• 대한원격탐사학회지
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• 제31권1호
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• pp.21-28
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• 2015

The essential idea of de-noising is referring to neighboring pixels of a center pixel to be updated. Conventional adaptive de-noising filters use local statistics, i.e., mean and variance, of neighboring pixels including the center pixel. The drawback of adaptive de-noising filters is that their performance becomes low when edges are contained in neighboring pixels, while anisotropic diffusion de-noising filters remove adaptively noises and preserve edges considering intensity difference between neighboring pixel and the center pixel. The anisotropic diffusion de-noising filters, however, use only intensity difference between neighboring pixels and the center pixel, i.e., local statistics of neighboring pixels and the center pixel are not considered. We propose a new connectivity function of two adjacent pixels using statistics of neighboring pixels and apply connectivity function to diffusion coefficient. Experimental results using an aerial image corrupted by uniform and Gaussian noises showed that the proposed algorithm removed more efficiently noises than conventional diffusion filter and median filter.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3620-3637
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• 2019

Since the birth of Synthetic Aperture Radar (SAR), it has been widely used in the military field and so on. However, the existence of speckle noise makes a good deal inconvenience for the subsequent image processing. The continuous development of sparse representation (SR) opens a new field for the speckle suppressing of SAR image. Although the SR de-noising may be effective, the over-smooth phenomenon still has bad influence on the integrity of the image information. In this paper, one novel SAR image de-noising method based on residual image fusion and sparse representation is proposed. Firstly we can get the similar block groups by the non-local similar block matching method (NLS-BM). Then SR de-noising based on the adaptive K-means singular value decomposition (K-SVD) is adopted to obtain the initial de-noised image and residual image. The residual image is processed by Shearlet transform (ST), and the corresponding de-noising methods are applied on it. Finally, in ST domain the low-frequency and high-frequency components of the initial de-noised and residual image are fused respectively by relevant fusion rules. The final de-noised image can be recovered by inverse ST. Experimental results show the proposed method can not only suppress the speckle effectively, but also save more details and other useful information of the original SAR image, which could provide more authentic and credible records for the follow-up image processing.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.271-280
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• 2004

본 논문에서는 반복적 영상복원과정에서 자주 등장하는 경계관련 오류와 물체관련 오류를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 반복적 영상복원방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 반복과정내부에 웨이블렛 축소법을 이용한 변형된 CGM(Conjugate Gradient Method)을 이용하였다. 제안한 방법은 CGM과 같은 빠른 복원과 함께 웨이블렛 축소법에 의한 적응적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 제공한다. 효과적인 잡음제거와 오류제거를 동시에 얻기 위해 웨이블렛 축소는 위치에 따라 변하는 웨이블렛 축소규칙을 사용하였다. 기존의 반복적 영상복원 알고리즘인 LR(Lucy-Richardson), CGM과의 비교실험을 통해 제한한 방법이 LR에 비교해서는 전체적으로 향상된 복원과 물체관련오류가 거의 없다는 측면, 그리고 CGM과의 비교에서는 물체 및 경계 관련오류가 거의 없다는 측면에서 기존의 방법에 비해 우수하다는 것을 확인하였다.

• 도시과학
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• 제6권2호
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• pp.49-57
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• 2017

A new Fiber Bragg Grating (FBG) wavelength demodulation scheme is studied in the paper, which consists of an improved de-noising method and Gaussian fitting peak searching algorithm. The improved translational invariant wavelet without threshold adjust factor is proposed to get a better de-noising performance for FBG sensor signal and overcome the drawbacks of soft or hard threshold wavelets. In order to get a high wavelength demodulation precision of FBG sensor signal, this de-noising method is designed to combine with Gaussian fitting peak searching algorithm. The simulation results show that the wavelength maximum measurement error is lower than 1pm, and can get a much higher accuracy.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제39권3호
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• pp.221-230
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• 2007

Wavelet theory was applied to detect a singularity in a reactor power signal. Compared to Fourier transform, wavelet transform has localization properties in space and frequency. Therefore, using wavelet transform after de-noising, singular points can easily be found. To test this theory, reactor power signals were generated using the HANARO(a Korean multi-purpose research reactor) dynamics model consisting of 39 nonlinear differential equations contaminated with Gaussian noise. Wavelet transform decomposition and de-noising procedures were applied to these signals. It was possible to detect singular events such as a sudden reactivity change and abrupt intrinsic property changes. Thus, this method could be profitably utilized in a real-time system for automatic event recognition(e.g., reactor condition monitoring).

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.333-338
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• 2006

수중 방사소음 측정시 낮은 신호대 잡음비를 가지는 신호에 대해 유용한 신호를 얻기 위해서는 잡음제거가 이루어져야 한다. 본 논문은 잡음제거를 수행하기 위하여 Donoho 등에 의해 제안된 Translation-Invariant (TI) 웨이브렛 기반으로 다중 임계치 함수를 적용한 잡음제거 기법을 제안한다. 기존의 웨이브렛 잡음제거 기법은 특이점 부근에서 Pseudo-Gibbs 현상이 발생하는 문제점이 있다 TI 웨이브렛은 신호의 특성 위치를 변화시켜 Pseudo-Gibbs 현상을 제거한다. 그리고 배경잡음 및 외부잡음을 제거하기 위해 각 노드별 변형된 소프트 임계치를 적용한 다중 임계치 함수를 제안한다. 제안 기법의 타당성을 검토하기 위해 모의 시뮬레이션과 해상실험을 수행한 결과 신호대 잡음비가 23dB 및 18dB 이상 개선됨을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1330-1341
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• 2010

전력 분석 (Power Analysis, PA) 공격은 정보보안 영역에서 매우 효과적인 물리적 공격방법으로 알려져 있다. 이 공격방법은 보안 장치로부터 누설된 전력 소비 신호의 통계적인 특성을 분석하여 비밀 키 (secret keys)를 찾아낸다. 그러나 누설된 전력 신호의 값이 크지 않기 때문에, 잡음에 의해 PA 공격 성능이 저하될 수 있다. 이런 PA 공격의 잡음 민감성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 웨이블릿 잡음 제거 (wavelet de-noising)에 기반한 공격 성능 향상 방법을 제안한다. 모의실험을 통해, 제안된 잡음 제거 방법이 공격 성공에 필요한 신호의 개수와 공격 결과의 신뢰도 측면에서 공격 효율을 향상시킴을 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.94-102
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• 2007

잠음감소에 있어서 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 미니맥스 관점에서 거의 최적의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 웨이브렛 함수의 복잡성으로 인해 FPGA와 같은 하드웨어 상에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이진트리 구조 필터뱅크에서 전체 신호전력에 대한 각 부밴드 신호 전력비에 기반한 새로운 잡음감소 기법을 제안한다. 그리고 이 기법을 FPGA 상에 구현한다. 간단한 구현을 위해 필터뱅크는 하다마드 변환 계수로 설계된다. 시뮬레이션과 하드웨어 실험결과 제안방법이 간단하지만 웨이브렛에 기반한 소프트 임계처리 잡음감소 알고리즘과 성능이 유사함을 보인다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.490-500
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• 2000

사용하는 탄성파의 파장과 두께가 비슷하거나 보다 얇은 박판 구조에서 음향방출(acoustic emission, AE) 신호의 위치표정 정확도의 향상을 위해 새로운 신호처리 방법인 웨이블릿 변환 디노이징(wavelet transform de-noising) 기법을 도입하였다. 탐지된 AE 신호에 대하여 웨이블릿 변환과 역변환을 수행하여 상대적으로 저주파수이고 큰 진폭을 갖는 굽힘파 성분(flexural component)은 활용하고, 고주파수이고 작은 진폭의 팽창파 성분(extensional component)은 필터링하여 제거한 다음 신호를 재구성하는 디노이징 처리를 거침으로써 박판에서의 위치표정 시 발생하는 도달시간차 측정오차를 최소화할 수 있음을 확인하였다. 따라서 웨이블릿 디노이징 처리를 도입함으로써 위치표정의 정확도가 게인(gain)이나 문턱값의 설정, 판의 두께, 센서간거리, 발생원과 센서의 상대적인 위치에 무관하고 전통적인 문턱값 통과 방법에 비하여 월등하게 향상되었다. 또한 상대적으로 매우 큰 진폭을 가지는 굽힘파 성분을 활용하므로 실제적인 박판 구조물에서의 위치표정에 효과적으로 활용될 수 있을 것이다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제40권1호
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• pp.13-28
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• 2011

An effective method for detection linear flaws in plate structures via two-dimensional discrete wavelet transform is proposed in this study. The proposed method was applied to a four-fixed supported rectangular plate containing damage with arbitrary length, depth and location. Numerical results identifying the damage location are compared with the actual results to demonstrate the effectiveness of the proposed method. Also, a wavelet-based method presented for de-noising of mode shape of plate. Finally, the performance of the proposed method for de-noising and damage identification was verified using experimental data. Comparison between the location detected by the proposed method, and the plate's actual damage location revealed that the methodology can be used as an accessible and effective technique for damage identification of actual plate structures.