영상신호 처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 노이즈에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM필터가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 에지 특성을 고려한 영상을 복원하기 위해 마스크의 형태 및 임펄스 잡음 확률을 이용한 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 임펄스 노이즈 제거 방범을 제시하며, 노이즈 제거에서 웨이브렛의 시간과 주파수 국부성은 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로, 기존의 방법들에 비해 우수한 결과를 제공한다. 임계치에 의한 노이즈 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 노이즈 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 객관적인 판단을 위해, 테스트 신호고서 HeaviSine과 DTMF를 사용하였으며, 서로 다른 크기를 갖는 임펄스 노이즈를 동일한 시간에 원신호에 중첩하여 시뮬레이션 하였다.
본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하는 프로그레시브 필터를 제안한다. 비선형 필터와 선형필터를 순차적으로 적용하는 방법을 제안한다. 비선형 필터는 급격한 잡음 패턴을 제거한다. 이에 따른 비선형필터링 된 영상을 선형 필터에서 에지에 따라 방향을 조절하여 필터링한다. 따라서 제안하는 방법은 에지를 유지할 뿐 아니라 일정한 지역에서 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 선형, 비선형 프로그레시브 필터링 방법들 보다 향상된 결과를 보인다.
In the transmitting process of image processing system, images always be corrupted by impulse noise, especially random-valued impulse noise. So removing the random-valued impulse noise is very important, but it is also one of the most difficult case in image processing. The most famous method is the standard median filter, but at edge, the filter has a special feature which has a tendency to decrease the preserve. As a result, we proposed a filter that detection random-valued impulse noise firstly, next to use efficient method to remove the noise and preserve the details. And through the simulation, we compared with the algorithms and indicated that proposed method significant improvement over many other existing algorithms.
75톤급 개방형 액체로켓엔진에 장착되는 터보펌프의 초음속 충동형 터빈의 로터 전방 두께에 따른 성능 특성 변화의 시험적 연구를 수행하였다. 75톤 터빈 시험에서는 로터 두께 대 피치비가 30톤 로터 대비 각각 1.9배와 1.4배인 로터의 성능을 비교하였다. 시험 결과 로터 두께가 상대적으로 작은 로터의 설계 상사점 효율이 1.5% 상승하였고, 동일 회전수에서 최대 효율이 나타나는 압력비도 증가하였다.
Machine Learning has introduced many solutions in data science, but its application in IoT faces significant challenges, due to the limitations in memory size and processing capability of constrained devices. In this paper we design an automatic gamma radiation detection and identification embedded system that exploits the power of TinyML in a SiPM micro radiation sensor leveraging the Edge Impulse platform. The model is trained using real gamma source data enhanced by software augmentation algorithms. Tests show high accuracy in real time processing. This design has promising applications in general-purpose radiation detection and identification, nuclear safety, medical diagnosis and it is also amenable for deployment in small satellites.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
영상에서 잡음을 제거하기 위한 연구는 영상인식과 컴퓨터비젼 등과 같은 신호처리 분야에서 활발하게 진행되고 있으며, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 그리고 임펄스 잡음에는 salt & pepper와 random-valued 임펄스 잡음이 있으며, 이러한 임펄스 잡음을 제거하기 위해 SM 필터와 같은 비선형 필터가 이용된다. 그러나 기본적인 SM 필터는 영상의 에지영역에서 여전히 많은 오류를 발생시키고 있으며, 이와 같은 단점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상의 에지보존 성능이 우수한 임펄스 잡음 제거 알고리즘을 제안하였으며, 이때 noise detector를 이용하여 잡음을 검출한 후, min-max 연산에 기반한 잡음 제거 알고리즘을 적용하였고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방법들과 비교하였다.
This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.591-596
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2011
Image denoising is a key issue in all image processing researches. Generally, the quality of an image could be corrupted by a lot of noise due to the undesired conditions of image acquisition phase or during the transmission. Many approaches to image restoration are aimed at removing either Gaussian or impulse noise. Nevertheless, it is possible to find them operating on the same image, which is called mixed noise and it produces a hard damage. In this paper, we proposed noise type classification method and a mixed nonlinear filter for mixed noise suppression. The proposed filtering scheme applies a modified adaptive switching median filter to impulse noise suppression and an efficient nonlinear filer was carried out to remove Gaussian noise. The simulation results based on Matlab show that the proposed method can remove mixed Gaussian and impulse noise efficiently and it can preserve the integrity of edge and keep the detailed information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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