• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.112-114
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• 2014

Generally, images are corrupted by the impulse or AWGN and there are cases where both of these noises are added at once. When it comes to eliminating the noises added to the image, the previous median filter is effective in removing the impulse noise and the average filter is effective for removing AWGN. However, when the complex noises are added, it lacks the noise suppression characteristics, thus in this paper, a non-linear filter algorithm for removing the complex noises was proposed. The simulation results shows the proposed algorithm has excellent de-noising capabilities of compare existing methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.3
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• pp.205-210
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• 2008

A new approach is proposed for restoration of corrupted regions and segmentation in natural text images. The challenge is to fill in the corrupted regions on the basis of color feature analysis by second order symmetric stick tensor. It is show how feature analysis can benefit from analyzing features using tensor voting with chromatic and achromatic components. The proposed method is applied to text images corrupted by manifold types of various noises. Firstly, we decompose an image into chromatic and achromatic components to analyze images. Secondly, selected feature vectors are analyzed by second-order symmetric stick tensor. And tensors are redefined by voting information with neighbor voters, while restore the corrupted regions. Lastly, mode estimation and segmentation are performed by adaptive mean shift and separated clustering method respectively. This approach is automatically done, thereby allowing to easily fill-in corrupted regions containing completely different structures and surrounding backgrounds. Applications of proposed method include the restoration of damaged text images; removal of superimposed noises or streaks. We so can see that proposed approach is efficient and robust in terms of restoring and segmenting text images corrupted.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.75-77
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• 2005

전력선통신 시스템은 일반적인 통신시스템과는 달리 전력선에 연계된 다양한 부하기기들의 동작 및 변동에 따른 잡음이 발생한다. 특히 부하의 기동, 정지 시 발생하는 임펄스 잡음은 통신성능 저하의 주된 요인임으로 통신성능 향상과 신뢰성 높은 데이터 전송을 위하여 임펄스 잡음 제거와 임펄스 잡음 영향을 감쇠하기 위한 방안이 절실히 요구되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 전력선 통신시스템에서 전송된 데이터를 오류 없이 복원해 내기 위하여 적응형 정합필터링 기법을 제안하고, 수신 측에서 임펄스잡음에 따른 최적의 탭 계수를 선택해 효과적으로 임펄스잡음을 제거하는 기법을 확립하였다. 또한, 제시한 알고리즘에 다양한 임펄스 잡음의 모델을 반영하여 비트오율에 대한 모의실험을 행하고 결과를 도출함으로써 제안 방식의 유용성과 신뢰성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.750-753
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• 2007

According to the increase of demand for diverse multimedia services, techniques to use images as the tool of information transmission have been rapidly developed. However, impulse noise affecting the reception of image and signal error occurs in the process of digitalization and transmission of images. In order to remove this impulse noise, a nonlinear filter is generally applied and a standard median (SM) filter is representative. However, SM filter degrades the qualify of overall image by error of the edge component. Therefore, in this paper, to restore the corrupted image by impulse noise, a nonlinear spatial filter based on Min-max operation was proposed and was compared with conventional methods through simulations.

• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.60-65
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• 1992

The roll response of a ship to random beam seas is investigated in terms of the threshold crossing process. The non-white excitation process is modeled as an equivalent white-noise one based on the assumption that the upcrossing properties of the response can be approximately replaced by the excitation with a white noise process with a suitable intensity. Then the non-linear damping is reinstated. The reinstated equation of motion with the equivalent white-noise intensity is solved using the equivalent non-linear method to get the desired probability density function. The proposed scheme is tested extensively with varing coefficients.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.765-767
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• 2013

Modern societies need image processing technology as mobile phones, computers and multimedia etc. are supplied, and image signal processing is now applied in many fields. However, images are damaged by impulse noise from various sources; to restore the damaged images from impulse noise standard median filter has been used as a typical method, but it makes errors at edge area lowering image quality. Therefore, in this paper average filter algorithm, in which mask is processed with multiple partition to remove impulse noise, is proposed. Simulation showed that the proposed method is superior in noise removal property to the existing ones.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.55-58
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• 2018

본 논문에서는 가이디드 영상 필터를 (guided image filter) 이용하여 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network) 을 이용한 역 톤 매핑 (inver tone - mapping; iTMO) 기법의 결과를 향상 시킬 수 있는 알고리듬을 제안한다. 기존 low dynamic range (LDR ) 영상을 high dynamic range (HDR ) 디스플레이에서 표현할 수 있는 역 톤 매핑 기법이 과거부터 계속 제안되어 왔다. 최근에 컨볼루션 신경망을 이용하여 단일 LDR 영상만으로 넓은 동적 범위 (dynamic range) 를 가진 HDR 영상으로 변환하는 알고리듬이 많이 연구되었다. 기존의 알고리듬 중 포화 영역 (saturated region) 으로 인해 잃어버린 화소 정보를 학습된 컨볼루션 신경망을 이용해서 복원하는 알고리듬은 그 효과가 좋지만 포화 영역이 아닌 부분의 잡음을 제거하지 못하며 포화 영역의 디테일을 복원하지 못한다. 제안한 알고리듬은 입력 영상에 가중치 기반 가이디드 영상 필터를 사용해서 비포화 영역의 잡음을 제거하고 포화 영역의 디테일을 복원시킨 다음 컨볼루션 신경망에 인가하여 결과 영상의 품질을 개선하였다. 제안하는 알고리듬은 실험을 통해서 기존의 알고리듬에 비해 높은 정량적 화질 평가 지수를 나타내었고, 기존의 알고리듬에 비해 세부 사항을 효과적으로 복원할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.121-128
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• 2005

On the research field for speech signal, neural network mainly uses for the category classification in speech recognition and applies to signal processing. Accordingly, this paper proposes a noise reduction system using a time-delay neural network, which implements the mapping from the space of speech signal degraded by noise to the space of clean speech signal. It is confirmed that this method is effective for speech degraded not only by white noise but also by colored noise using the noise reduction system, which restores the amplitude component of fast Fourier transform.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.20-21
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• 2018

행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.297-300
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• 2021

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.