• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2265-2271
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• 2014

현대 사회의 정보 통신은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 관련한 디지털 장치가 대중화되고 있으며 디지털 영상은 생산 및 과학연구에 광범위하게 응용되고 있다. 그러나 일반적으로 영상의 전송 및 저장하는 과정에서 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 공간영역에서 잡음의 종류에 의해 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여 처리하며, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 판단하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.698-704
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• 2013

영상개선을 위한 영상처리는 응용분야에 따라서 동일한 알고리즘이 각각 다르게 적용되므로 응용분야에 적합한 최적값이 필요하다. 본 논문에서는 X선 의료영상분야에 고주파통과 필터를 적용해서 에지영역을 개선하였고, 결과영상에 상수승수와 오프셋을 더하여 에지영역 및 평탄영역의 컨트라스트를 향상시켰다. 그러므로, 의료영상을 최적화시키기 위해서는 고주파강조필터가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 구체적인 최적화 변수값으로는 가우시안 고주파통과필터, 차단주파수의 거리=0.05, 오프셋=0.5 값이다. 마지막으로 이들 최적화 변수값을 적용시켜 시뮬레이션 한 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비해서 영상의 컨트라스트와 에지부분들을 향상시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.397-400
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• 2016

디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 열화가 발생하며, 잡음에 종류에는 salt and pepper 잡음, 가우시안 잡음 그리고 여러 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 기존의 필터들은 복합잡음 환경에서 단일 필터를 사용하여 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단 통해, 중심화소가 salt and pepper 잡음에 훼손된 경우 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 공간 가중치 및 메디안 필터로 처리하고 가우시안 잡음에 훼손된 경우 국부 마스크의 표준편차에 따라 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.33-38
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• 2008

본 논문은 핀홀 카메라 모델에 의해 렌더링한 컬러와 깊이 이미지의 후처리에 의한 실시간 필드심도 렌더링 방법을 제안한다. 필드심도 렌더링은 최근의 향상에도, 큰 스케일의 블러링에 필요한 계산 때문에 실용적으로 사용되지 못해 왔다. 본 방법은 이방성 가우시안 필터로 생성된 밉맵 이미지들을 비선형으로 보간하여 필드심도 효과에 필요한 블러링을 수행한다. 모든 계산 과정은 GPU로 가속되어, 안정적이고 확장 가능한 실시간 수행 성능을 확보한다. 또한, 후처리 방식의 두 가지 결점인 강도 누출과 블러링 불연속성을 이방성 가우시안 필터와 블러링 정도를 부드럽게 하여 제거한다. 본 방법은 뛰어난 실시간 성능과 함께 고품질의 필드심도 효과를 생성한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 추계종합학술대회
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• pp.398-402
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• 1998

본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.723-730
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• 2000

이 논문은 Rayleigh 페이딩 채널환경에서 가산 백색 가우시안 잡음 제거 필터를 적용한 직렬 탐색 동기 획득 방식에 대한 성능을 분석하고, 임계치를 페이딩 정도에 따라 변화시킬 수 있도록 참조 필터를 추가하여 페이딩 환경에서 강인하게 동기 획득이 이루어지도록 하였다. 성능 분석을 위해 사용된 채널 모델은 JAKE 모델이며 성능분석 결과, 제안된 동기 획득 방식이 기존의 직렬 탐색동기 획득 방식과 수신된 신호에 대한 칩별 연속 평균을 구해 페이딩에 의한 감쇄요소를 보상하는 가산 백색 가우시안 잡음 제거 필터만을 적용한 동기 획득 방식보다 낮은 신호대잡음비에서 평균 동기 획득 시간이 줄어듬을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권8호
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• pp.370-374
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• 2006

음성인식의 특징벡터로서 멜-주파수 켑스트럴 계수 (MFCC, mel-frequency cepstral coefficients)가 가장 널리 사용되고 있다. FMCC 추출과정은 입력되는 음성신호를 푸리에 변환한 후, 주파수 대역별로 필터를 취하여 에너지 값을 구하고 이산 코사인 변환을 하여 그 계수 값을 구한다. 본 논문에서는 멜-스케일 된 주파수 대역필터를 취할 때 가중함수에 의해서 구해진 각 대역필터별 가중치를 적용하여 필터의 출력 에너지를 계산한다. 여기서 가중치를 구하기 위해 사용된 가중함수는 포만트가 존재하는 대역을 중심으로 인접한 대역들이 가우시안 분포를 가지는 함수이다. 제안한 방법으로 실험한 결과, 잡음이 거의 없는 음성신호에 대해서는 기존의 MFCC를 사용했을 때와 비슷한 인식률을 보이고 잡음성분이 많을수록 가중치가 적용된 방법이 인식률에서 보다 높은 성능 향상을 가져온다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.61-70
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• 2012

본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1980-1987
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• 1999

복원 영상은 원 영상에 비해 항상 왜곡 및 잡음 요소가 첨가되는 경향이 있다. 영상 복원에서는, 변형 요소를 포함한 영상의 잡음, 또는 왜곡 정보를 교정하여 복원 영상의 품질을 향상시키고, 원 영상에 가장 근접한 값으로 표현하여야 한다. 영상 복원을 위한 공간 필터 중에서 선형 필터는 쉽게 구현될 수 있고, 가우시안 잡음 제거율이 높다는 장점이 있지만, 얼룩이나 임펄스 잡음 제거에 대해서는 좋지 않은 성능을 보이기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 비선형 필터 알고리즘으로 본 논문에서는 적응성 다단계 최적화 필터(OAMF : optimal adaptive multistage filter)라는 영상 복원 공간 필터를 제안하였다. 적응성 다단계 최적화 필터는 영상 복원에서 필터링 시간 감소, 잡음 제거율 증가 그리고 외곽선 정보의 보존률 증가 등을 목적으로 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습법을 기반으로 적응성 다단계 필터(AMF)를 최적화 한 것이다. 본 논문에서 제시한 영상 복원 공간필터가 기존의 다른 필터들에 비해 임펄스 잡음 제거와 외곽선 정보 보존 기능, 가우시안 잡음 제거 능력 등이 향상됨을 시뮬레이션 결과로 입증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-681
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• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.