디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있으며, 이에 따라 영상 처리는 지능적이고 효율적인 방법으로 처리, 분석하는 기술 분야로 각광받고 있다. 일반적으로 잡음은 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(addtive white Gaussian noise), salt and pepper 잡음, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 밀도를 이용하여 잡음 형태에 따라 처리하는 복합잡음 제거 알고리즘을 제안하였다.
음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.
영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise) 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음인 경우, 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터로 처리하고, AWGN인 경우, 화소변화에 따른 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
디지털 정보화 시대의 사회로 발전함에 따라 수많은 전자통신장비들이 대중화 되고 있다. 그러나 통신장비간 신호 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생한다. 통신시스템에 발생하는 잡음에는 모든 주파수 대역에 고르게 분포하여 나타나는 백색 잡음이 대표적이다. 이러한 백색 잡음은 시스템의 오류를 일으켜 신뢰도를 저하시킨다. 따라서, 본 논문에서는 백색 잡음을 제거하기 위한 기존의 가우시안 필터, 메디언 필터, 알파 트림드 평균 필터, 최소/최대 필터를 구현, 각 필터들의 특성 및 성능을 서로 비교하였다.
The inverse halftoning is processing to restore the image made binary to former step image. There are smoothing and gaussian filtering in the technique so far. However, there are still a lot of insufficient points in past inverse halftoning. The removal of the noise and the edge enhansment are closely related in inverse halftoning. It is difficult to do both the noise rednctiom and the edge enhansment in high accuracy at the same time in the technique so far. The technique that can achieve both the removal of the noise and the emphasis of Edge at the same time is expected as future tasks. Then, it was tried to apply the Kalmann filtering to inverse halftoning. In the actual experiment, the effectiveness of the application of the Kalmann filtering to inverse halftoning comparing it with the technique so far was shown.
본 논문에서는 공간 적응적인 노이즈 검출 및 제거 방식에 대해 제안한다. 관측 영상 및 첨가 노이즈가 가우시안 분포 특성을 갖고 있다는 가정 하에 국부 통계 특성을 이용하여 노이즈 매개 변수들을 예측하며, 예측된 매개변수들은 1차 마르코프 랜덤 장과 연동하여 노이즈 검출 과정의 제약 조건을 설정하기 위해 사용된다. 더불어, 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건에 따라 제안된 가변 크기의 적응 저주파 통과 필터를 사용하여 적응적으로 복원 영상의 완화 정도를 제어하였다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.
SAMED 필터는 미디언 부필터들의 출력을 선형 FIR 필터의 입력으로 사용하는 다단 필터로 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군(filter class)으로 소개되었다. 본 논문에서는 여러 가지 잡음 환경에서 주어진 영상에서 각 차수에 대한 최적 SAMED 필터를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 연속 SAMED 필터가 아닌 각 차수에 대한 SAMED 필터의 성능을 분석함으로써 잡음의 종류에 따라서 각 차수의 효율이 다름을 보였다. 가우스 잡음의 경우는 낮은 차수의 필터들이 계산량 대비 성능이 우수한 반면 임펄스 잡음의 경우는 반대의 성향을 보인다는 사실을 밝혔다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음이 발생한다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출을 이용하여 국부 마스크의 화소의 방향에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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