• Title/Summary/Keyword: 잡음 패턴

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Maneuvering pattern Analysis Algorithm for Maneuvering Target base on FCM (퍼지 클러스터링에 의한 기동표적의 기동패턴 분석 알고리즘)

  • Son, Hyun-Seung;Park, Jin-Bae;Joo, Young-Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2011.07a
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    • pp.1924-1925
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    • 2011
  • 본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

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Pattern matching Using Correlation In Fourier Domain (푸리에영역에서의 상관을 이용한 패턴매칭)

  • 이충호;이원경;김응규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.10d
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    • pp.499-501
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    • 2002
  • 본 논문은 푸리에영역에서 상관을 계산하기 위한 합성화상을 이용하여 에러가 포함된 화상의 패턴매칭 및 검증에 유효한 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안한다. 두개의 화상을 푸리에변환하여 합성화상을 계산하면 원화상의 중요한 성질은 푸리에영역에서 만들어진 합성화상의 중심부분에 집중된다는 데 착안하여 푸리에공간에 나타난 화상의 중심부분만을 추출하여 비교함으로써 화상의 동일여부에 관한 검증이 보다 단순하게 이루어질 수 있음을 보인다. 또한 원화상에 잡음이 포함된 경우에 푸리에변환의 공간에서 잡음이 중심 부분에서 먼 곳에 분포되는 것에 착안하여 잡음이 포함된 화상과 원화상의 매칭에도 유효함을 보인다. 실험을 통하여 10개의 표준화상과 가우시안잡음이 첨가된 화상을 사용하여 화상을 구분해 내고, 잡음이 있는 화상은 동일한 화상으로 인식함을 보인다. 실험결과는 합성화상의 중심부분에 존재하는 전체의 0.5%의 화소만을 비교함으로써 패턴인식이 가능함을 보여준다.

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The Study for Noisy Speech Improvement with Noise Perception Pattern Suppression (잡음 신호의 지각 패턴 제어를 통한 음질 개선 알고리즘 개발에 관한 연구)

  • Kim Hunjoong;Cha Hyungtai
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • spring
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    • pp.199-202
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    • 2002
  • 본 논문에서는 사람의 청각 모델을 기반으로 잡음에 의해 손상된 음성 신호로부터 잡음 신호의 마스킹 특성과 신호에너지의 지각(知覺)을 나타내는 임계대역(critical band)에서의 잡음 에너지에 대한 지각 패턴인 noise excitation pattern을 이용한 잡음 에너지 차감과 잡음 추정 오차에 의한 변형된 음성신호 내의 순음(tonal) 성분과 비순음(non-tonal)성분의 보정을 통해 효과적인 음성 품질의 개선을 위한 연구를 하였다.

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Image Restoration using Pattern of Non-noise Pixels in Impulse Noise Environments (임펄스 잡음 환경에서 비잡음 화소의 패턴을 사용한 영상복원)

  • Cheon, Bong-Won;Kim, Marn-Go;Kim, Nam-Ho
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2021.10a
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    • pp.407-409
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    • 2021
  • Under the influence of the 4th industrial revolution, various technologies such as artificial intelligence and automation are being grafted into industrial sites, and accordingly, the importance of data processing is increasing. Digital images may generate noise due to various reasons, and may affect various systems such as image recognition and classification and object tracking. To compensate for these shortcomings, we propose an image restoration algorithm based on pattern information of non-noise pixels. According to the distribution of non-noise pixels inside the filtering mask, the proposed algorithm switched the filtering process by dividing the interpolation method into a pattern that can be applied, a pattern based on region division, and a randomly arranged pixel pattern. preserves and restores the image. The proposed algorithm showed superior performance compared to the existing impulse noise removal algorithm.

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Digital Imaging Source Identification Using Sensor Pattern Noises (센서 패턴 잡음을 이용한 디지털 영상 획득 장치 판별)

  • Oh, Tae-Woo;Hyun, Dai-Kyung;Kim, Ki-Bom;Lee, Hae-Yeoun
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.4 no.12
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    • pp.561-570
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    • 2015
  • With the advance of IT technology, contents from digital multimedia devices and softwares are widely used and distributed. However, novice uses them for illegal purpose and hence there are needs for protecting contents and blocking illegal usage through multimedia forensics. In this paper, we present a forensic technique for identifying digital imaging source using sensor pattern noise. First, the way to acquire the sensor pattern noise which comes from the imperfection of photon detector against light is presented. Then, the way to identify the similarity of digital imaging sources is explained after estimating the sensor pattern noises from the reference images and the unknown image. For the performance analysis of the proposed technique, 10 devices including DSLR camera, compact camera, smartphone and camcorder are tested and quantitatively analyzed. Based on the results, the proposed technique can achieve the 99.6% identification accuracy.

Image Analyser을 이용한 종이내의 Pattern 분석사례

  • 손창만;조신환;전성재;이해성;임정우
    • Proceedings of the Korea Technical Association of the Pulp and Paper Industry Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.87-91
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    • 1999
  • Image Analyser를 이용하여 종이표면에 존재하는 특정패턴을 조사하여 이 패턴의 유래를 분석 확인하였다. 종이내에 존재하는 패턴을 Image Analyser에 입력하여 2차원 고속 Fourier 변환처리에 의하여 특징을 추출한 후 잡음으로 간주되는 신호를 제거하여 이를 다시 화상으로 변환시켰다. 재구성된 화상의 패턴이 잡음이 아닌 것을 확인한 후, 이 패턴이 초지기상의 어느부분에서 유래되었는가를 조사.분석하였다. 나아가 이를 바탕으로 초지기의 특정부분의 제반조건을 재설정.조정함으로써 종이품질의 향상은 물론 생산성 향상에도 기여하게 되었다.

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A Study on Voice Recognition Pattern matching level for Vehicle ECU control (자동차 ECU제어를 위한 음성인식 패턴매칭레벨에 관한 연구)

  • Ahn, Jong-Young;Kim, Young-Sub;Kim, Su-Hoon;Hur, Kang-In
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.10 no.1
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    • pp.75-80
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    • 2010
  • Noise handing is very important in voice recognition of vehicle environment. that has been studying about to hardware and software approach. hardware method that is noise filter circuit design, basically using Low-pass filter. it was shown a good result. and the side of software that has been developing about to algorithm for Noise canceler, NN(neural network), etc. in this paper we have analysis about to classified parameter pattern matting level for voice recognition on car noise environment that use of DTW(Dynamic Time Warping) which is applicable time series pattern recognition algorithm.

A Pattern Matching Algorithm Using Correlation in Fourier Domain (푸리에영역에서 상관을 이용한 패턴매칭 알고리듬)

  • Lee Choong Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.7 no.9
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    • pp.1255-1262
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    • 2004
  • This paper proposes a pattern matching algorithm which is useful for pattern matching and verification of images which includes noises. This algorithm is based on the feature that the signal energy of image is concentrated in a small frequency region in Fourier domain. The proposed method extracts the small parts around origins and compares the regions. Specifically, the parts around origins are extracted and subtracted, and finally experimental threshold is adopted for pattern matching. In particular, the proposed algorithm is useful for the images which includes noises because the noises are distributed in the high frequency region generally, and the method extracts the low frequency region only. Experimental result shows the method recognize ten standard images and three images includes various noises. This method shows the performance which is equal to or better than that of Phase Only Correlation in some cases.

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Tone Quality Improvement Algorithm using Intelligent Estimation of Noise Pattern (잡음 패턴의 지능적 추정을 통한 음질 개선 알고리즘)

  • Seo, Joung-Kook;Cha, Hyung-Tai
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.15 no.2
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    • pp.230-235
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    • 2005
  • In this paper, we propose an algorithm that improves a tone quality of a noisy audio signal in order to enhance a performance of perceptual filter using intelligent estimation of noise pattern from a band degraded by additive noise. The proposed method doesn't use the estimated noise which is obtained from silent range. Instead new estimated noise according to the power of signal and effect of noise variation is considered for each frame. So the noisy audio signal is enhanced by the method which controls a estimation of noise Pattern effectively in a noise corruption band. To show the performance of the proposed algorithm, various input signals which had a different signal-to-noise ratio(SNR) such as $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}\;and\;20\cal{dB}$ were used to test the proposed algorithm. we carry out SSNR and NMR of objective measurement and MOS test of subjective measurement. An approximate improvement of $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ in SSNR and $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ in NMR is achieved with the input signals, respectively. And we confirm the enhancement of tone quality in terms of mean opinion score(MOS) test which is result of subjective measurement.

Noise Removal in Scanned Halftone Images using HOG-based Adaptive Smoothing (HOG 기반의 적응적 평활화를 이용한 스캔된 하프톤 영상의 잡음 제거)

  • Hur, Kyu-Sung;Baek, Yeul-Min;Kim, Whoi-Yul
    • 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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