• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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• pp.204-207
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• 2021

LiDAR 장비 및 SfM 과 MVS 방법을 이용하여 생성된 point cloud 와 mesh 에는 항상 노이즈가 포함되어 있다. 이러한 노이즈를 제거하기 위해선 노이즈와 edge 를 효과적으로 구분해낼 수 있어야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 mesh 로부터 edge 를 먼저 구분해낸 후 edge 에 해당하는 영역과 평면에 해당하는 영역에 서로 다른 필터를 사용하는 많은 연구들이 있지만 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서는 edge를 잘 구분해내지 못하는 문제가 존재한다. 이러한 방법들은 mesh 로부터 edge 를 구분해내는 알고리즘의 성능이 노이즈를 제거하는 전체 알고리즘의 성능에 큰 영향을 주기 때문에 강한 노이즈에서도 edge 를 잘 구분해낼 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 PCA 와 graph-cut 을 이용하여 강한 노이즈가 포함된 mesh 에서 edge 영역을 추출하는 알고리즘을 제안한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• 제13권4호
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• pp.623-628
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• 2019

The aim of this study was to design fast non local means (FNLM) noise reduction algorithm and to confirm its application feasibility in light microscopic image. For that aim, we acquired mouse first molar image and compared between previous widely used noise reduction algorithm and our proposed FNLM algorithm in acquired light microscopic image. Contrast to noise ratio, coefficient of variation, and no reference-based evaluation parameter such as natural image quality evaluator (NIQE) and blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) were used in this study. According to the result, our proposed FNLM noise reduction algorithm can achieve excellent result in all evaluation parameters. In particular, it was confirmed that the NIQE and BRISQUE evaluation parameters for analyzing the overall morphologcal image of the tooth were 1.14 and 1.12 times better than the original image, respectively. In conclusion, we demonstrated the usefulness and feasibility of FNLM noise reduction algorithm in light microscopic image of small animal tooth.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.226-229
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• 2014

본 논문은 효과적인 열화영상의 복원을 위해 Multiresolution Bilateral Filter (MBF) 기반의 구간적 노이즈 분석을 제안한다. 기존의 MBF 알고리즘은 최적화되지 않은 노이즈 추정 값을 중첩적으로 사용하다보니 over smoothing 현상이 발생되는 결과가 도출되기도 하였다. 이에 따른 보완점으로 열화영상 내 전체 화소를 일정한 블록 단위의 영역으로 나누어, 영상특성을 최대한 보존하며 노이즈제거를 진행하기 위해 블록 단위의 영역 내에서 노이즈 추정을 위한 파라미터를 추가한다. 실험을 통해 제안된 알고리즘이 노이즈 추정을 수행하여 얻어진 노이즈의 분산 값을 보다 정확히 추정하였고, 이로 인하여 향상된 노이즈 제거 영상 획득이 가능함을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.494-498
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• 2006

본 논문은 이미지코드의 전처리 단계에서 노이즈 제거시 방향성을 다르게 하였을 때 그 노이즈 제거율을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 이미지코드에서 전처리단계는 코드를 인식을 결정하는 중요한 단계로서 원할한 서비스와 인식률을 높이기 위해서는 그 성능을 높일 필요가 있다. 기존에 제시되었던 단방향성을 가지는 노이제 제거 방식에서는 주변영역과 연결된 부분을 노이즈로 인식한다는데 있어서는 동일하지만 방향성을 가진 특성상 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있다는데서 착안되었다. 제시된 나선형 및 양방형 성 마스킹 방식을 가지고 노이즈 제거시 단방향으로는 제거할 수 없었던 부분의 제거율을 상당히 높일 수 있었고, 전처리 단계에서의 인식률도 높일 수 있게 되었다. 실험을 통해 제거된 노이즈의 픽셀을 단방향성, 나선형, 양방향성, 방식을 각각 비교 평가하였다. 단방향성 노이즈 제거방식에서는 노이즈 마스크가 방향성을 가지기 때문에 노이즈를 제거할 수 없는 부분이 있지만, 제안된 양방향성, 나선형 노이즈 마스크를 사용하면 단방향성보다 향상된 노이즈 제거율을 볼 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• 제25권11호
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• pp.1635-1641
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• 2021

Portable systems with built-in active noise control is required low power operation. Excessive anti noise search operation can lead to rapid battery consumption. A method that can adaptively cancel noise according to the operating conditions of the system is required and the methods of reducing power are becoming very important key feature in today's portable systems. In this paper, we propose the method of active noise control(ANC) using binary search algorithm in noisy systems. The implemented architecture detects a frequency component considered as noise from the input signal and by using the binary search algorithm, the system find out an appropriate amplitude value for anti-noise in a much faster time than the general linear search algorithm. Through the experimental results, it was confirmed that the proposed algorithm performs a successful functional operation.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.236-237
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• 2019

In this paper, we propose a wavelet - based image noise reduction algorithm. We develop wavelet transform of existing Mallat Tree method. First, we propose a multiple filtering method. Maximizes the energy concentration characteristic of the wavelet transform considering the energy of each subband in the wavelet domain. We apply the proposed multiple filtering to the noise image. Finds energy subbands that can not be seen in normal images and removes them to remove noise.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 대한전기학회 2007년도 제38회 하계학술대회
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• pp.1858-1859
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• 2007

최근 LCD-TV의 화질 개선을 위해서 다양한 영상처리 알고리즘이 적용되고 있다. 그 중 선명도 개선 알고리즘은 영상의 경계선을 강조하여 영상이 보다 선명하게 보이도록 한다. 하지만 경계선을 강조하는 과정에서 노이즈도 같이 증가하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 강조된 경계선을 유지하면서 노이즈를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위하여 Bilateral 필터를 기반으로 영상의 분산 값에 따라 영상의 노이즈 제거 정도를 결정하는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.125-126
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• 2010

채널의 다중경로를 통과한 신호들은 지연확산 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 Inter-Symbol Interference(ISI)가 발생하므로 왜곡된 채널을 추정하여 보상해야 한다. 기존 iterative 채널 추정 방식에서는 채널 시간 지연 길이 밖으로 zero padding함으로 노이즈 성분을 제거하는 알고리즘이다. 반면에 본 논문은 채널 시간 지연 길이 안으로 있는 노이즈 성분까지 노이즈 제거 문턱 값 추정(noise elimination threshold estimation: NETE) 알고리즘을 사용하여 노이즈를 효과적으로 제거한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 mean square error(MSE)를 통하여 제안된 기법을 적용할 경우 채널 추정 성능 개선이 나타남을 확인할 수 있었다.

• Smart Media Journal
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• 제1권2호
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• pp.34-39
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• 2012

In this paper, post-processing step is presented to remove noises and develop a fully automated scheme to segment flowers in natural scene images. The scheme to segment flowers using a level set algorithm in the natural scene images produced unexpected and isolated noises because the level set relies only on the color and edge information. The experimental results shows that the proposed method successfully removes noises in the foreground and background.

• Journal of IKEEE
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• 제21권4호
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• pp.420-423
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• 2017

In this paper, we propose an implementation of a neural network accelerator for reducing the rendering noise. Among the rendering algorithms, we selects a ray tracing to assure a high-definition graphics. Ray tracing rendering uses ray to render. Less use of the ray will result in noise, and if used too much, it will produce a higher quality image, but will take longer. In order to quickly process such lace rendering, an algorithm is used that uses less rays and removes the noise generated. Among such algorithms, there is an algorithm using a neural network, and a neural network accelerator which obtains a filter parameter used in an operation is implemented in order to speed up the operation speed. The time it takes to calculate the parameters used for a pixel is 11.44us.