• 제목/요약/키워드: 노이즈 제거 알고리즘

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A framework for automatic underwater image enhancement (자동적 수중 영상 보정을 위한 프레임워크)

  • Yu, Jeong-Min;Jeon, Moon-Gu
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.483-485
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    • 2012
  • 본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

Characteristics of Asphalt Pavement Images and Enhanced Algorithm for Noise Reduction (이미지프로세싱기법을 이용한 포장이미지의 특성과 노이즈제거를 위한 알고리즘 선정)

  • Kim, Jung-Yong;Cho, Yoon-Ho
    • International Journal of Highway Engineering
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    • v.3 no.4 s.10
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    • pp.137-146
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    • 2001
  • Pavement distresses are one of the most important data for pavement management systems. Inspection machines and its related programs have been used for operating tools in PMS developed in advanced countries. In Korea imported machines and programs for the length price ale utilized to get information of pavement condition from the field This study is launched for developing the program which can detect cracks on asphalt pavement due to many drawbacks in current PMS operation such as improper maintenance work and long resting period when it was broken. The focus of this study is to define principles to analyze pavement surface with digital image processing techniques, to test property of pavement images and to suggest an algorithm that reduces noises at test. To test images, the camera attached on the Automatic Road Analyser(ARAN) was used. Through the FFT images, histogram and statistical values of pavement images, it was found that the images had many noises with high-frequency components against general images, and it was difficult to subdivide pavement images into background or crack. Through several testing with various filters for noise reduction a 3X3 median filter was suggested to reduce noises effectively.

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A Study on SPA Performance Enhancement using the Analog Receiver (아날로그 수신기를 이용한 SPA 성능 향상 연구)

  • Jang, Seung-Kyu;Han, Dong-Guk;Yi, Okyeon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.671-674
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    • 2013
  • 단순전력분석(Simple Power Analysis, SPA)은 적은 수의 평문으로 암호 알고리즘에 대한 패턴 뿐만 아니라 비밀키의 정보를 찾는 전력 분석(Power Analysis)의 방법 중 하나이다. SPA의 장점은 차분전력분석(Differential Power Analysis, DPA) 또는 상관전력분석(Correlation Power Analysis, CPA)보다 적은 계산량으로 비밀키 분석을 할 수 있고, DPA 또는 CPA 분석을 하기 위해 필요한 분석위치 탐지에 효율적으로 활용이 되어 진다는 것이다. 하지만 최근 SPA 분석 성능을 저하시키기 위해 클락 노이즈, 전력 노이즈, 딜레이 노이즈 등 다양한 방법들이 제안되어지고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 있는 환경에서 아날로그 수신기를 활용하여 특정 주파수 영역을 필터링한 후 노이즈를 제거하는 방법을 소개한다. 실험을 통해, 아날로그 수신기를 사용하였을 경우에 사용하지 않았을 경우보다 뚜렷한 대칭키 암호의 라운드 함수가 구분되어지며, 라운드 내 함수 구분도 가능함을 보인다. 이는 DPA 또는 CPA를 이용하여 분석을 수행하고자 할 때 분석 위치를 결정하데 아주 유용하게 활용되어지며, 분석 성능향상에도 기여할 것으로 기대되어진다.

Communication Noise Dynamic Cancellation Method for Radar Pulse Detection (레이더 펄스 탐지를 위한 통신 전자파잡음 동적제거 기법)

  • Jeong, Un-Seob;Lee, Chi-Hun;Choi, Chae-Taek;Choi, Seung-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2012.11a
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    • pp.732-735
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    • 2012
  • 본 논문은 지상에서 발생하는 전자파 잡음 신호의 유입에 의해 많은 영향을 받을 수 있는 헬기 등 항공기의 레이더경보수신기(Radar Warning Receiver)에서도 레이더 펄스 신호를 탐지할 수 있는 통신전자파잡음 동적제거 기법을 제안하였다. 본 논문은 지상의 노이즈 신호를 분류하는 방법을 제시하였고, 노이즈 신호 레벨을 판단하여 효과적으로 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다.

Efficient outlier removal algorithm for real-time panoramic stitching (실시간 파노라마 합성에서의 효과적인 outlier 제거 방법)

  • Kim, Beom Su;Cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.513-516
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    • 2011
  • 기존의 실시간 파노라마 합성 알고리즘에서는 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 구분하고 제거하기가 어렵기 때문에 노이즈가 많은 영상 또는 반복적인 패턴이 많은 영상에서 왜곡이 쉽게 발생하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 실시간 파노라마 합성 프레임웍에서 실시간 합성 조건을 만족시키면서 효과적으로 매칭점과 입력 영상에서의 outlier를 제거하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 선형 모델에서 outlier을 제거하는 데 주로 사용되는 RANSAC 알고리즘을 실시간 파노라마 합성에서 사용되는 비선형 모델에 적용 가능하도록 수정하고 속도 향상을 위해서 사용되는 모델의 파라미터를 줄이는 방법을 제안한다. 이를 통하여 매칭점 중에 존재하는 outiler를 제거하고 전체 매칭점 중에서 inlier 비율을 이용하여 입력되는 영상시퀀스에서 outlier 영상을 제거하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법에 비해서 합성 결과의 왜곡이 줄어드는 것을 확인하였다.

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Noise Band Extraction of Hyperion Image using Quadtree Structure and Fractal Characteristic (Quadtree 구조 및 프랙탈 특성을 이용한 Hyperion 영상의 노이즈 밴드 추출)

  • Chang, An-Jin;Kim, Yong-Il
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.26 no.5
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    • pp.489-495
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    • 2010
  • Hyperspectral imaging obtains information with a wider wavelength range a large number of bands. However, a high correlation between each band, computation cost, and noise causes inaccurate results in cases of no pre-processing. The noises of band extraction and elimination positively necessary in hyperspectral imaging. Since the previous studies have used a characteristic the whole image, a local characteristic of the image is considered for the noise band extraction. In this study, the Quadtree, which is a data structure algorithm. and the fractal dimension are adopted for noise band extraction in Hyperion images. The fractal dimensions of the segments divided by the Quadtree structure are calculated, and variation is used. We focused on the extraction of random noise bands in Hyperion images and compared them with the reference data made by visual decisions. The proposed algorithm extracts the most bands, including random noises. It is possible to eliminate more than 30 noise bands, regardless of images.

Hierarchical Nearest-Neighbor Method for Decision of Segment Fitness (세그먼트 적합성 판단을 위한 계층적 최근접 검색 기법)

  • Shin, Bok-Suk;Cha, Eui-Young;Lee, Im-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.418-421
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    • 2007
  • In this paper, we proposed a hierarchical nearest-neighbor searching method for deciding fitness of a clustered segment. It is difficult to distinguish the difference between correct spots and atypical noisy spots in footprint patterns. Therefore we could not completely remove unsuitable noisy spots from binarized image in image preprocessing stage or clustering stage. As a preprocessing stage for recognition of insect footprints, this method decides whether a segment is suitable or not, using degree of clustered segment fitness, and then unsuitable segments are eliminated from patterns. Removing unsuitable segments can improve performance of feature extraction for recognition of inset footprints.

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Grid Pattern Segmentation Using High Pass Filter (고역통과 필터를 이용한 그리드 패턴 영역분할)

  • Joo, Ki-See
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.11 no.1
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    • pp.59-63
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    • 2007
  • In this paper, an image segmentation algorithm is described to extract both the contour line and the inner grid patterns of body in case of ambiguous environment. The binary method using a threshold is used to extract image boundary. To reduce image noise, the $3{\times}3$ hybrid high pass filter adjusted for applying 3D information extraction of complicated shape object is proposed. This hybrid high pass filter algorithm can be applied to extract complicated shape object such as 3D body shape, CAD system, and factory automation since the processing time for image denoising is shorter than the conventional methods.

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Method of PLL(phase locked loop) using FFT (FFT를 이용한 위상추종 방법)

  • Ryu, Kang-Ryul;Min, Byung-Duk;Lee, Jong-Pil;Kim, Tae-Jin;Yoo, Dong-Wook;Song, Eui-Ho
    • Proceedings of the KIPE Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.190-192
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    • 2007
  • 본 논문에서는 새로운 FFT에 의한 계통위상 추정 알고리즘을 제안한다. 신재생 에너지 분야에 적용되는 계통연계형 인버터에서는 계통과 동기를 위해서는 반드시 계통의 위상 정보가 필요하다. 일반적으로 사용하는 3상 D-Q 변환에 의한 위상 추종과 달리 새롭게 제안하는 FFT를 사용하는 알고리즘은 게인 튜닝 부분이 없으며 FFT의 특성상 기본주파수 이외의 성분을 제외한 강력한 노이즈 제거효과로 인해 직접적이며 노이즈에 강한 특징을 가지고 있다. 시뮬레이션과 실험을 통하여 제안한 알고리즘의 성능이 만족할 만한 성능을 얻을 수 있음을 보였다.

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Adaptive Face Recognition System Using Genetic Alogrithm (유전 알고리즘을 사용한 환경 적응형 얼굴 인식 시스템)

  • 조병모;전인자;이필규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.574-576
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    • 2002
  • 2D 영상을 가지고 인식 작업을 수행하는데 있어서 입력 영상의 질은 매우 중요한 요소이다. 특히 얼굴 인식과 같은 실시간 입력 데이터와 미리 등록되어진 데이터와 비교하는 경우는 입력 영상과 등록 영상의 상태 차이가 크면 좋은 알고리즘이라 할지라도 높은 성능을 내기는 힘들다. 즉, 테스트를 위한 입력 영상을 등록 영상의 수준과 유사하게 만들어 전체적인 성능을 높일 수 있는 적응형 방법이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여, 하나의 샘플 이미지에서 환경 의존적인 요소를 제거 하기 위한 최적의 필터 조합과 특징 추출 마스크를 생성하였으며, 그것을 사용하여 인식 테스트를 수행하였다. 가상의 편향조명 노이즈를 첨가한 실험에서 진화 전의 약 25% 인식율은 진화 후 약 92% 까지 향상되었으며, 임의의 임펄스 노이즈에 관한 실험에서도 진화 전의 약 47%의 인식율에서 진화 후 약 84%의 높은 인식율 향상 결과를 보여주었다.

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