• 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.

• 한국항공운항학회지
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• 제11권2호
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• pp.33-42
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• 2003

In this paper, we propose an enhancement of the ultrasonic image for non-destructive inspection of aircraft composite materials. The ultrasonic images are corrupted by a speckle noise which has the characteristic of granular pattern noise and is in all types of coherent imaging systems, the signal independent and multiplicative noise. In this paper, we derive a filter, called the AWLF(Adaptive Window Log Filter), from the nature of the speckle. The filter is made of the MEAN Filter in the edge region and Log Filter in the flat or noise region. To make a distinction between edge and flat region, we calculate the inclination around the local window instead of computing the local statistics of pixels such as local mean ${\bar{M}}$ and standard deviation ${\sigma}_s$. According to the obtained region, edge region is performed by the mean filter and flat region by the Log filter. Performance of the proposed filter is evaluated by the Enhanced Factor$(F_e)$ and the Speckle Index(SI).

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9C호
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• pp.555-563
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• 2011

본 논문에서는 움직임 추정 (motion estimation, ME), 컬러 라벨링(labeling) 그리고 Non-local mean 필터를 이용하여 2D 영상을 3D 업체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 프레임 간의 움직임을 추정하여 객체의 움직임 벡터를 추출하고 주어진 영상에 대해 컬러 라벨링 작업을 수행하여 영상을 분리한다. 움직임 추정 결과와 컬러 라벨링 결과를 비교 분석하여 영상내의 객체를 추출하고 추출된 객체를 이동하여 우 영상을 생성하게 되는데 이때 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 가려짐 영역이 발생하며 전체 화소간의 상관도를 고려하는 Non-local mean 필터를 사용하여 보상한다. 이후 원본 영상인 좌 영상과 생성된 우 영상으로 비윌 주사하여 최종 3D 업체 영상을 재현한다. 실험 결과를 통해 제안된 기법으로 생성된 3D 업체 영상에서 객체위주의 안정된 업체 변환이 수행되는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.573-578
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• 2014

자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• Progress in Superconductivity
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• 제5권1호
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• pp.26-30
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• 2003

Magneto-cardiogram(MCG) signals may be highly distorted by the environmental noise, such as power-line interference, broadband white noise, surrounding magnetic noise, and baseline wondering. Several kinds of digital filters and noise cancellation methods have been designed and realized by many researchers, but these methods gave some problems that the original signal may be distorted by digital filter due to the wideband characteristics of background noise. To eliminate noise effectively without distortion of MCG signals, we performed multi-level frequency decomposition using wavelet packets and local adaptive noise cancellation in each local frequency range. In addition to the proposed wavelet filter to eliminate these various non-stationary noise elements, the local adaptive filter using the least mean square(LMS) algorithm and the soft threshold do-noising method are introduced in this paper. The signal to noise ratio(SNR) and the reconstruction square error(RSE) are calculated to evaluate the performance of the proposed method and compared with the results of the conventional wavelet filter and adaptive filter. The experimental results show that the proposed local adaptive filtering method is better than the conventional methods.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-35
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• 2022

The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be referenced changes according to the noise ratio, it is necessary to apply different noise reduction methods according to the noise ratio. This paper proposes an adaptive switching filtering algorithm which can eliminates the SAP noise. It consists of two phases. It first detects the location of the SAP noise and calculates the noise ratio. After that, the image is reconstructed using different methods depending on which of the three sections the calculated noise ratio belongs to. As a result of the experiment, the proposed method showed superior objective and subjective image quality compared to the previous methods such as MF, AFSWMF, NAMF and RWMF.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.798-809
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• 2013

본 논문에서는 부정확한 채널 정보가 주어진 환경에서 multi-user peer-to-peer 증폭 및 전달 릴레이 시스템에 대한 robust 릴레이 및 수신기 필터 설계 방법을 제안한다. 구체적으로, 평균 자승 오류율 합을 최소화 하는 관점에서 릴레이 및 수신기 필터를 구한다. 우선 iterative 연산이 필요한 joint 최적화 필터 설계 방법을 제시한다. 그리고 iterative 방법의 연산 복잡도를 개선하기 위해 릴레이 필터의 분해능에 기반을 둔 두 가지 robust non-iterative 부최적화 방법을 제안한다. 또한 릴레이와 특정 수신기 간의 local channel state information 만을 이용하는 변형된 수신기 설계 방법을 추가적으로 제안한다. 연산 복잡도 분석과 평균 자승 오류율 합 및 비트 오류율 성능을 확인하는 실험을 통해, 제안하는 robust non-iterative 부최적화 방법이 robust iterative 최적화 방법과 비교해 연산량 감소 효과는 크면서 성능 열화는 제한적임을 확인하였다. 그리고 채널 정보의 부정확함이 존재하는 시스템 환경에서 제안하는 방법의 상당한 robustness 를 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.153-163
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• 2015

본 논문에서는 카메라 움직임에 강인한 동영상 내 비 검출 및 제거 기법을 제안한다. 검출 파트는 비의 밝기 특성과 공간적 특성을 활용하여 초기 비 영역을 검출한다. 그런 다음 가우시안 분포 모델을 적용하여 최종적인 비 영역을 결정한다. 제거 단계에서는 인접한 영상 간 상관성을 이용하여 비 영역을 중심으로 인접 프레임 간 블록 정합 기법을 수행한다. 그 후 정합 결과에 기반한 non-local mean (NLM) 필터링을 통해 비 영역을 보상한다. 마지막으로 깜박임 효과를 제거하고 가시성을 향상시키기 위해 후처리를 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법의 화질이 기존 기법에 비해 동영상의 비 제거 성능에 있어 현저하게 우수함을 볼 수 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제24권11호
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• pp.1523-1534
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• 2000

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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2197-2204
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• 2015

In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.