Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.105-107
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2012
본 논문에서는 영상의 잡음제거에 주로 적용되어 왔던 양방향 필터(bilateral filter) 기법을 개량하여 에지 정보를 더 잘 살리게 하는 방법을 제안한다. 우선, 잡음 영상에서 에지의 위치를 파악하기 위한 방법으로, 이웃픽셀값들의 분산을 이용하는 방법을 제안한다. 또한 에지와의 거리를 기반으로 필터의 계수를 조정하는 방법을 제시한다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 잡음 제거를 수행하면 기존의 잡음 제거율을 유지하면서도 에지정보를 보존한 결과를 얻을 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.11a
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pp.113-116
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2011
고해상도 이미지 센서를 장착한 고가의 모바일 제품들이 확산되면서 중간값 필터에 기반을 둔 잡음 제거 필터의 필요성이 증가하고 있다. 이는 초박형 카메라에 내장된 이미지 센서의 물리적인 수광부 면적이 줄어듦에 따라 이미지 센서의 SNR이 떨어지기 때문이다. 게다가 영상의 해상도가 매우 높기 때문에 잡음제거 필터는 초고속으로 동작해야 한다. 따라서 잡음 제거 필터의 핵심 기능인 중간값 필터는 높은 동작주파수에서도 효과적으로 동작해야 한다. 초고속으로 동작하는 필터를 하드웨어로 구현하려면 입출력 간의 물리적 지연시간을 클럭의 주기 단위로 나누어서, 시분할하여 순차적으로 처리하는 파이프라인 구조를 가져야 한다. 파이프라인 단계는 많은 비용이 소모되는 레지스터로 구현되므로 파이프라인 단계를 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 입력부터 출력까지의 물리적 지연시간이 데이터의 수에 비례하는 기존의 중간값 필터와 달리, 데이터 수의 로그값에 비례하는 중간값 필터의 구조를 제안한다. 제안한 중간값 필터는 서로 다른 값을 가지는 데이터 집합에서의 중간값은 자신보다 큰 원소의 수와, 작은 원소의 수가 같다는 사실을 이용하며, 버블 정렬 구조에 기반을 둔 중간값 필터에 비해서 같은 동작주파수에서의 게이트 수가 25.3% 줄어든다. 중간값 필터는 잡음제거나 위색제거 등에서도 널리 사용되고 있으므로, 제안한 구조의 중간값 필터는 초고속으로 동작하는 이미지 신호 처리기의 효과적인 구현에 적합하다.
This paper introduces effective noise removal method for medical ultrasound volume data. Ultrasound volume data need to be filtered because it has a lot of noise. Conventional 2d filtering methods ignore information of adjacent layers and conventional 3d filtering methods are slow or have simple filter that are not efficient for removing noise and also don't equally operate filtering because that don't take into account ultrasound' sampling character. To solve this problem, we introduce method that fast perform in parallel bilateral filtering that is known as good for noise removal and adjust proportionally window size depending on that's position. Experiments compare noise removal and loss of original data among average filtered or biliteral filtered or adaptive biliteral filtered ultrasound volume rendering images. In this way, we can more efficiently and correctly remove noise of ultrasound volume data.
In the field of image processing, the removal noise contamination from the original image is essential. However, due to various reasons, the occurrence of the noise is practically impossible to prevent completely. Thus, the reduction of the noise contained in images remains important. In this study, we estimate the level of noise variance based on the measurement of the relative strength of the noise, and we propose a noise reduction algorithm that uses a sigma filter. As a result, the proposed statistical noise reduction methodology provides significantly improved results over the usual sigma filtering regardless of the level of the noise variance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.227-229
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2021
The modern society is advancing from the analog era to the digital imaging era, and in line with the trend of this era, various imaging devices such as exploration robots, medical equipment, and CCTV are helping our daily life a lot. However, noises caused by various causes in digital images not only cause image deterioration, but also deteriorate and deteriorate image quality. A typical noise is AWGN, and types of filters to remove it include an average filter, a median filter, and an alpha-trimmed average filter, but these filters have a disadvantage in that they show somewhat inadequate noise reduction performance in the high frequency region. Therefore, in this paper, a modified spatial division average filter based on standard deviation is proposed to effectively reduce AWGN existing in the high frequency region of the image.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.254-256
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2002
기존의 윤곽선 검출윤곽선 검출방법과는 다른 본 논문에서는 효율적인 방법론을 이용해서 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 전처리과정을 거친후 본 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽추출률을 높이고자한다. 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 로버트와 라플라 시안방법을 사용한 후에 미디안 필터를 사용했으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하고, 그렇치 않으면 검정색으로 대치한다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법은 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.7
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pp.1980-1987
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1999
Restored image is always lower quality than original one due to distortion and noise. The purpose of image restoration is to improve the image quality by fixing the noise or distortion information. One category of spatial filters for image restoration is linear filter. This filter algorithm is easily implemented and can be suppressed the Gaussian noise effectively, but not so good performance for spot or impulse noise. In this paper, we propose the nonlinear spatial filter algorithm for image restoration called the optimal adaptive multistage filter(OAMF). The OAMF is used to reduce the filtering time, increases the noise suppression ratio and preserves the edge information. The OAMF optimizes the adaptive multistage filter(AMF) by using weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm. Simulation results of this filter algorithm are presented and discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.649-651
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2016
본 연구에서는 디지털 신호에 포함되어 있는 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 프로그램 가능한 디지털 FIR 필터를 제안한다. 이러한 필터는 Altera의 FPGA(Field Programmable Gate Array)인 cyclone II EP2C70F89618를 이용하여 설계하고 구현하였다. 데이터 신호 잡음 제거 알고리즘을 바탕으로 한 영상 신호 제거 결과는 출력 영상으로부터 알 수 있듯이 필터 적용 후 출력 영상은 적용 전의 출력 영상에 비해 월등히 구분이 가능한 출력 영상 특성을 보임을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.8
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pp.91-97
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2012
This paper first proposes the speech recognition algorithm by detection of the speech and noise sections at each frame, then proposes the reduction algorithm of environmental noise by multi-band filter which removes the background noises at each frame according to detection of the speech and noise sections. The proposed algorithm reduces the background noises using filter bank sub-band domain after extracting the features from the speech data. In this experiment, experimental results of the proposed noise reduction algorithm by the multi-band filter demonstrate using the speech and noise data, at each frame. Based on measuring the spectral distortion, experiments confirm that the proposed algorithm is effective for the speech by corrupted the noise.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.07a
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pp.256-259
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2010
본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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