T
h
e
s
e
c
o
n
d
a
n
d
f
i
f
t
h
c
o
l
u
m
ns
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
u
t
c
o
m
e
s
ge
ne
r
a
t
e
d
by
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
,
whil
e
t
h
e
t
hi
r
d
a
n
d
s
i
x
t
h
c
o
l
u
m
ns
s
h
o
w
t
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
us
i
n
g
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
.
B
o
t
h
m
o
de
l
s
we
r
e
a
bl
e
t
o
de
l
i
ne
a
t
e
t
h
e
t
a
r
ge
t
r
e
g
i
o
n
s
,
a
s
il
l
us
t
r
a
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
1(
1b
–
12
b
)
f
o
r
th
e
G
R
S
S
m
o
de
l
a
n
d
T
a
bl
e
1(
1c
–
12c
)
f
o
r
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
.
V
i
s
ua
l
e
x
a
mi
na
t
i
o
n
,
h
o
we
ve
r
,
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
s
e
ve
r
a
l
r
e
s
u
l
t
s
pr
o
duc
e
d
by
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
pa
r
t
i
a
l
o
ve
r
-
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
i
n
im
a
g
e
s
F
2,
G2,
H2,
a
n
d
K
2
o
f
T
a
bl
e
1.
T
hi
s
b
e
h
a
vi
o
r
o
c
c
ur
s
b
e
c
a
us
e
t
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
ha
s
l
im
i
t
e
d
c
a
pa
bi
li
t
y
t
o
m
a
n
a
ge
t
h
e
h
a
z
e
e
f
f
e
c
t
wi
t
hi
n
t
h
e
i
m
a
ge
,
l
e
a
d
i
ng
to
l
e
s
s
a
c
c
ur
a
t
e
b
o
un
da
r
y
de
t
e
c
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
s
h
o
w
m
o
r
e
di
s
t
i
n
c
t
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
i
e
s
a
n
d
be
tt
e
r
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
b
e
t
we
e
n
t
h
e
o
bj
e
c
t
a
n
d
b
a
c
kgr
o
un
d.
T
h
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
i
s
m
a
i
n
ly
du
e
to
t
h
e
i
nc
o
r
p
o
r
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
S
i
m
p
l
e
DC
P
m
e
t
h
o
d
[
27]
,
whi
c
h
r
e
duc
e
s
t
h
e
h
a
z
e
l
e
v
e
l
i
n
t
he
i
n
put
t
e
s
t
i
m
a
ge
pr
i
o
r
to
t
h
e
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
.
T
h
e
de
h
a
z
i
ng
s
t
e
p
e
n
h
a
nc
e
s
i
m
a
ge
c
on
t
r
a
s
t
a
n
d
vi
s
i
b
il
i
t
y
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
l
e
v
e
l
s
e
t
e
v
ol
ut
i
o
n
to
c
o
n
v
e
r
ge
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
to
t
h
e
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
y
.
C
o
n
s
e
que
n
t
l
y
,
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
pr
o
vi
de
s
s
e
g
men
t
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
t
h
a
t
a
r
e
vi
s
ua
ll
y
c
l
e
a
r
e
r
a
n
d
m
o
r
e
s
t
a
bl
e
a
c
r
o
s
s
di
f
f
e
r
e
n
t
i
m
a
ge
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
T
h
e
c
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
s
we
r
e
c
o
m
put
e
d
to
v
a
l
i
d
a
t
e
t
h
e
vi
s
ua
l
f
i
nd
i
ngs
,
whil
e
t
h
e
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
pr
o
c
e
s
s
t
i
m
e
wa
s
l
o
gge
d
to
a
s
s
e
s
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
e
f
f
i
c
i
e
n
c
y
.
T
he
n
u
m
e
r
i
c
a
l
o
ut
c
o
m
e
s
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
i
n
T
a
bl
e
2.
Qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
i
s
b
a
s
e
d
o
n
T
a
bl
e
2
f
ur
t
h
e
r
v
a
li
da
t
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
c
o
m
pa
r
e
d
to
t
h
e
e
xi
s
t
i
n
g
GR
S
S
m
o
de
l
.
T
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
s
i
gnif
i
c
a
n
t
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
a
c
r
o
s
s
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
m
e
t
r
i
c
s
.
On
a
v
e
r
a
ge
,
t
h
e
A
C
U
v
a
l
ue
i
nc
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
947
to
0.
964
,
whi
c
h
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
1.
8
%
,
whil
e
t
h
e
E
M
de
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
053
to
0
.
036,
e
qu
i
v
a
l
e
n
t
to
a
r
e
duc
t
i
o
n
o
f
a
b
o
u
t
32
%
.
T
hi
s
r
e
duc
t
i
o
n
i
n
e
r
r
or
i
n
d
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
pr
o
vi
de
s
a
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
o
f
t
a
r
ge
t
r
e
gi
o
n
s
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
im
a
ge
s
a
f
f
e
c
t
e
d
by
h
a
z
e
.
S
i
mi
l
a
r
ly
,
t
h
e
D
i
c
e
s
i
mi
l
a
r
i
t
y
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
(
DSC
)
i
m
pr
o
v
e
d
f
r
o
m
0.
884
to
0
.
907,
s
h
o
wi
n
g
a
n
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
ly
2.
6
%
,
a
n
d
t
h
e
J
a
c
c
a
r
d
s
im
i
l
a
r
i
t
y
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
(
J
S
C
)
i
n
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
800
to
0
.
839,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
a
n
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
o
f
a
b
o
ut
4
.
9%
.
T
h
e
s
e
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
ga
i
ns
a
r
e
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
wi
t
h
t
h
e
vi
s
ua
l
o
bs
e
r
v
a
t
i
o
n
s
pr
e
s
e
n
t
e
d
i
n
T
a
bl
e
1,
c
o
nf
i
r
mi
ng
t
h
a
t
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
c
a
n
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
l
y
de
li
ne
a
t
e
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
i
e
s
a
n
d
pr
e
s
e
r
ve
s
t
r
uc
t
u
r
a
l
de
t
a
i
l
s
e
v
e
n
u
n
de
r
r
e
duc
e
d
vi
s
i
b
il
i
t
y
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
317
-
1
324
1322
T
a
bl
e
2.
Va
l
ue
s
o
f
A
C
U,
E
M
,
Di
c
e
,
J
a
c
c
a
r
d
,
a
n
d
t
ime
T
e
s
t
im
a
g
e
A
C
U
EM
D
ic
e
J
a
c
c
a
r
d
T
im
e
G
R
S
S
G
R
S
S
D
G
R
S
S
G
R
S
S
D
G
R
S
S
G
R
S
S
D
G
R
S
S
G
R
S
S
D
G
R
S
S
G
R
S
S
D
1
0.957
0.964
0.043
0.037
0.872
0.893
0.773
0.807
7.550
11.930
2
0.959
0.960
0.041
0.040
0.726
0.734
0.570
0.580
7.760
11.190
3
0.923
0.922
0.077
0.078
0.740
0.740
0.587
0.587
7.540
11.300
4
0.991
0.994
0.009
0.006
0.972
0.982
0.945
0.965
7.300
12.600
5
0.956
0.967
0.044
0.033
0.957
0.967
0.917
0.937
22.600
41.500
6
0.907
0.963
0.093
0.037
0.916
0.968
0.845
0.938
19.590
34.820
7
0.927
0.976
0.073
0.024
0.924
0.976
0.859
0.953
19.730
34.790
8
0.952
0.972
0.048
0.028
0.927
0.958
0.864
0.919
19.200
35.770
9
0.980
0.980
0.020
0.020
0.910
0.910
0.835
0.835
4.880
6.130
10
0.987
0.987
0.013
0.013
0.
899
0.897
0.816
0.814
3.910
4.330
11
0.956
0.963
0.044
0.037
0.959
0.966
0.921
0.933
19.100
35.620
12
0.872
0.922
0.129
0.078
0.806
0.891
0.675
0.801
8.800
13.120
A
ve
r
a
ge
0.947
0.964
0.053
0.036
0.884
0.907
0.800
0.839
12.330
21.092
T
h
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
i
n
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
a
n
b
e
a
t
t
r
i
b
ut
e
d
to
t
h
e
i
n
c
o
r
po
r
a
t
i
o
n
o
f
t
h
e
S
i
m
p
l
e
DC
P
de
h
a
z
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
w
i
t
hi
n
t
h
e
v
a
r
iat
i
o
n
a
l
s
e
l
e
c
t
i
v
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
k.
T
h
e
de
h
a
z
i
n
g
c
o
m
po
n
e
n
t
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
c
o
n
t
r
a
s
t
a
n
d
vi
s
i
b
i
li
t
y
o
f
h
a
z
y
im
a
g
e
s
,
a
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
l
e
v
e
l
s
e
t
e
v
o
l
ut
i
o
n
to
c
o
n
v
e
r
g
e
m
o
r
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
ly
t
o
wa
r
ds
tr
ue
o
bj
e
c
t
b
o
un
da
r
i
e
s
.
As
a
r
e
s
u
l
t
,
t
h
e
m
o
de
l
b
e
c
o
m
e
s
m
o
r
e
r
o
b
us
t
to
i
n
t
e
ns
i
t
y
de
gr
a
da
t
i
o
n
a
n
d
h
a
z
e
-
i
n
duc
e
d
bl
ur
r
i
n
g,
whi
c
h
t
y
p
i
c
a
ll
y
c
h
a
ll
e
n
ge
t
r
a
di
t
i
o
n
a
l
a
c
t
i
v
e
c
o
n
to
ur
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
s
.
Al
t
h
o
ugh
t
h
e
i
n
c
l
us
i
o
n
o
f
t
h
e
de
h
a
z
i
ng
t
e
r
m
i
nc
r
e
a
s
e
s
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
i
n
a
l
o
n
ge
r
a
v
e
r
a
ge
pr
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
f
r
o
m
12.
33
s
e
c
o
n
ds
to
21.
09
s
e
c
o
n
ds
,
t
hi
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
n
a
c
c
e
pt
a
bl
e
tr
a
de
-
o
f
f
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
t
h
e
s
ub
s
t
a
n
t
i
a
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
s
e
g
men
t
a
t
i
o
n
AC
U
a
n
d
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
h
e
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
a
n
d
qua
l
i
t
a
t
i
v
e
a
n
a
ly
s
e
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
ly
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
th
e
pr
o
po
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
o
ut
pe
r
f
o
r
m
s
t
h
e
G
R
S
S
m
o
de
l
i
n
b
o
t
h
A
C
U
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
T
h
e
i
n
c
o
r
po
r
a
t
i
o
n
of
t
h
e
de
h
a
z
i
ng
pr
o
c
e
s
s
i
n
t
o
t
h
e
a
c
t
i
ve
c
o
n
to
u
r
f
o
r
m
u
l
a
t
i
o
n
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
im
pr
o
v
e
s
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
,
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
f
o
r
h
a
z
y
o
r
l
o
w
-
c
o
n
tr
a
s
t
i
m
a
g
e
s
.
4.
CONC
L
USI
ON
T
h
e
GR
S
S
m
o
de
l
wa
s
r
e
f
o
r
m
u
l
a
t
e
d
to
a
ddr
e
s
s
i
m
a
ge
pa
r
t
i
t
i
o
ni
ng
i
n
h
a
z
y
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
s
by
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
t
h
e
S
i
m
p
l
e
DC
P
de
ha
z
i
ng
t
e
c
hni
qu
e
to
p
r
o
duc
e
a
m
o
d
i
f
i
e
d
m
o
de
l
r
e
f
e
r
r
e
d
to
a
s
GR
S
S
D.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
GR
S
S
D
m
o
de
l
wa
s
de
r
i
ve
d
us
i
ng
t
h
e
c
a
l
c
u
l
u
s
o
f
va
r
i
a
t
i
o
ns
a
n
d
im
p
l
e
m
e
n
t
e
d
o
n
r
e
a
l
im
a
ge
da
t
a
s
e
t
s
i
n
M
A
T
L
A
B
s
o
f
t
wa
r
e
.
T
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
wa
s
e
v
a
l
ua
t
e
d
us
i
n
g
f
o
ur
qua
n
t
i
t
a
t
i
v
e
m
e
a
s
ur
e
s
,
n
a
m
e
ly
A
C
U,
E
M
,
Di
c
e
,
a
n
d
J
a
c
c
a
r
d
i
n
d
i
c
e
s
.
T
h
e
f
i
nd
i
ngs
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
GR
S
S
D
m
o
de
l
a
c
hi
e
v
e
d
i
m
pr
o
v
e
d
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
A
C
U
c
o
m
p
a
r
e
d
w
i
t
h
t
h
e
o
r
i
g
i
na
l
G
R
S
S
m
o
de
l
.
O
n
a
v
e
r
a
ge
,
t
h
e
A
C
U
v
a
l
ue
i
nc
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
947
to
0
.
964,
r
e
pr
e
s
e
n
t
i
n
g
a
n
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
o
f
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
l
y
1.
8
%
,
whi
l
e
t
h
e
E
M
v
a
l
ue
de
c
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
053
to
0.
036
,
c
or
r
e
s
po
n
d
i
n
g
to
a
r
e
duc
t
i
o
n
o
f
a
b
o
ut
32
%
.
S
i
m
il
a
r
ly
,
t
h
e
Di
c
e
c
o
e
f
f
ic
i
e
n
t
i
m
pr
o
v
e
d
f
r
o
m
0.
884
to
0.
907
,
a
n
d
t
h
e
J
a
c
c
a
r
d
i
n
de
x
i
nc
r
e
a
s
e
d
f
r
o
m
0.
800
to
0
.
839,
r
e
f
l
e
c
t
i
n
g
r
e
l
a
t
i
v
e
ga
i
ns
o
f
2.
6
%
a
n
d
4.
9
%
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
T
h
e
s
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
nd
i
c
a
t
e
t
h
a
t
t
h
e
de
h
a
z
i
ng
pr
o
c
e
s
s
c
o
n
tr
i
b
ut
e
d
to
b
e
t
t
e
r
c
o
n
t
r
a
s
t
a
n
d
c
l
e
a
r
e
r
b
o
un
da
r
y
de
f
i
n
i
t
i
o
n
,
l
e
a
d
i
n
g
to
m
o
r
e
a
c
c
ur
a
t
e
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
i
n
h
a
z
y
c
o
n
d
i
t
io
n
s
.
Al
t
h
o
ugh
t
h
e
i
nc
l
us
i
o
n
o
f
t
h
e
de
h
a
z
i
ng
t
e
r
m
in
c
r
e
a
s
e
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t
,
wi
t
h
t
h
e
a
v
e
r
a
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
t
i
m
e
r
i
s
i
n
g
f
r
o
m
12.
330
s
e
c
o
n
ds
to
21
.
092
s
e
c
o
n
ds
,
t
h
e
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
i
n
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
pr
e
c
i
s
i
o
n
j
us
t
i
f
i
e
s
t
hi
s
t
r
a
de
-
o
f
f
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
t
h
a
t
c
o
m
bi
n
i
ng
de
h
a
z
i
ng
a
n
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
a
l
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
m
e
t
h
o
ds
c
a
n
i
m
pr
o
v
e
t
h
e
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
o
f
i
m
a
ge
a
na
l
y
s
i
s
u
n
de
r
c
ha
l
l
e
ng
i
n
g
vi
s
ua
l
c
o
n
d
i
t
i
o
ns
.
T
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d
h
a
s
po
t
e
n
t
i
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
i
n
s
e
v
e
r
a
l
do
m
a
in
s
,
i
nc
l
ud
i
ng
o
bj
e
c
t
t
r
a
c
ki
n
g,
a
ut
o
n
o
m
o
us
v
e
hi
c
l
e
s
y
s
t
e
m
s
,
a
n
d
t
r
a
f
f
i
c
m
o
ni
t
o
r
i
n
g.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
il
l
a
im
t
o
de
v
e
l
o
p
a
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
s
c
h
e
m
e
t
o
e
nh
a
nc
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
a
n
d
to
e
x
t
e
n
d
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
m
o
de
l
f
o
r
us
e
i
n
c
o
l
o
r
i
m
a
ge
s
a
n
d
t
h
r
e
e
-
d
i
m
e
ns
i
o
n
a
l
s
e
g
m
e
n
t
a
t
i
o
n
t
a
s
ks
.
AC
K
NOWL
E
DGM
E
NT
S
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
w
o
ul
d
l
i
ke
to
e
x
pr
e
s
s
t
h
e
i
r
s
i
nc
e
r
e
a
ppr
e
c
i
a
t
i
o
n
to
Uni
v
e
r
s
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
M
AR
A
(
Ui
T
M
)
f
o
r
t
h
e
s
uppor
t
pr
o
v
i
d
e
d
i
n
t
h
e
c
o
m
p
l
e
t
i
o
n
o
f
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
.
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
r
e
c
e
i
ve
d
n
o
s
pe
c
i
f
i
c
gr
a
n
t
f
r
o
m
a
ny
f
u
n
d
i
ng
a
ge
n
c
y
i
n
t
h
e
pu
bli
c
,
c
o
m
m
e
r
c
i
a
l
,
o
r
n
ot
-
f
o
r
-
pr
o
f
i
t
s
e
c
to
r
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
P
ar
ti
ti
oning
haz
y
image
s
us
ing
int
e
r
ac
ti
v
e
ac
ti
v
e
c
ontour
mode
ls
(
F
i
r
han
A
z
r
i
A
hmad
K
hair
ul
A
nuar
)
1323
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
j
o
ur
n
a
l
us
e
s
t
h
e
C
o
n
t
r
i
b
ut
or
R
o
l
e
s
T
a
x
o
n
o
m
y
(
C
R
e
d
i
T
)
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
,
r
e
duc
e
a
ut
h
or
s
hi
p
d
i
s
put
e
s
,
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
F
i
r
ha
n
A
z
r
i
Ahm
a
d
Kh
a
i
r
u
l
An
u
a
r
J
e
n
e
vy
J
o
n
e
R
a
j
a
F
a
r
h
a
t
u
l
Ai
e
s
y
a
R
a
j
a
A
z
ha
r
Ab
du
l
K
a
d
i
r
J
u
m
a
a
t
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
A
ut
h
o
r
s
de
c
l
a
r
e
t
h
a
t
t
h
e
y
h
a
v
e
n
o
kn
o
wn
c
o
m
pe
t
i
n
g
f
i
na
n
c
i
a
l
i
n
t
e
r
e
s
t
s
o
r
pe
r
s
o
n
a
l
r
e
l
a
t
i
o
n
s
hi
p
s
t
h
a
t
c
o
ul
d
h
a
v
e
a
ppe
a
r
e
d
to
i
nf
l
ue
nc
e
t
h
e
wo
r
k
r
e
p
o
r
t
e
d
i
n
t
hi
s
pa
pe
r
.
A
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
nf
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
da
t
a
t
h
a
t
s
uppo
r
t
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
o
pe
nl
y
a
v
a
il
a
bl
e
i
n
r
e
f
e
r
e
n
c
e
s
[
2
4
]
-
[
28
].
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
F
.
A
.
S
he
w
a
jo
a
nd
K
.
A
.
F
a
nt
e
,
“
T
il
e
-
ba
s
e
d
mi
c
r
o
s
c
o
p
ic
im
a
g
e
pr
oc
e
s
s
in
g
f
o
r
ma
la
r
ia
s
c
r
e
e
ni
ng
us
in
g
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h,”
B
M
C
M
e
di
c
al
I
m
agi
ng
,
vo
l.
23, n
o
. 1, 2023, d
o
i:
10
.1186/s
128
80
-
023
-
00993
-
9.
[
2]
A
.
M
.
A
nt
e
r
a
nd
L
.
A
bua
li
ga
h,
“
D
e
e
p
f
e
de
r
a
te
d
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
o
pt
im
i
z
a
ti
o
n
m
e
th
o
ds
f
or
li
ve
r
tu
m
or
di
a
gnos
is
:
a
r
e
v
i
e
w
,”
A
r
c
hi
v
e
s
o
f
C
o
m
put
at
io
nal
M
e
th
ods
in
E
ngi
ne
e
r
in
g
,
vo
l.
30,
n
o
.
5,
pp.
3359
–
3378,
2023,
do
i:
10.10
07/
s
11831
-
023
-
09901
-
4.
[
3]
S
.
S
r
in
i
v
a
s
a
n,
P
.
S
.
M
.
B
a
i,
S
.
K
.
M
a
th
iv
a
na
n,
V
.
M
ut
hukuma
r
a
n,
J
.
C
.
B
a
bu,
a
nd
L
.
V
il
c
e
k
ov
a
,
“
G
r
a
de
c
la
s
s
i
f
i
c
a
ti
o
n
of
tu
mo
r
s
f
r
o
m
br
a
in
ma
gne
ti
c
r
e
s
o
na
nc
e
im
a
ge
s
us
in
g
a
de
e
p
le
a
r
ni
ng
te
c
hni
qu
e
,”
D
ia
gnos
ti
c
s
,
v
o
l.
13,
no
.
6,
202
3,
do
i:
10.3390/di
a
gno
s
ti
c
s
13061153.
[
4]
Z
.
Q
.
H
a
be
e
b,
B
.
V
uks
a
nov
i
c
,
a
nd
I
.
Q
.
A
l
-
Z
a
y
di
,
“
B
r
e
a
s
t
c
a
nc
e
r
de
t
e
c
ti
o
n
us
in
g
im
a
g
e
pr
oc
e
s
s
in
g
a
nd
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng,”
J
our
nal
of
I
m
age
and
G
r
aphi
c
s
(
U
ni
te
d K
in
gdom)
, vo
l.
11, n
o
.
1, pp. 1
–
8, 2023, do
i:
10.18178/j
oi
g.11.1.1
-
8.
[
5]
I
.
M
is
hr
a
,
K
.
A
r
a
v
in
da
,
J
.
A
.
K
uma
r
,
C
.
K
e
e
r
th
i,
R
.
D
i
vy
a
S
h
r
e
e
,
a
nd
S
.
S
r
ik
uma
r
,
“
M
e
di
c
a
l
im
a
gi
ng
us
in
g
s
ig
na
l
pr
oc
e
s
s
in
g:
a
c
o
mpr
e
h
e
ns
iv
e
r
e
v
i
e
w
,”
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
2nd
I
nt
e
r
nat
io
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
and
Sm
a
r
t
E
ne
r
gy
,
I
C
A
I
S
2022
, pp. 623
–
630, 2022, do
i:
10.1109/
I
C
A
I
S
53314.2022.9742
778.
[
6]
M
. I
. Y
e
ş
il
a
nd S
.
G
ön
c
ü, “
R
e
c
o
gni
ti
o
n
of
H
e
r
e
f
or
d a
nd S
im
m
e
nt
a
l
c
a
tt
l
e
br
e
e
ds
v
ia
c
o
mput
e
r
vi
s
io
n,”
I
r
ani
an J
our
nal
of
A
ppl
ie
d
A
ni
m
al
Sc
ie
nc
e
, vo
l.
13, n
o
. 1, pp. 21
–
32, 2023.
[
7]
J
.
F
a
ng,
H
.
L
iu
,
L
.
Z
ha
ng,
J
.
L
iu
,
a
nd
H
.
L
iu
,
“
R
e
gi
o
n
-
e
dge
-
ba
s
e
d
a
c
ti
v
e
c
o
nt
o
ur
s
dr
i
ve
n
b
y
h
y
br
id
a
nd
lo
c
a
l
f
u
z
z
y
r
e
gi
o
n
-
ba
s
e
d
e
n
e
r
g
y
f
o
r
im
a
ge
s
e
gme
n
ta
ti
o
n,”
I
nf
or
m
at
io
n Sc
ie
nc
e
s
, v
o
l.
54
6, pp. 397
–
419, 2021, do
i:
10.1016/j
.
in
s
.2020.08.078.
[
8]
R
.
Y
o
us
e
f
e
t
al
.
,
“
U
-
N
e
t
-
ba
s
e
d
mo
d
e
ls
to
w
a
r
ds
o
p
ti
ma
l
M
R
b
r
a
in
im
a
ge
s
e
gme
nt
a
ti
o
n,”
D
ia
gnos
ti
c
s
,
v
o
l.
13,
n
o
.
9,
2023,
do
i:
10.3390/di
a
gno
s
ti
c
s
13091624.
[
9]
K
.
C
he
n,
“
I
n
tr
o
du
c
ti
o
n
t
o
v
a
r
ia
ti
o
na
l
im
a
g
e
-
p
r
o
c
e
s
s
in
g
mo
d
e
ls
a
nd
a
ppl
ic
a
ti
o
ns
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
C
om
put
e
r
M
at
he
m
at
ic
s
, vo
l.
90, n
o
. 1, pp. 1
–
8, 2013, d
o
i:
10.1080/00207
160.2012.757073.
[
10]
G.
-
L
.
Z
hu,
X
.
-
G
.
L
v,
F
.
L
i,
a
nd
X
.
-
M
.
S
un,
“
N
o
n
c
o
n
v
e
x
v
a
r
ia
ti
o
na
l
a
pp
r
o
a
c
h
f
or
s
im
ul
ta
n
e
o
us
l
y
r
e
c
ove
r
in
g
c
a
r
t
oo
n
a
nd
t
e
x
t
ur
e
im
a
ge
s
,”
J
our
nal
of
E
le
c
t
r
oni
c
I
m
agi
ng
, vo
l.
31, n
o
. 04, 2022,
do
i:
10.1117/1.j
e
i.
31.4.043021.
[
11]
X
.
L
iu
,
G
.
L
iu
,
Y
.
W
a
ng,
G
.
L
i,
R
.
Z
ha
ng,
a
nd
W
.
P
e
ng,
“
A
v
a
r
ia
ti
o
na
l
l
e
v
e
l
s
e
t
im
a
g
e
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
m
e
th
o
d
v
ia
f
r
a
c
ti
o
na
l
di
f
f
e
r
e
nt
ia
ti
o
n,”
F
r
ac
ta
l
and
F
r
ac
ti
onal
,
vo
l.
6
, n
o
. 9, 2022, d
o
i
:
10.3390/
f
r
a
c
ta
l
f
r
a
c
t6
090462.
[
12]
T
.
C
.
S
a
ib
in
a
nd
A
.
K
.
J
uma
a
t,
“
V
a
r
ia
ti
o
na
l
s
e
le
c
ti
ve
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
m
o
de
l
f
o
r
in
t
e
ns
it
y
in
h
om
o
ge
n
e
o
us
im
a
ge
,”
I
ndone
s
ia
n
J
our
nal
of
E
le
c
tr
ic
al
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
C
om
put
e
r
Sc
ie
nc
e
(
I
J
E
E
C
S)
,
vo
l.
29,
n
o
.
1,
p
p.
277
–
285,
2023,
do
i:
10.11591/i
je
e
c
s
.v
29.i
1.pp277
-
285.
[
13]
J
.
G
u,
Z
.
F
a
ng,
Y
.
G
a
o
,
a
nd
F
.
T
ia
n,
“
S
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
of
c
o
r
ona
r
y
a
r
t
e
r
i
e
s
im
a
ge
s
us
in
g
gl
o
ba
l
f
e
a
tu
r
e
e
mb
e
dd
e
d
n
e
tw
o
r
k
w
it
h
a
c
ti
v
e
c
o
nt
o
u
r
l
o
s
s
,”
C
om
put
e
r
i
z
e
d M
e
di
c
al
I
m
agi
ng and Gr
ap
hi
c
s
, v
ol
. 86
, 2020, d
o
i:
10.1016/j
.
c
o
mpm
e
di
ma
g.2020.101799.
[
14]
Y
.
Y
a
ng,
W
.
J
ia
,
a
nd
B
.
W
u,
“
S
im
ul
ta
n
e
o
us
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
a
nd
c
o
r
r
e
c
t
i
o
n
m
o
d
e
l
f
or
c
o
l
or
m
e
di
c
a
l
a
nd
na
tu
r
a
l
im
a
ge
s
w
it
h
in
te
ns
it
y
i
nh
o
m
o
g
e
n
e
it
y
,”
V
is
ual
C
om
put
e
r
, vo
l.
36, n
o
. 4, pp.
717
–
731, 2020, do
i:
10
.1007/s
00371
-
019
-
01651
-
4.
[
15]
E
. I
qba
l,
A
.
N
ia
z
,
A
. A
. M
e
m
o
n, U
. A
s
im
, a
nd
K
.
N
. C
h
o
i,
“
S
a
li
e
n
c
y
-
dr
i
ve
n
a
c
ti
ve
c
o
nt
o
u
r
m
o
d
e
l
f
or
im
a
ge
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
, v
o
l.
8, pp. 208978
–
208991, 2020, d
o
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2020.3038945.
[
16]
X
.
H
.
Z
hi
a
nd
H
.
B
in
S
h
e
n,
“
S
a
li
e
n
c
y
dr
i
ve
n
r
e
gi
o
n
-
e
dg
e
-
ba
s
e
d
t
o
p
d
o
w
n
l
e
v
e
l
s
e
t
e
vo
lu
ti
o
n
r
e
ve
a
ls
th
e
a
s
y
n
c
hr
o
n
o
us
f
oc
u
s
in
im
a
ge
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n,”
P
at
te
r
n R
e
c
ogni
ti
on
,
vo
l.
80, pp. 241
–
25
5, 2018, do
i:
10.1016/j
.pa
t
c
o
g.2018.03.010.
[
17]
W
.
Z
ha
o
,
W
.
W
a
ng,
X
.
F
e
ng,
a
nd
Y
.
H
a
n,
“
A
ne
w
v
a
r
ia
ti
o
n
a
l
me
th
o
d
f
or
s
e
l
e
c
ti
ve
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
of
m
e
di
c
a
l
im
a
ge
s
,”
Si
g
nal
P
r
oc
e
s
s
in
g
, vo
l.
190, 2022, d
o
i:
10.1016/j
.s
ig
pr
o
.2021.108292.
[
18]
N
.
B
a
ds
ha
h
a
nd
K
.
C
he
n,
“
I
ma
ge
s
e
l
e
c
ti
ve
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
u
nde
r
g
e
o
m
e
tr
i
c
a
l
c
o
ns
tr
a
in
ts
us
in
g
a
n
a
c
ti
ve
c
o
nt
o
ur
a
p
pr
o
a
c
h,”
C
om
m
uni
c
at
io
ns
i
n C
om
put
at
io
nal
P
hy
s
ic
s
, v
ol
. 7, n
o
. 4, pp. 7
59
–
778, 2010, do
i:
10.4208/
c
i
c
p.2009.09.026.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
40
,
N
o
.
3
,
De
c
em
b
e
r
20
25
:
1
317
-
1
324
1324
[
19]
L
.
R
a
da
a
nd
K
.
C
h
e
n,
“
I
mpr
ove
d
s
e
l
e
c
ti
ve
s
e
g
me
nt
a
ti
o
n
m
o
d
e
l
us
in
g
o
n
e
l
e
v
e
l
-
s
e
t,
”
J
our
nal
of
A
lg
or
it
hm
s
and
C
om
put
at
io
nal
T
e
c
hnol
ogy
, vo
l.
7, n
o
. 4, pp. 509
–
540, 2013, d
o
i:
10.1260/174
8
-
3018.7.4.509.
[
20]
J
.
S
pe
nc
e
r
a
nd
K
.
C
h
e
n,
“
A
c
o
n
v
e
x
a
nd
s
e
l
e
c
ti
v
e
v
a
r
ia
ti
o
na
l
mo
d
e
l
f
o
r
im
a
g
e
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n,”
C
om
m
uni
c
at
io
ns
in
M
at
he
m
a
ti
c
al
Sc
ie
nc
e
s
, v
o
l.
13, n
o
. 6, pp. 1453
–
1472, 2015, d
o
i:
10.4310/C
M
S
.2
015.v
13.n6.a
5.
[
21]
A
.
K
.
J
uma
a
t
a
nd
K
.
C
he
n,
“
A
r
e
f
or
mul
a
te
d
c
o
n
ve
x
a
nd
s
e
le
c
ti
ve
v
a
r
ia
ti
o
na
l
im
a
g
e
s
e
gme
n
ta
ti
o
n
mo
d
e
l
a
nd
it
s
f
a
s
t
mul
ti
le
ve
l
a
lg
o
r
it
h
m,”
N
um
e
r
ic
al
M
at
he
m
at
ic
s
, v
o
l.
12, n
o
. 2, pp. 403
–
43
7, 2019, do
i:
10.4208/nm
tm
a
.O
A
-
2017
-
0143.
[
22]
H
.
A
li
,
A
.
S
he
r
,
M
.
S
a
e
e
d,
a
nd
L
.
R
a
da
,
“
A
c
ti
ve
c
o
nt
o
u
r
im
a
ge
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n
m
o
de
l
w
it
h
d
e
-
ha
z
in
g
c
o
ns
tr
a
in
ts
,”
I
E
T
I
m
age
P
r
oc
e
s
s
in
g
, vo
l.
14, n
o
. 5, pp. 921
–
928, 2020, d
o
i:
10.1049/i
e
t
-
ip
r
.2018.5987.
[
23]
D
.
P
a
r
k,
H
.
P
a
r
k,
D
.
K
.
H
a
n,
a
nd
H
.
K
o
,
“
S
in
gl
e
im
a
g
e
d
e
ha
z
in
g
w
it
h
i
ma
ge
e
nt
r
o
p
y
a
nd
in
f
or
ma
ti
o
n
f
id
e
li
t
y
,”
2014
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on I
m
age
P
r
oc
e
s
s
in
g, I
C
I
P
2014
, pp.
4037
–
4041, 2014, do
i:
10.1109/
I
C
I
P
.2014.7025820.
[
24]
V
.
T
.
P
ha
m,
“
H
o
w
t
o
us
e
de
t
e
c
tr
o
n2,”
gi
th
ub.c
om
,
2015.
ht
tp
s
:/
/g
it
hub.c
o
m/
f
a
c
e
b
oo
kr
e
s
e
a
r
c
h/
d
e
t
e
c
tr
o
n2/
is
s
ue
s
/7
95
(
a
c
c
e
s
s
e
d
F
e
b. 05, 2024)
.
[
25]
J
.
L
i,
J
.
Z
ha
ng,
a
nd
D
.
T
a
o
,
“
D
e
e
p
a
ut
oma
ti
c
na
tu
r
a
l
im
a
ge
ma
tt
in
g,”
in
I
J
C
A
I
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
oi
nt
C
onf
e
r
e
nc
e
on
A
r
ti
f
i
c
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, 2021, pp. 800
–
806, do
i:
10.24963/i
j
c
a
i.
2021/111.
[
26]
Y
.
Q
ia
o
e
t
al
.
,
“
A
tt
e
nt
io
n
-
gui
d
e
d
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
s
tr
u
c
tu
r
e
a
ggr
e
ga
ti
o
n
f
o
r
im
a
g
e
ma
tt
in
g,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
th
e
I
E
E
E
C
om
put
e
r
Soc
ie
ty
C
on
f
e
r
e
n
c
e
on
C
om
put
e
r
V
is
io
n
and
P
at
te
r
n
R
e
c
ogni
ti
on
,
2020,
pp.
13673
–
13682,
do
i:
10.1109/C
V
P
R
42600.2020.01369.
[
27]
H
.
L
i,
J
.
C
a
i,
T
.
N
.
A
.
N
gu
y
e
n,
a
nd
J
.
Z
h
e
ng,
“
A
be
n
c
hma
r
k
f
o
r
s
e
ma
nt
i
c
i
ma
ge
s
e
gm
e
nt
a
ti
o
n,”
2013,
do
i:
10.1109/I
C
M
E
.2013.6607512.
[
28]
M
.
Y
.
C
he
n
e
t
al
.
,
“
A
ut
o
ma
ti
c
C
hi
n
e
s
e
f
oo
d
id
e
nt
i
f
ic
a
ti
o
n
a
n
d
qua
nt
it
y
e
s
ti
ma
ti
o
n,”
in
SI
G
G
R
A
P
H
A
s
ia
2012
T
e
c
hni
c
al
B
r
ie
f
s
,
2012, do
i:
10.1145/2407746.2
407775.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
F
i
r
h
a
n
A
z
r
i
A
hm
a
d
K
h
a
i
r
ul
A
nu
a
r
i
s
a
s
t
u
d
en
t
o
f
B.
S
c
.
d
eg
r
ee
i
n
m
at
h
em
at
i
c
s
fro
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
MA
R
A
(U
i
T
M)
Sh
a
h
A
l
a
m
.
H
i
s
re
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
rev
o
l
v
e
ar
o
u
n
d
m
at
h
em
at
i
c
al
mo
d
el
i
n
g
a
n
d
i
m
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
.
H
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
ai
l
:
2
0
2
3
1
0
4
9
3
9
@
s
t
u
d
en
t
.
u
i
t
m
.
ed
u
.
my
.
J
en
ev
y
J
o
n
e
o
b
t
ai
n
ed
h
e
r
B.
S
c.
d
eg
r
ee
i
n
m
at
h
em
at
i
c
s
fro
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
MA
RA
(
U
i
T
M)
S
h
ah
A
l
a
m
.
Sh
e
i
s
c
u
rr
en
t
l
y
w
o
rk
i
n
g
a
s
a
Fi
n
a
n
ce
R
i
s
k
C
o
s
t
Co
n
t
ro
l
A
s
s
i
s
t
an
t
at
Sh
an
g
ri
-
L
a
Ras
a
R
i
a,
K
o
t
a
K
i
n
ab
al
u
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
rev
o
l
v
e
aro
u
n
d
m
at
h
em
at
i
c
al
mo
d
e
l
i
n
g
a
n
d
i
m
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
j
en
e
v
y
j
o
n
e@
g
m
a
i
l
.
c
o
m
R
a
ja
F
a
rh
a
tul
A
i
es
y
a
R
a
ja
A
z
h
a
r
o
b
t
ai
n
e
d
h
e
r
B.
S
c
.
d
e
g
r
ee
i
n
m
at
h
em
at
i
c
s
fro
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
e
k
n
o
l
o
g
i
M
A
RA
(U
i
T
M)
Sh
ah
A
l
a
m
a
n
d
i
s
cu
rr
e
n
t
l
y
p
u
rs
u
i
n
g
a
Mas
t
e
r
o
f
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
(
c
o
m
p
u
t
at
i
o
n
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
)
at
U
n
i
v
ers
i
t
i
Mal
a
y
s
i
a
Sab
ah
.
H
e
r
s
t
u
d
i
e
s
fo
cu
s
o
n
c
o
m
p
u
t
at
i
o
n
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
,
i
n
c
l
u
d
i
n
g
n
at
u
re
-
i
n
s
p
i
r
e
d
co
m
p
u
t
i
n
g
,
art
i
fi
c
i
a
l
n
eu
ral
n
e
t
w
o
rk
s
,
an
d
m
u
l
t
i
-
o
b
j
ec
t
i
v
e
o
p
t
i
mi
zat
i
o
n
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
rev
o
l
v
e
ar
o
u
n
d
m
at
h
em
at
i
c
al
mo
d
e
l
i
n
g
a
n
d
i
m
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
.
Sh
e
c
a
n
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
ai
e
s
y
a7
7
@
y
a
h
o
o
.
co
m
.
A
bd
u
l
Ka
di
r
J
um
a
a
t
o
b
t
ai
n
e
d
t
h
e
B
.
S
c
.
a
n
d
M.
S
c
.
d
e
g
r
ee
s
i
n
m
at
h
em
at
i
c
s
fro
m
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
i
T
ek
n
o
l
o
g
i
MA
R
A
,
(
U
i
T
M)
S
h
ah
A
l
am
,
Mal
a
y
s
i
a
an
d
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
o
f
L
i
v
e
rp
o
o
l
,
i
n
U
n
i
t
e
d
K
i
n
g
d
o
m
,
a
w
ard
ed
h
i
m
a
P
h
.
D
.
d
eg
ree
p
art
i
cu
l
ar
l
y
i
n
ap
p
l
i
ed
m
at
h
em
at
i
c
s
(m
at
h
em
at
i
c
al
i
m
a
g
i
n
g
me
t
h
o
d
s
).
P
r
e
s
e
n
t
l
y
,
h
e
h
o
l
d
s
t
h
e
p
o
s
i
t
i
o
n
o
f
s
e
n
i
o
r
l
ec
t
u
r
e
r
at
t
h
e
Sch
o
o
l
o
f
Mat
h
em
at
i
c
a
l
Sci
e
n
ce
s
,
Co
l
l
eg
e
o
f
Co
m
p
u
t
i
n
g
,
In
fo
r
m
at
i
c
s
an
d
Mat
h
em
at
i
c
s
an
d
a
re
s
e
ar
ch
f
e
l
l
o
w
at
t
h
e
In
s
t
i
t
u
t
e
fo
r
Bi
g
D
at
a
A
n
a
l
y
t
i
c
s
an
d
A
rt
i
f
i
c
i
a
l
In
t
el
l
i
g
en
ce
(
I
BD
A
A
I
)
i
n
U
i
T
M
Sh
a
h
A
l
a
m
,
Ma
l
a
y
s
i
a.
H
i
s
r
e
s
e
arch
i
n
t
e
re
s
t
s
e
n
co
m
p
as
s
v
ari
o
u
s
fi
el
d
s
s
u
c
h
as
i
m
ag
e
/
s
i
g
n
a
l
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
art
i
fi
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
en
ce,
c
o
m
p
u
t
er
v
i
s
i
o
n
,
b
i
o
me
t
ri
c
s
,
me
d
i
c
al
i
m
a
g
e
an
d
an
al
y
s
i
s
,
a
n
d
p
at
t
e
rn
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
.
H
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
a
i
l
:
ab
d
u
l
k
a
d
i
r
@
t
m
s
k
.
u
i
t
m
.
ed
u
.
my
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.