In this research we propose the design of the Order Statistic-Adaptive Weighted Average Hybrid(OS-AWAH) filter which can suppress noise from the corrupted image sequence effectively while preserving the image structure. The proposed filter combines the desirable properties of the order static based spatial filter which can preserve the image structure while reducing noise and the adaptive weighted average based temporal filter which can adapt the filtering weights according to the amount of motion without motion estimation. Performance characteristics of the OS-AWAH filter in noisy sequences containing moving step edges are investigated throuth computer simulations and compared with the median based filters such as 3-D WM(weighted median) filter, MMF (multistage median filter), ADCWM(adaptive directional center weighted median) filter. The visual evaluations are also carried out by applyin gthe filters to the real images. The statistical analysis and experimental reslts show that the OS-AWAH filter is effective in preserving image structures while suppressing noise effectively without motion compensation preprocessing.
Due to the block-based discrete cosine transform (BDCT), JPEG compressed images usually exhibit blocking artifacts. When the bit rates are very low, blocking artifacts will seriously affect the image's visual quality. A bilateral filter has the features for edge-preserving when it smooths images, so we propose an adaptive-weighted bilateral filter based on the features. In this paper, an image-deblocking scheme using this kind of adaptive-weighted bilateral filter is proposed to remove and reduce blocking artifacts. Two parameters of the proposed adaptive-weighted bilateral filter are adaptive-weighted so that it can avoid over-blurring unsmooth regions while eliminating blocking artifacts in smooth regions. This is achieved in two aspects: by using local entropy to control the level of filtering of each single pixel point within the image, and by using an improved blind image quality assessment (BIQA) to control the strength of filtering different images whose blocking artifacts are different. It is proved by our experimental results that our proposed image-deblocking scheme provides good performance on eliminating blocking artifacts and can avoid the over-blurring of unsmooth regions.
본 논문에서는, 동영상 처리에 효과적으로 사용되고 있는 시공간 중간 가중 미디안(spatiotemporal center weighted median, CWM) 필터의 통계적 특성을 고찰한 결과, 중간 가중 미디안 필터는 잡음 감쇄 효과를 회생시킴으로써 동영상의 구조들을 보존할 수 있다는 것을 보였다. 또한 동영상에서, 보다 효과적으로 이용될 수 있는 적응 방향성 중간 가중 미디안(adaptive directional center weighted median, ADCWM) 필터를 제안하였다. 제안된 이 필터는 매 윈도우내에서 중심의 양쪽에 대칭인 한쌍의 oreder statistics를 국소 영상의 통계치에 의해 선택하는 적응 대칭성 order statistics(ASOS) 연산자에 기반을 두고 있으며 또한 다단 필터링 구조를 채택하고 있다. 적응 방향성 중간 가중 미디안 필터는 움직임 추정(motion estimation) 기술을 이용하지 않고 잡음을 줄이며 또한 동영상의 구조를 보존할 수 있다는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
Image processing steps are consist of image acquisition, preprocessing, region, segmentation and recognition. But image corrupted commonly by noise reduction methods, many filters were proposed like mean filter, median filter, weighted median filter, Cheikh filter, and Kyu-cheol lee filter as spatial noise reduction filtering. We propose a new edge detection algorithm so that we find out edge existence and nonexistence. In non-edge area, we selectively apply weighted median filter based upon using information of difference value between weighted median filter's value and center pixel's value. As a result, we finally prove a better performance of noise reduction by applying adaptive weighted median filter and improvement of processing time through using simple algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.327-346
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2019
The goal of hyperspectral pansharpening is to combine a hyperspectral image (HSI) with a panchromatic image (PANI) derived from the same scene to obtain a single fused image. In this paper, a new hyperspectral pansharpening approach using adaptive weighted regression and guided filter is proposed. First, the intensity information (INT) of the HSI is obtained by the adaptive weighted regression algorithm. Especially, the optimization formula is solved to obtain the closed solution to reduce the calculation amount. Then, the proposed method proposes a new way to obtain the sufficient spatial information from the PANI and INT by guided filtering. Finally, the fused HSI is obtained by adding the extracted spatial information to the interpolated HSI. Experimental results demonstrate that the proposed approach achieves better property in preserving the spectral information as well as enhancing the spatial detail compared with other excellent approaches in visual interpretation and objective fusion metrics.
본 논문은 부밴드별 반향제거 필터 뱅크를 구현하기 위한 가중 Overlap-add 적응필터를 이용한 단일 채널 음향 반향제거기를 제안한다. 기준 입력 신호의 고유치 분포율에 의존하여 수렴특성이 결정되는 NLSM (Normalize US)알고리즘을 사용하여 전대역 처리 과정에서 발생하는 수렴 성능의 저하를 방지하고, 효율적인 블록 병렬처리가 가능한 부밴드 처리기법인 가중 Overlap-add 방식을 적용한 적응 반향제거기의 성능을 고찰한다. 또한 본 논문에서는 동시 통화 검출을 위한 전용 필터와 에너지 비교 방법을 동시에 사용하는 새로운 형태의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 적응 반향 제거기와 동시 통화 검출기의 효과적인 근단 화자 검출 방법을 보인다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 디지털 장치에 대한 수요가 급격히 성장되면서 영상의 화질에 대한 기대가 증가되고 있다. 그러나 영상은 여러 가지 원인에 의해 훼손되며, 그 주요원인은 잡음에 의한 것이다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거를 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 평균 필터(mean filter) 등 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 본 논문에서는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위하여, 공간 가중치와 변형된 적응 가중치를 결합한 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
In this paper, two adaptive exponentially weighted moving avenge control chart schemes which available for real-time are proposed. The weighting coefficient is estimated using a recursive kalman filter algorithm. Simulated average run lengths indicate the proposed schemes are sensitive to process shifts And their performance is comparable to CUSUM control chart and customary EWMA control chart.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
Bae, Tae Wuk;Kim, Hwi Gang;Kim, Young Choon;Ahn, Sang Ho
ETRI Journal
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제37권5호
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pp.1023-1031
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2015
In infrared (IR) images, near targets have a transient distribution at the boundary region, as opposed to a steady one at the inner region. Based on this fact, this paper proposes a novel IR target extraction method that uses both a weighted information entropy (WIE) and an adaptive opening filter to extract near finely shaped targets in IR images. Firstly, the boundary region of a target is detected using a local variance WIE of an original image. Next, a coarse target region is estimated via a labeling process used on the boundary region of the target. From the estimated coarse target region, a fine target shape is extracted by means of an opening filter having an adaptive structure element. The size of the structure element is decided in accordance with the width information of the target boundary and mean WIE values of windows of varying size. Our experimental results show that the proposed method obtains a better extraction performance than existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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