영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.
디지털 영상 처리는 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에서 응용되고 있으며, 데이터 처리 과정에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 기법들이 제시되었으나, 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분의 잡음 제거에 미흡하며, 랜덤 임펄스 잡음의 영향을 크게 받는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음 환경에서 에지 성분의 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 수준을 판단하여 임계값을 계산하였으며, 기준치와 입력 화소값을 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 우수한 성능을 보였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 에지 부분에서 효과적으로 잡음을 제거하는 모습을 보였다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 크기가 큰 계수와 많은 수의 작은 크기의 계수로 구성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 성긴 특성에 근거한 베르누이-가우스 혼합 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 베르누이-가우스 혼합 모델은 베르누이 랜덤 변수와 가우스 혼합 랜덤 변수의 곱으로 구성되며, 이에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 국부 자승 오차의 기대값를 이용하여 통한 베르누이 랜덤 변수에 대한 간략화된 파라메터의 추정을 통하여 효율적인 잡음 제거 방법을 제시한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.
IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
전자간섭 환경하에서 임펄스성 랜덤 잡음의 영향을 받는 각 디지털 변조시스템의 성능을 오율의 관점에서 비교, 구명했다. 디지털 변조 시스템으로서는 대표적인 ASK, PSK, MSK, QAM 및 APK변조 시스템을 택했다. 연속파 간섭(CWI)시 임펄스성 랜덤 잡음의 영향을 받은 각 디지털 변조신호에 대한 일반 오율식을 구한 후 수치계산을 거쳐 시스템의 성능을 평가하였다. 그 결과, 잡음환경에 가우스성일 때에는 PSK시스템이 가장 양호한 성능을 나타내며 진폭변조 시스템이 가장 열화됨을 알 수 있었다. 임펄스성 잡음 환경하에서는 간섭파의 신호 레벨이 작을 경우 MSK 시스템이 가장 우수하지만 간섭파의 신호 레벨이 커지게 되면 즉 전자간섭이 증가되면 PSK시스템이 보다 우수한 성능을 타나낸다. 또한 임펄스 잡음 환경하에서의 디지틀 진폭변조 시스템들은 간섭파의 레벨 변동에 크게 영향을 받지 않는다는 것을 알 수 있었다.
본 논문은 하드웨어 잡음원 기반으로 하는 발생기에서 출력되는 정보의 랜덤성 특성을 분석하였다. 또한 발생기 출력열에 라플라시안 필터를 적용하여 보안성을 개선하였다. 먼저 하드웨어 잡음 발생기 출력열의 랜덤성 검증기준을 살펴보고, 라플라시안 필터가 적용된 발생기의 출력열 개선 결과를 제시하였다.
Cellular Automata는 자연계의 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이산적인 동적 시스템이며, 대상 영상에 대한 특정을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 천이규칙을 이용한 잡음제거 방법을 제안하고, 잡음 특징에 따라 효율적인 천이규칙, 파라미터 선정, 이웃화소수의 선택 방법을 제시한다. 균일분포 잡음, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음에서 연산을 달리하여 적응적인 상태를 실험하여 비교한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상 영상에 대해 빠른 수렴속도를 가지고 안정적인 결과가 나타남을 확인할 수 있다.
랜덤 순서로 발생된 심볼 열을 기반으로 하는 확률 분포 매칭 타입의 알고리듬들은 그 성능 기준이 바이어스된 신호에 대한 변수를 지니고 있지 않아서 바이어스된 충격성 잡음 하에서는 제한된 성능을 나타낸다. 이 논문에서는 바이어스된 충격성 잡음을 이겨내기 위한 수정된 성능기준을 제안하고, 증강된 필터구조와 랜덤 심볼 열을 사용하는 확률 분포 매칭 방법에 기초한 블라인드 알고리듬을 제안하였다. 시뮬레이션 결과로부터 제안된 성능기준에 의해 만들어진 제안된 알고리듬이 바이어스된 강한 충격성 잡음에 대해 동요됨이 없이 탁월한 수렴성능을 보였다.
동기식통신망의 클럭들에서 발생되는 위상시간에러(phase time error)의 성분은 주로 플리커잡음(flicker noise)및 랜덤워크잡음(random-walk noise)이다. 본 논문에서는 먼저 주파수 안정도에 대한 측정표준을 설명하였다. 그리고 백색잡음으로부터 플리커잡음 및 랜덤워크잡음을 디지털 컴퓨터상에서 생성시킬 수 있는 알고리즘을 소개하였는데, 특히 플리커잡음에 대해서는 단수(stage number) N, 시정수비(time constant ratio) K와 플리커잡음생성대역폭의 관계를 예를 들어 규명하였다. 동기식망에서 발생되는 위상시간에러를 실제 측정한 결과에 따라서 이 알고리즘을 이용하여 컴퓨터로 클럭의 위상시간에러를 시뮬레이션하였다.
본 논문은 부가적인 잡음이 존재할 경우 모노펄스 알고리즘의 성능을 분석한 연구이다. 이전 연구에서는 변수가 4개일 때의 1차 테일러급수 전개와 2차 테일러급수 전개를 통한 진폭비교 모노펄스 알고리즘 성능 분석을 진행하였다. 4개의 잡음랜덤변수에서 2개의 잡음랜덤변수로 새롭게 정의하였으며, 2개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성이 4개의 랜덤변수와 관련된 수식의 복잡성보다 낮은 것을 보인다. 성능분석은 평균제곱오차(Mean Square Error : MSE)관점에서 몬테카를로(Mont-Carlo) 방법을 이용하여 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 기존 연구에서 제안한 방식보다 계산 복잡도 측면에서 더 효율적이다. 또한 본 연구에서 도출된 표현을 활용하여 추정각도 평균제곱오차의 해석적 표현을 구하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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