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.
현대 사회의 정보 통신은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 관련한 디지털 장치가 대중화되고 있으며 디지털 영상은 생산 및 과학연구에 광범위하게 응용되고 있다. 그러나 일반적으로 영상의 전송 및 저장하는 과정에서 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 공간영역에서 잡음의 종류에 의해 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여 처리하며, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 판단하였다.
이 연구는 T-S 퍼지시스템으로 모델 되는 비선형 시스템의 견실한 혼합 ${H_2}/{H_{\infty}}$ 필터 설계문제를 취급한다. 플랜트에 포함된 다양한 종류의 불확실성을 취급하기 위하여 적분 2차 제약조건을 사용하였다. 필터 설계문제의 해가 존재할 충분조건을 볼록 최적화 기법을 사용하여 효과적으로 풀 수 있는 선형 행렬 부등식의 형태로 제시한다. 제시된 방법을 예시하기 위해서 수치 예를 보여준다.
본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권3호
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pp.336-340
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2011
Many approaches to image restoration are aimed at removing either gauss or impulse noise. This is because both types of degradation processes are distinct in nature, and hence they are easier to manage when considered separately. Nevertheless, it is possible to find them operating on the same image, which produces a hard damage. This happens when an image, already contaminated by Gaussian noise in the image acquisition procedure, undergoes impulsive corruption during its digital transmission. Here we proposed an algorithm first judge the type of the noise according to the difference values of pixel's neighborhood region and impulse noise's characteristic. Then removes the gauss noise by modified weighted mean filter and removes the impulse noise by modified nonlinear filter. The result of computer simulation on test images indicates that the proposed method is superior to traditional filtering algorithms. The proposed method can not only remove mixed noise effectively, but also preserve image details.
생체신호인 심전도(ECG), 근전도(EMG), 뇌파(EEG)는 환자진단에 있어 매우 중요한 신호이다. 이 신호는 많은 잡음이 혼합되어 있고, 시변과 비선형적인 특정을 가지고 있어 잡음제거가 어렵다. 따라서 환자 또는 시스템의 환경에 따라 적응하여 필터링을 하여야 한다 그러나 현재 적응필터는 고정된 필터 차수를 설정하여 잡음을 제거하기 때문에 과도한 필터 차수는 시스템의 출력인 생체신호의 왜곡을 발생시킨다. 따라서 본 논문에서는 생체신호처리를 위한 적응필터의 구조와 성능을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안하고 실험한 결과 최적의 필터 차수를 구하였다.
The statistics for the Gaussian noise mixed with impulsive noise are modelled. The denoising algorithm called amplitude-limited sample average filter is derived, which is optimal in terms of minimizing mean square errors under the assumption that contaminating noise is heavy-tailed Gaussian distributed. Its performance is shown to be excellent when image is corrupted mainly with Gaussian noise. However, it shows visually grainy output as the amount of impulsive noise increases. In order to overcome such problems, it is combined with the myriad filter to propose an amplitude-limited myriad filter. Simulation shows it effectively removes both Gaussian and impulsive noise, not blurring edges severey.
디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 또는 임펄스 잡음이 대표적이다. 한편, 영상은 복합잡음에 의해 훼손되는 경향이 많으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해, 먼저 잡음의 종류를 판단한 후, 판단된 결과에 따라 변형된 스위칭 메디안 필터와 변형된 적응 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
The performance of a number of existing dynamic subgrid-scale(SGS) models is evaluated in large-eddy simulations(LES) of two prototype transitional and turbulent shear flows, a planar jet and a channel flow. The dynamic SGS models applied include the dynamic Smagorinsky model(DSM);Germano et al. 1991, Lully 1992), the dynamic tow-component model(DTM; Akhavan et al. 2000), the dynamic mixed model(DMM;Zang et al, 1993). and the dynamic two-parameter model(DTPM; Salvetti & Banerjee 1995). The results are compared with those for DNS for their evaluation. The LES results demonstrate the superior performance of DTM with use of a sharp cutoff filter and DMM with use of a box filter, as compared to their respect counterpart DSM, in predicting the mean statistics, spectra and large-scale structure of the flow, Such features of DTM and DMM derive from the construction of the models in which tow separate terms are included to represent the SGS interactions; a Smagorinsky edd-viscosity term to account for the non-local interactions, and a local-interaction term to account for the nonlinear dynamics between the resolved and subgrid scales in the vicinity of the LES cutoff. As well, overall the SGS models using a sharp cutoff filter are more successful than those using a box filter in capturing the statistics and structure of the flow. Finally, DTPM is found to be compatible or inferior to DMM.
영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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