• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1393-1398
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• 2004

영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.159-162
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• 2008

This paper presents a modified mean curvature diffusion filter to smooth speckle noise in images. Mean curvature diffusion filter has already shown good results in reducing noise in images while preserving fine details. In the mean curvature diffusion, the rate of smoothing is controlled by the local value of the diffusion coefficient chosen to be a function of the local image gradient magnitude. In this paper, the diffusion coefficient is modified to be controlled adaptively by local image surface slope and heterogeneity. The local surface slope contributes to preserving details (e.g.edges) in image and the local surface heterogeneity helps the smoothing filter consider the amount of noise in both edge and non-edge area. The proposed filter's performance is demonstrated by quantitative experiments using speckle noised aerial image and TerraSAR-X satellite image.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.393-396
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• 2010

본 논문에서는 영상신호의 전송과정에서 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원을 위한 알파-트림 필터를 제안 하였다. 제안된 필터는 먼저 형태학상의 잡음 검출기를 이용하여 잡음화소를 확인하고 알파-트림 평균 필터를 이용하여 임펄스 노이즈를 제거 한다. 이 제안된 필터는 정확하게 잡음 검출을 할 수 있으며, 에지 영역의 보존 및 효과적으로 임펄스 잡음을 제거 할 수 있다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.467-468
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• 1998

Impulsive noise appears as black and/or white spots in an image. It is usually caused by errors during the image acquisition or transmission through communication channels. This paper presents a study on the impulsive noise reduction filter of digital image. A much more effective method for removing impulse noise is weighted median filtering. But it loses some information by changing center value with no condition. We propose some new technique to change center value with some conditions. In this paper, the performance of conditional weighted median filter is compared to the commonly used median filter, mean filter, max/min filter, and weighted median filter. A quantitative comparison is performed on MSE (Mean Square Error), RMSE (Root Mean Square Error), and SNR (Signal to Noise Ratio). Proposed conditional weighted median filter can yield better performance than regular filters.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.135-140
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• 2013

잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1048-1060
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• 2012

본 논문에서는 영상에 포함되어 있는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 원본 영상과 잡음이 포함된 영상 사이의 mean square error (MSE) 추정에 기반한 적응적인 시공간 디노이징 필터(Adaptive Temporal and Spatial De-noising Filter : ATSF)를 제안하였다. 제안하는 디노이징 필터는 잡음이 포함되어 있는 영상에 블록 단위로 적용되며, 시간적 필터인 Multi-Hypothesis Motion Compensated Filter (MHMCF)를 사용하고, 공간적 필터로는 bilateral filter를 사용하였다. 각각의 블록에 대해 시간적 필터와 공간적 필터 중에서 최적의 필터를 선택하기 위해서 잡음이 포함되지 않은 원본 영상과 잡음이 포함된 입력 영상 사이의 MSE를 추정하는 기법을 제안하였다. 디노이징 단계에서 원본 영상이 주어지지 않기 때문에 MSE를 추정하기 위해서, 본 논문에서는 MHMCF가 적용된 블록의 MSE를 수학적으로 예측하고, bilateral filter가 적용된 블록의 MSE를 통계적 선형 모델을 통해 예측하였다. 이렇게 예측된 MSE를 비교하여 더 작은 MSE를 갖는 필터를 선택적으로 매 단위 블록마다 적용하게 된다. 제안된 방법은 시간적 필터와 공간적 필터를 적응적으로 적용함으로써 기존의 디노이징 방법에 비해 객관적 화질 뿐만 아니라 주관적인 화질에서 우수한 성능을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1379-1382
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• 1997

We introduce a fast implementation of the adaptive transversal filter which uses least-mean-square(LMS) algorithm. The fast Hadamard transform(FHT) is used for the implementation of the filter. By using the proposed filter we can get the significant time reduction in computatioin over the conventional time domain LMS filter at the cost of a little performance. By computer simulation, we show the comparison of the propsed Hadamard-domain filter and the time domain filter in the view of multiplication time, mean-square error and robustness for noise.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1992년도 학술논문발표회 논문집 제11권 1호
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• pp.33-36
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• 1992

In this paper we propose the impulse noise-robust Wiener filter based on a combination of Wiener and modified trimmed mean(MTM) filters. The robust Wiener filter uses the trimming operation of the MTM filter to replace the outliers with the median within the window and the new set of samples which can be considered as the random process with same mean are inputted into the following Wiener filter. We show that the robust Wiener filter is effective in frequency selective filtering of nonstationary signals while preserving signal edges with the rejection of impulse noise.

• Transactions on Electrical and Electronic Materials
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• 제14권4호
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• pp.187-192
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• 2013

Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권4호
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• pp.72-80
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• 1996

In this paper, variable windowing mean filter to remove speckle noise and a measure to detect thin edge in ultrasonic images are proposed. Because ultrasonic images are corrupted by speckle noise showing a granular appearance, good edge detection is difficult. As a result, noise removing filter is needed in preprocessing stage. The speckle noise removing filter is based on mean filter whose window size is changed by the ratio of standard deviation to mean for image signal and noise signal in local area. And the measure expressed the difference of means between tow windows is used for detecting thin edge in filtered image. Results show that variable windowing mean filter removes speckle noise effectively, and proposed measure is useful in detecting thin edge.