• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.27-33
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• 2018

In this paper, we propose an efficient edge preserving smoothing filter for Infrared image that can reduce noise while preserving edge information. Infrared images suffer from low signal-to-noise ratio, low edge detail information and low contrast. So, detail enhancement and noise reduction play crucial roles in infrared image processing. We first apply a guided image filter as a local analysis. After the filtering process, we optimization globally using relativity of guided image filter. Our method outperforms the previous methods in removing the noise while preserving edge information and detail enhancement.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권4호
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• pp.737-753
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• 2021

As the demand for high-quality rendering for mixed reality, videogame, and simulation has increased, global illumination has been actively researched. Monte Carlo path tracing can realize global illumination and produce photorealistic scenes that include critical effects such as color bleeding, caustics, multiple light, and shadows. If the sampling rate is insufficient, however, the rendered results have a large amount of noise. The most successful approach to eliminating or reducing Monte Carlo noise uses a feature-based filter. It exploits the scene characteristics such as a position within a world coordinate and a shading normal. In general, the techniques are based on the denoised pixel or sample and are computationally expensive. However, the main challenge for all of them is to find the appropriate weights for every feature while preserving the details of the scene. In this paper, we compare the recent algorithms for removing Monte Carlo noise in terms of their performance and quality. We also describe their advantages and disadvantages. As far as we know, this study is the first in the world to compare the artificial intelligence-based denoising methods for Monte Carlo rendering.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.217-219
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• 2019

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상처리란 의료용 사진해석, 물체인식등 다양한 응용 분야에서 실용화 되어지고 있으며, 영상잡음의 종류는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, Salt and Pepper 잡음 등이 있다. 잡음은 영상을 훼손 시키는 불필요한 정보를 의미하며, 잡음제거는 일반적으로 필터로 제거한다. 대표적인 잡음제거 방법으로는 메디안필터, 평균필터 등이 있으며, 메디안 필터는 Salt and Pepper 잡음을 제거하는데 효과적이지만, 잡음밀도가 높은 영역에서 잡음제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이웃한 픽셀을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.598-604
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• 2012

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제25권8호
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• pp.546-552
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• 2015

In the previous study, the air flow noise around 1.6 k~1.8 kHz was analyzed, and could be reduced by machining a groove in the bore of compressor inlet in front of the main blades of a compressor wheel. It was proven that this groove was very effective for removing the noise without critical sacrifice of compressor performance, and in addition, it did not noticeably deteriorate vehicle performance, drivability and acceleration. It is interesting that the type of groove tried for 1.6~1.8 kHz noise reduction could be effective for another air flow noise, 4 k~6 kHz which is the 3rd order frequency range of turbocharger speed. This study tried various shapes of grooves for minimizing engine performance difference as well as reducing the 3rd order noise. Finally, it was shown that the groove should be round for the engine performance, and an optimal size exist for the noise and the engine performance.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.45-49
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• 2013

다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2798-2804
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• 2010

음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2015

디지털 시대를 맞이하여 디지털 장치들의 필요성이 증가되고 있다. 일반적으로 영상은 압축, 인식, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생한다. Salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 잡음 밀도가 높은 영역에서는 잡음 제거 특성이 다소 미흡해진다. 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 비잡음 화소는 그대로 보존하고 잡음 화소는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권2호
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• pp.63-71
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• 2006

칼라 영상의 잡음 제거 및 복원은 컴퓨터 비젼 및 영상 처리 분야에서 점점 더 많은 연구가 되어지고 있는 분야이다. 칼라얼굴 영상에서의 잡음 제거 및 복원은 색상들 간의 미묘한 상호작용뿐만 아니라 얼굴의 구조학적 특징 때문에 일반적인 영상의 처리보다 더욱 어렵다. 본 논문은 벡터기반의 영상 필터들을 이용하여 제거하기 어려운 칼라 얼굴 영상의 복합 잡음을 제거 하기 위해 PCA 재구성 기반의 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 PCA를 이용한 정준 고유얼굴 공간의 학습단계, 동적 외양 모델을 이용한 자동적인 얼굴 특징 추출 단계, Bilateral 필터를 이용한 복원된 칼라 영상의 재조명(Relighting) 단계, 학습 데이터들의 분산 값들을 이용한 잡음 영역 추출 단계, 입력 영상의 부분 정보를 이용한 재구성과 이를 원본 영상과 합성하여 잡음이 제거된 영상을 생성하는 단계 등 총 5 단계로 구성된다. 실험결과는 제안된 방법이 입력 얼굴 영상들의 구조적 특징들은 잘 유지하면서 복합적인 칼라 잡음 등을 효과적으로 제거하는 것을 보인다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권1B호
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• pp.37-45
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• 2011

본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.