Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.694-696
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2017
Image processing is being hailed as an important field with various applications as the digital information era advances. In particular, studies on methods to remove noise from images are being actively undertaken. This paper suggests an image restoration filter that processes through a weighted filter in accordance with the direction of partial masks to preserve edge while replacing the noise in the images with neighboring pixels. The PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a tool to objectively judge the improvement effects compared to existing methods.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.24
no.1
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pp.1-14
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2023
Underwater images carry information that is useful in the fields of aquaculture, underwater military security, navigation, transportation, and so on. In this research, we transmitted an underwater image through various underwater mediums in the presence of underwater turbulence and beam attenuation effects using a high-speed visible optical carrier signal. The optical beam undergoes scintillation because of the turbulence and attenuation effects; therefore, distorted images were observed at the receiver end. To understand the behavior of the communication media, we obtained the bit error rate (BER) performance of the system with respect to the average signal-to-noise ratio (SNR). Also, the structural similarity index (SSI) and peak SNR (PSNR) metrics of the received image were evaluated. Based on the received images, we employed suitable nonlinear filters to recover the distorted images and enhance them further. The BER, SSI, and PSNR metrics of the specific nonlinear filters were also evaluated and compared with the unfiltered metrics. These metrics were evaluated using the on-off keying and binary phase-shift keying modulation techniques for the 50-m and 100-m links for beam attenuation resulting from pure seawater, clear ocean water, and coastal ocean water mediums.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.877-879
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2013
Imaging device such as digital TV is being popular in a modern society based on communication technology. However, because of internal and external cause of system in the process of transmission, storage and acquisition, image is degraded by noise. Therefore, the importance of denoising technology is being increased, and a research for that is being actively made. In this paper, a weighted filter algorithm that considers different pixels of masks and estimated noise variance was proposed. in order to remove AWGN. And, PSNR(peak signal to noise ratio) was used to represent the excellence of proposed algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.6
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pp.1167-1173
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2017
As the society increasingly embraces the high - tech digital information age, the field of image processing becomes progressively more branched out and becoming an imperative field. However, image data is deteriorated due to various causes during transmission and salt and pepper noise is typical. Typical methods for removing salt and pepper noise include CWMF, SWMF, and A-TMF. However, existing methods are somewhat insufficient in their ability to remove noise in salt and pepper noise environments. Therefore, in this paper, after it is determined whether noise removal is needed, the following measures were taken. If the center pixel was non-noise, the original pixel was preserved, If it was noise, we proposed a two - dimensional spline interpolation method and a median filter depending on the noise density of the local mask. For the purpose of objective judgment, we compared the results with that of existing methods and used PSNR (peak signal to noise ratio) as a judgment criterion.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.4
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pp.965-972
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2015
Along with the rapid development in digital times, image media are being used in internet, computer and digital camera. But image deterioration occurs due to various exterior reasons in the procedures of acquisition, processing, transmission and recording of digital image and major reason is noise. Therefore in order to remove salt & pepper noise, this study suggested the algorithm which replaces the noise to original pixel in case of non-noise, and processes the noise with Lagrange interpolation method in case of noise. In case high density noise was added and the noise could not be removed, noise characteristics were improved by processing the noises repeatedly. And for objective judgment, this method was compared with existing methods and PSNR(peak signal to noise ratio) was used as judgment standard.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.1
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pp.237-243
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2015
In recent image processing, active researches have been made along with rapid development in digital times. However, it is know that the image degradation occurs due to various external factors in the processes of image data processing, transmission and storage, and the main reason of image degradation is due to the noise. Typical methods to remove the noise are CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter) and AWMF(adaptive weighted median filter) and these methods have a little bit lacking noise reduction characteristics in mixed noise environments. Therefore, in order to remove the mixed noise, image restoration filter processing algorithm was suggested in this paper which processes by applying the median value of the mask and space weighted value after noise judgment. And for the objective judgment, it was compared with existing methods and PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a judgment standard.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1215-1220
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2016
As society has developed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized. However, image data is always corrupted by various noises during image processing, so researches for removing noises have been continued until now. There are diverse types of noise on the image including salt and pepper noise, AWGN, and mixed noise. Hence, the filter algorithm for the image recovery was proposed that salt and pepper noise was processed by linear interpolation, histogram weighted values and median filter after defining the noise to lessen the impact of mixed noise added in the image, and AWGN was processed by the pixel information of local mask establishing the weighted values in this study. In addition, the algorithm was compared with the conventional methods for objectively and used the PSNR(peak signal to noise ratio) as the basis of the determination.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.05a
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pp.925-928
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2015
The application fields of the image processing get gradually diversified as the society develops to the highly leveled digital information era and is highlighted as an important field. Especially, many studies on image restoration, a key technology in the image processing have been carried out. This paper proposed a filter which applies the directivity and spatial weighting based on the degraded pixels in order to restore the image degraded in the high density salt and pepper noise environment. In addition, this paper compared this filter with the current methods for objective judgment using PSNR(peak signal to noise ratio) as a criterion of judgment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.798-801
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2014
Nowadays, the demand for multimedia services has grown with the rapid evolution in the digital era. But due to external causes in the process of processing, transmitting and storing image data, the images are damaged. One of the major causes of such damage is known to be noise. Some of the most commonly used methods for removing noise are CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter) and AWMF(adaptive weighted median filter). However, these filters all leave a bit to be desired in removing noise in a complex noise environment. Therefore this paper suggest an image restoration filter algorithm that first judges the noise and sets a adjustment weight based on the median value and distance of the mask to remove the complex noise. For an objective analysis, the results were compared against existing methods and the PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a reference.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.7
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pp.1342-1348
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2017
In an era where digital data takes on great importance, images are essential to various media. Noise is generated during the acquisition and transmission of such images, caused by a number of external factors. The removal of noise is an essential step in image processing. There are various methods used to remove noise, in accordance with the cause or form of the noise. AWGN is one of the leading methods. As such, this paper applies the edge detection method using the mean of each pixel after categorizing in detail the partial masks into nine areas as part of the preliminary process, in order to minimize noise that had been added to the image. In addition, the paper suggests an algorithm that applies different filters to the partial masks by using the critical mass value of the transfigured edge detection. To verify the competence of the suggested algorithm, it was compared with existing methods by using magnified images and PSNR(peak signal to noise ratio).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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