With the revitalization of the media market, the necessity of compression, searching, editing and copyright protection of videos is increasing. In this paper, we propose a method to detect scene change in all these fields. We propose a pre-processing, feature point extraction using SIFT, and matching algorithm for detecting the same scene change even if distortions such as resolution change, subtitle insertion, compression, and flip are added in the distribution process. Also, it is applied to filtering technology and it is confirmed that it is effective for all transformations other than considering transform.
LiDAR 데이터의 필터링은 원 데이터로부터 건물, 수목 등과 같은 비지면점을 제거하는 과정이며, 이러한 필터링을 통해 DEM을 생성할 수 있다. 대표적인 필터링 방법들로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, local maxima 필터 등이 있으며 이러한 기존의 기법들의 단점을 보완하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 필터링 기법들은 필터의 크기(윈도우의 크기)와 같은 인자를 대상 지역에 적합하게 사용자가 직접 설정해주어야 한다. 더욱이 복잡한 지형, 지물이 존재하는 지역에 적용하기 위해서는 인자를 변형시켜줘야 하며 특히, 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 적용하기 위해서는 가변적인 크기의 필터가 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 필터의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행할 수 있는 연산기법을 제안하였다. 본 연구에서는 수목이나 자동차 등과 같은 작은 개체의 제거를 위해 고정된 작은 크기의 윈도우를 가지는 모폴로지 필터를 우선 적용한다. 그 후 건물과 같은 큰 개체의 포인트는 이웃 포인트와의 고도차이를 이용하여 인식하고 이웃에 위치하는 지면 포인트로 대체하며, 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영 되도록 한다. 또한 상, 하, 좌, 우 네 방향에 대하여 라인별로 독립된 연산을 수행한 후에 이들을 비교함으로써 오차를 보정한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1310-1316
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2021
Recently, with the development of artificial intelligence and IoT technology, the importance of video processing such as object tracking, medical imaging, and object recognition is increasing. In particular, the noise reduction technology used in the preprocessing process demands the ability to effectively remove noise and maintain detailed features as the importance of system images increases. In this paper, we provide a modified weight filter based on pixel matching in an AWGN environment. The proposed algorithm uses a pixel matching method to maintain high-frequency components in which the pixel value of the image changes significantly, detects areas with highly relevant patterns in the peripheral area, and matches pixels required for output calculation. Classify the values. The final output is obtained by calculating the weight according to the similarity and spatial distance between the matching pixels with the center pixel in order to consider the edge component in the filtering process.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.4
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pp.474-480
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2020
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, many new technologies are being utilized. In particular, video signals are used in various fields. However, when transmitting and receiving video signals, salt and pepper noise and additive white Gaussian noise (AWGN) occur for multiple reasons. Failure to remove such noise when performing image processing can cause problems. Generally, filters such as CWMF, MF, and AMF remove noise. However, these filters perform somewhat poorly in the high-density noise domain and cause smoothing, resulting in slightly lower retention of the edge components. In this paper, we propose an algorithm by effectively eliminating salt and pepper noise using a modified weight filter using standard deviation. In order to prove the noise reduction performance of the proposed algorithm, we compared it with the existing algorithm using PSNR and magnified images.
When passband ripple α/sub p/ and stopband attenuation α/sub s/ at the w/sub s/ where the stopband begins are specified in filter design, △α/sub s/ usually exceeds the specification by △α/sub s/ due to the necessity that the order n of the filter function be an integer. In this paper, we apply a trade-off method to remove the excess stopband attenuation △α/sub s/ for reducing the value of pole-Q and improving the characteristics of the Chebyshev filter function. We also apply the trade-off method of pole-Q reduction to the modified Chebyshev function, and then the 4 types of function have been analyzed to compare in frequency and time domain characteristics. The trade-off method reduces the pole-Q which influences the filter characteristics to maximum 49.6% without increase of the order n. Thus implies that they have the improved characteristics such as the reduced passband ripple and flatter delay characteristics as compared Chebyshev filter function before trade-off. And the unit step response shows shorter delay time and settling time in time domain performance.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.3
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pp.125-131
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2019
Through the 4th Industrial Revolution, various digital equipments are being distributed, and accordingly, the importance of data processing is increasing. As data processing has a great effect on the reliability of equipment, its importance is increasing, and various studies are being conducted. In this paper, we propose an algorithm to remove AWGN in consideration of the noise in the image. The proposed algorithm is used in the filtering process by inferring the standard deviation of the image noise. The noise is removed by dividing the filter for the high frequency component and the filter for the low frequency component compared with the standard deviation of the filtering mask. The proposed algorithm is simulated with the existing methods for evaluation and compared and analyzed by difference image, PSNR and profile. The proposed algorithm minimizes the effect of noise and preserves the important characteristics of the image and shows the performance of efficient noise removal.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.609-615
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2020
In the modern society, the use of digital equipment is increasing along with the 4th industrial revolution, and the importance of image and signal processing is increasing. At the same time, research on noise reduction is being actively conducted. In this paper, we propose a switching filter algorithm for random-valued impulse noise cancellation. The proposed algorithm obtains the threshold value by determining the noise level present in the image, and threshold value is compared with the difference between the input pixel value and the reference value, and is used in the weight switching process of the filter. The final output of the filter is estimated by applying a pixel weight and a modified weight median filter according to the switching, and obtains a final output by comparing the estimated value with the input pixel value. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared it with the existing methods using simulation and PSNR.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.645-651
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2021
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, modern society uses a diverse pool of devices. In this context, there is increasing interest in removing various kinds of noise arising in data transmission. However, it is difficult to restore image that damaged by mixed noise, and a digital filter that effectively restores an image according to the characteristics of the noise is required. In this paper, we propose a digital switching filter algorithm to remove mixed noise generated during digital image transmission. The proposed algorithm switches the filtering process through noise judgment and reconstructs the image using fuzzy weights and combined weights based on the pixel values inside the mask. To evaluate the proposed algorithm, we compared it with existing filter algorithms through simulation. Filtering results were expanded and compared for visual evaluation, and PSNR comparison was used for quantitative evaluation.
Kim, Koon-Tae;Lee, Je-Kwang;Ko, Jae-Hyeong;Kim, Hyeong-Seok
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.1666-1667
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2011
본 논문에서는 CSRR을 이용하여 0.5~1.5GHz 대역의 광대역 필터를 최적 설계 연구 하였다. Metamaterial의 일종인 CSRR은 LC 공진기 역할을 하며 전송선로와 결합하여 필터 특성을 나타낸다. 또한 높은 Q-factor의 특성을 갖기 때문에 협대역 대역통과 필터 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 CSRR을 이용하여 광대역 대역통과 특성을 갑기 위해서 전송선로의 형태를 변형하고 진화알고리즘중 하나인 진화 전략기법을 이용하여 단일 셀의 최적 설계를 수행하였다. 이후 단위 셀을 다단으로 연결하여 최종 광대역 필터를 설계하였다. 본 논문에서 설계된 광대역 필터는 0.5~1.5GHz의 대역폭을 갖으며 00~00dB의 삽입손실을 갖는다. 그리고 저지대역에서 00~00dB의 저지 특성을 갖는다.
가변 이득 및 차단주파수 특성을 가지는 5차 CMOS Gm-C 필터를 설계하였다. 설계된 필터는 CMOS 차동 트랜스컨덕터들로 구성하였으며 트랜스컨덕터들은 각각 전압 조정에 의하여 트랜스컨덕턴스 값이 변환되도록 설계하였다. 가변 차단주파수 특성은 외부잡음으로 발생할 수 있는 필터 차단주파수의 변형을 보상할 수 있고 한 개의 필터로써 다중대역 수신 단에 적용할 수 있도록 하고자 하였다. HSPICE 시뮬레이션 결과, 1.5MHz$\sim$3.5MHz의 차단주파수의 조정이 가능하였고 이득은 -2.8dB$\sim$2.6dB으로의 조정이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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