근사분산을 최대화하는 least favorable한 ${\epsilon}$-contaminated 정규분포는, 중간 영역에서는 가우시안이나 그 외의 영역에서는 라플라시안 분포를 갖는다는 사실에 근거하여 본 논문에서는 이 확률분포 하에서 비선형 잡음제거 알고리즘을 유도하고 이의 성능을 확인한다. 제안 알고리즘은 위 잡음 환경에서 MLE(maximum likelihood estimator) 이며, efficacy를 최대화한다는 기준에서 최적임을 증명한다. 또한, 유도한 필터를 미리어드 필터와 결합함으로써 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 비선형 필터를 제안하고 이를 이론적으로 분석한 다음 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지를 이용하여 그 성능을 확인한다.
AWGN(Addictive white gaussian noise)에 의해 영상은 자주 훼손되곤 한다. 최근 이를 복원하기위해 웨이블릿(Wavelet) 영역에서의 베이시안(Bayesian) 추정법이 연구되고 있다. 웨이블릿 변환된 영상 신호의 밀도 함수(pdf)는 표족한 첨두와 긴 꼬리(long-tail)를 갖는 경망이 있다. 이러한 사전 밀도 함수(a priori probability density function)를 상황에 적합하게 추정한다면 좋은 성능의 복원 결과를 얻을 수 있다. 빈번이 제안되는 릴도 함수로 가우시안(Gaussian) 분포 참수와 라플라스(Laplace) 분포 함수가 있다. 이들 각각의 모델은 훌륭히 변환 계수들을 모델링하며 나름대로의 장점을 나타낸다. 본 연구에서는 가우시안 분포와 라플라스(Laplace) 분포의 혼합 분포 모델을 밀도 함수로 제안하여, 이 들의 장점을 종합하였다. 이를 MAP(Maximum a Posteriori) 추정 방법에 적용하여 잡음을 제거 하였다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 시각적인 면(Visual aspect), 수치적인 면(PSNR), 그리고 연산량(Complexity) 측면에서 망상된 결과를 얻었다.
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.
최근, 영상 매체는 멀티미디어의 핵심 서비스의 일환으로 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 디지털 가전과 개인 컴퓨터의 응용 소프트웨어의 발달로 디지털 영상은 쉽게 획득하고 처리할 수 있게 되었다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 임펄스 잡음은 Lagrange 보간법, 가우시안 잡음은 거리에 따른 공간가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 임펄스 잡음(P=60%) 및 가우시안 잡음(${\sigma}=10$)에 훼손된 Girl 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 A-TMF, AWMF, MMF에 비해 각각 8.77[dB], 8.83[dB], 10.02[dB] 개선되었다.
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.
본 논문에서는 비선형 블라인드 채널등화기의 구현을 위하여 가우시안 가중치(gaussian weights)를 이용한 개선된 퍼지 클러스터(Modified Fuzzy C-Means with Gaussian Weights: MFCM_GW) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존 FCM 알고리즘의 유클리디언 거리(Euclidean distance) 값 대신 Bayesian Likelihood 목적 함수(fitness function)와 가우시안 가중치가 적용된 멤버십 매트릭스(partition matrix)를 이용하여, 비선형 채널의 출력으로 수신된 데이터들로부터 최적의 채널 출력 상태 값(optimal channel output states)들을 직접 추정한다. 이렇게 추정된 채널 출력 상태 값들로 비선형 채널의 이상적 채널 상태(desired channel states) 백터들을 구성하고, 이를 Radial Basis Function(RBF) 등화기의 중심(center)으로 활용함으로써 송신된 데이터 심볼을 찾아낸다. 실험에서는 무작위 이진 신호에 가우시안 잡음이 추가된 데이터를 사용하여 기존의 Simplex Genetic Algorithm(GA), 하이브리드 형태의 GASA(GA merged with simulated annealing(SA)), 그리고 과거에 발표되었던 MFCM 등과 그 성능을 비교 분석하였으며, 가우시안 가중치가 적용된 MFCM_GW를 이용한 채널등화기가 상대적으로 정확도와 속도 면에서 우수함을 보였다.
본 논문에서는 디지틀 무선통신에 보편적으로 사용되는 FSK계열의 변복조 방식에 있어 기존의 다른 방식에 비해 보다 향상된 잡음배제 능력을 갖는 hysteresis 특성의 crosscounting 복조방식을 제안하며, 제안한 복조방식의 오율을 가우시안 잡음이 부가된 환경하에서 해석한다. 또한 그 결과와 실험식에 의한 시뮬레이션 결과간의 상호비교를 행하고,H/W 의 구현 및 실험을 통하여 타당성을 입증한다.
영상에서 Edge는 영역의 경계를 표현하며. 특징으로는 픽셀 밝기의 불연속점을 나타낸다. 이러한 Edge를 찾아내는 Edge detection은 설러 가지 영상 처리 기법에서 유용하게 사용되고 있다. 현재까지 많은 알고리즘들이 제안되었으며. 이 논문에서는 이러한 알고리즘들에 대한 장단점을 파악하고, 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt. Roberts. Laplacian, 그리고 Canny 마스크를 이용한 윤곽선 검출방법과 Discrete Sing에ar Convolution (DSC) 알고리즘을 이용한 윤곽선 검출방법을 백색 가우시안 잡음 환경과 비 잡음 환경에서 비교해 보았다.
본 논문에서는 다중접속간섭. 임펼스 잡음과 나카가미 페이딩 환경에서 DS/CDMA DQPSK 통선시스댐의 B BER 성능을 분석하였다. 고려되는 DS/CDMA DQPSK 통신시스템은 제안한 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 최대비 합성(MRC) 다이버시티 수신기법과 오류 정정 BCH 부호화 기법을 채용하였다. 유도한 오율 식을 이용하여 DS/CDMA DQPSK 통신시스댐의 성능을 구하여, 임펄스 지수( A), 가우시안 잡음 전력 대 임펄스 잡음 전력비($\Gamma'$), 다중접속간섭(K), 나카가미 페이딩 파라미터(m), MRC 다이버시티 가지수 (L), 부호의 오류 정정 능력(f), 직접확산 처리 이득(N)과 선호 전력 대 잡음 전력비( $E_b/N_O$)을 함수 로 하여 오율 그래프로 나타내고 분석하였다. 분석한 결과, 제안하는 시스댐의 성능은 무선통신시스댐환경에 서 다중접속간섭, 임펼스 잡음과 나카가미 페이멍에 의해 영향을 받을 수 있다. 또한 희망하는 선호의 전력이 나 임펄스 지수, 가우시안 잡음 천력 대 임펼스 잡음 전력비를 증가시켜 DS/CDMA DQPSK 통신시스댐의 BER 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 다중접속간섭, 임펄스 잡음과 나카가미 페이딩의 영 향을 억압하기 위해서는 MRC 다이버시티 수산된 DS/CDMA DQPSK 통신시스댐보다는 BCH05.7) 부호화 기법을 적용한 DS/CDMA DQPSK 시스댐이 효율적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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