• 제목/요약/키워드: 영역 제거법

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영상 잡음 제거를 위한 영역 확장 기반 가변 윈도우 크기 결정 알고리즘 (Region Growing Based Variable Window Size Decision Algorithm for Image Denoising)

  • 엄일규;김유신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제41권5호
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    • pp.111-116
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    • 2004
  • 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.

이산 웨이브렛 변환영역에서의 스펙트럼 차감법을 이용한 잡음제거 (Noise Reduction using Spectral Subtraction in the Discrete Wavelet Transform Domain)

  • 김현기;이상운;홍재근
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.306-315
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    • 2001
  • 잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

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PCM와 FCM 방법을 이용한 색조 도플러 초음파 영상에서 상완 동맥의 고혈압 혈류 추출 및 분석 (Extraction and Analysis of Hypertension Blood flow of Brachial Artery from Color Doppler Ultrasonography by Using Possibilistic C_Means and Fuzzy C_ Means)

  • 박재우;심성보;오흥민;김광백
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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    • pp.47-50
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    • 2018
  • 본 논문에서는 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출하고, 추출된 ROI 영역에서 최대 명암도를 임계치로 설정한 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화 한다. 이진화된 ROI 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 상완동맥 혈류 영역이 존재하는 사다리꼴 형태의 영역을 추출한다. 추출된 사다리꼴 형태의 영역에서 상완동맥 혈류영역을 정확히 추출하기 위하여 제안된 무게 중심법을 이용하여 추출된 후보 영역을 양자화 한다. 무게 중심법은 추출된 사다리꼴 영역에서 FCM 기반 무게중심법과 PCM 기반 무게중심법을 각각 계산한 후, 두 중심 간의 차이가 존재 할 경우에는 두 중심의 평균값을 새로운 무게 중심으로 설정하여 각 픽셀들을 클러스터링하여 상완 동맥 영역을 추출한다. 추출된 상완 동맥 영역에는 고혈압 영역인 빨강색 영역과 저혈압이나 혈류가 역류하는 영역인 파란색 영역이 존재한다. 추출된 상완 동맥 영역에서 고혈압 영역만을 추출하기 위해 빨강색 영역을 제외한 그 외의 영역은 제거한다. 전문의가 제공한 상완동맥 혈류 초음파 영상을 대상으로 TPR(True Positive Rate) 검사을 분석한 결과, 제안된 방법이 기존의 방법 보다 TPR 값이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

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영역 제거법의 확장을 통한 전체 최적화 알고리듬 개선 (A Global Optimization Algorithm Based on the Extended Domain Elimination Method)

  • 오승환;이병채
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제24권1호
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    • pp.240-249
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    • 2000
  • An improved global optimization algorithm is developed by extending the domain elimination method. The concept of triangular patch consists of two or more trajectories of local minimizations is introduced to widen the attraction region of the domain elimination method. Using the an-]c between each of three vertices of the patch and a design point, we measure the proximity, between the design point and the patch. With the Gram-Schimidt orthonormalization, this method can be extended to general n-dimensional problems. We code the original domain elimination algorithm and a patch-based algorithm. Then we compare the performance of two algorithms. Through the well-known example problems. the algorithm using patch is shown to be superior to the original domain elimination algorithm in view of computational efficiency.

음성 신호처리를 위한 군중잡음 제거 모델 (A Crowd Noise Reduction Model for Speech Signal processing)

  • 안용운;김중환;김상철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.502-504
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    • 2002
  • 군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 군중잡음의 특성을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리 시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서는 침묵 구간을 검출하여 마찰음과 파열음을 제거하는 과정과 주파수 영역에서는 잡음 평균을 생성하고 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 군중 잡음을 제거하는 과정으로 이루어진다.

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우성형 중성자 수송방정식을 이용한 광첨두현상 감소 및 제거

  • 노태완
    • 한국원자력학회:학술대회논문집
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    • 한국원자력학회 1996년도 춘계학술발표회논문집(1)
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    • pp.173-178
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    • 1996
  • 특정한 방향성분에 대한 방향중성자속을 정의하는 방향차분 수송 방정식(discrete ordinates or S$_{N}$ transport equation)과 달리 방향변수를 구분된 방향영역에 대하여 적분하고, 해당 방향영역 내에서의 방향중성자속이 일정하다고 가정하는 영역상수법(piecewise constant method)을 이용하여 유사방향차분방정식(discrete ordinates-like equation)을 유도하여, 이를 Boltzmann 수송식과 2계 우성수송식(even-parity transport equation)에 적용하여 기존의 방향차분법의 단점인 광첨두현상(ray effects)을 감소시키고, 우성수송식의 교차미분항을 제거한 단순우성방정식(simplified even-parity equation)을 사용하여 광첨두현상을 제거하였다. 이는 단순우성방정식의 또 다른 장점을 제시한다.

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사전검수 영역기반정합법과 과대오차제거를 이용한 '자동영상좌표 상호등록' (Automated Image Co-registration using Pre-qualified Area Based Mating and Outlier Removal)

  • 김종홍;허준;손홍규
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.49-52
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    • 2006
  • 최근 대규모 지역 혹은 전 지구에 걸친 분석 및 모니터링을 위한 위성영상의 사용이 늘어나면서 이를 처리하기 위한 효율적인 '영상좌표 상호등록'법이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 일반적으로 오랜 시간이 소요되는 '영상좌표 상호등록'의 효율성을 높이기 위해 '사전검수영역기반정합법'(Pre-qualified area based matching)을 사용하였다. 이를 통해 '영상좌표 상호등록'시 연산시간을 현저히 단축시켰고 추출된 정합점에 과대오차제거법을 적용함으로서 단순히 영역기반정합법을 적용한 경우에 비해서 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다. 제안한 알고리즘을 이용하여 테스트 프로그램을 작성, 한반도 Landsat ETM+ 영상 3장을 이용하여 테스트하였다. 정합점 간의 평균제곱오차는 0.436 영상소, 정합점은 평균 38,475개로 나타났다. 연산시 간은 평균 약 8분으로 나타났다.

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DSI와 스펙트럼 차감법을 이용한 군중잡음 감쇄기의 설계 (Design for Crowd Noise Reduction System Using DSI and Spectral Subtraction)

  • 안용운;김상철;김중환
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.703-706
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    • 2002
  • 군중잡음(crowd noise)이 발생하는 환경에서 음성 통화 및 화자 인식을 할 때에는 음성에 파열음이나 마찰음과 같은 유색잡음(colored noise)이 부가되어 원래 음성이 왜곡된다. 이와 같이 왜곡된 음성 신호를 처리할 때에는 군중잡음을 제거하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 전형적인 군중잡음의 모델인 쇼핑 센터 잡음을 분석하고, 그 결과를 이용하여 음성 신호처리시에 효과적으로 군중잡음만을 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 시간 영역에서 마찰음과 파열음을 제거하고. DSI(Digital Speech Interpolation)를 이용하여 침묵 구간을 검출한다. 이때 주파수 영역에서는 이 침묵구간을 잡음으로 간주하여 이를 이용한 스펙트럼 차감법(spectral subtraction)으로 음성 신호에 부가된 군중 잡음을 제거하는 과정을 거친다.

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다차원 2계 중성자 수송방정식의 방향근사를 위한 영역상수법 (Piecewise-Constant Method for Angular Approximation for the Second-Order Multidimensional Neutron Transport Equations)

  • 노태완
    • 에너지공학
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    • 제16권1호
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    • pp.46-52
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    • 2007
  • 특정한 방향에 대해 방향중성자속(angular neutron flux)을 정의하는 방향차분 방정식(discrete-ordinates or $S_{N}$ equation)과 달리 방향변수를 구분된 방향영역에 대하여 적분한 값을 사용하고, 해당 방향영역 내에서 방향중성자속이 일정하다고 가정하는 영역상수법(piecewise-constant method)을 개발하였다. 기존 방향차분법과 본 연구에서 개발된 영역상수법을 1계 수송방정식(1'st-order Boltzmann transport equation)과 2계 우성 방정식(even-parity equation)에 적용하여 방향차분 방정식인 $S_{N}$ 방정식과 유사 방향차분방정식($S_{N}$-like equation)인 $PC_{N}$ 방정식을 유도하였다. 우성 방정식에 영역상수법을 적용한 경우 기존 방향차분법의 단점인 광첨두 현상(ray effect)이 현저히 감소함을 확인하였는데 이는 우성 방정식의 혼합 미분항의 기여도가 작아지기 때문인 것으로 판단된다. 이러한 이론은 우성 방정식에서 혼합 미분항이 제거된 단순우성 방정식(simplified even-parity equation)을 사용하는 경우 광첨두 현상이 완전 제거 또는 극단적으로 감소되었던 이전의 결과를 이론적으로 설명한다.

8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용한 애견 백내장 추출 (Cataract Extraction of Pet Dog using 8 directional Contour Tacking Method)

  • 김수현;박기백;송두헌;김광백
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.485-487
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    • 2015
  • 본 논문에서는 애견의 안구 영상을 분석하여 백내장을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견의 영상에서 안구 영역을 선택한 후, 양선형 보간법을 적용하여 선택된 안구 영역을 확대한 후, 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한다. 강조된 영상에서 이진화 기법과 침식, 팽창기법을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 안구 영역에 8 방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 백내장을 추출한다. 추출된 백내장 부분을 애견의 평균적인 백내장의 크기와 비교 분석하여 백내장 가능성을 도출한다.

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