Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1992.06a
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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.
The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.27
no.1
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pp.54-61
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2023
With the development of IoT technologies and artificial intelligent, diverse digital image equipments are being used in industrial sites. Because image data can be easily damaged by noise while it's obtained with a camera or a sensor and the damaged image has a bad effect on the process of image processing, noise removal is being demanded as preprocessing. In this thesis, for the restoration of image damaged by the noise of random impulse, a switching filter algorithm based on noise estimation was suggested. With the proposed algorithm, noise estimation and error distraction were carried out according to the similarity of the pixel values in the local mask of the image, and a filter was chosen and switched depending on the ratio of noise existing in the local mask. Simulations were conducted to analyze the noise removal performance of the proposed algorithm, and as a result of magnified image and PSNR comparison, it showed superior performance compared to the existing method.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.5
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pp.347-352
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2013
In impulse noise filtering techniques window size play an important role. Usually, an appropriate window is determined according to the noise density. A small window may not be able to suppress noise properly whereas a large window may remove edges and fine image details. Moreover, the value of the central pixel is estimated by considering all pixels within the window. In this work, contrary to the previous approaches, we propose an iterative impulse noise removal scheme that emphasizes on noise-free pixels within a small neighborhood. The iterative process continues until all noisy pixels are replaced with the estimated pixels. In order to estimate the optimal value for a noisy pixel, a genetic programming (GP) based estimator is evolved that takes few noise-free pixels as input. The estimator is constituent of noise-free pixels, arithmetic operators and random constants. Experimental results show that theproposed scheme is capable of removing impulse noise effectively while preserving the fine image details. Especially, our approach has shown effectiveness against high impulse noise density.
A method for obtaining the motion of an impact system whose primary and secondary system are composed of lumped masses, springs and dampers, and all the contacts are made through spring and damping elements is presented. The frequency response functions derived from the equations of motion and the impulse response functions obtained from the inverse Fourier transform of the derived frequency response functions are used for the calculation of the system responses. The procedure developed for the calculation of displacements and force time-histories was based on the convolution integrals of impulse response functions and forces applied to the systems. Time histories of displacements and contact forces are obtained for the case where a random excitation is applied to a point in the system. Impact statistics such as contact forces and the time between impacts calculated from those time histories is presented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.609-615
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2020
In the modern society, the use of digital equipment is increasing along with the 4th industrial revolution, and the importance of image and signal processing is increasing. At the same time, research on noise reduction is being actively conducted. In this paper, we propose a switching filter algorithm for random-valued impulse noise cancellation. The proposed algorithm obtains the threshold value by determining the noise level present in the image, and threshold value is compared with the difference between the input pixel value and the reference value, and is used in the weight switching process of the filter. The final output of the filter is estimated by applying a pixel weight and a modified weight median filter according to the switching, and obtains a final output by comparing the estimated value with the input pixel value. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compared it with the existing methods using simulation and PSNR.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.619-624
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2004
In this research, the structural health monitoring method using wavelet packet analysis and artificial neural network (ANN) is developed. Wavelet packet Transform (WPT) is applied to the response acceleration of a 3 element-cantilever beam which is subjected to impulse load and Gaussian random load to decompose the response signal, then the energy of each component is calculated. The first ten largest components in magnitude among the decomposed components are selected as input to an ANN to identify the damage location and severity. This method successfully predicted the amount of damage in the structure when the structure is subjected to impulse load. However, when the beam is subjected to Gaussian random load which can be considered as ambient vibration it did not yield satisfactory results. This method is applicable to structures such as machinery gears that are subjected to repetitive loads.
In this paper, the quantization noise in block-based video coding is analyzed, and a post-processing method based on the analysis is presented for reducing the quantization noise by using a wavelet transform(WT). In the proposed method, the quantization noise is considered as the sum of a blocking noise expressed as a deterministic profile and the random remainder noise. Each noise is removed in a viewpoint of image restoration using a 1-D WT, which yields a regularized differentiation. The blocking noise first is reduced by weakening the strength of each blocking noise component that appears as an impulse in the first scale wavelet domain. The impulse strength estimation is performed using median filter, quantization parameter(QP), and local activity. The remainder noise, which is considered as a white noise at non-edge pixels, then is reduced by soft-thresholding. The experimental results show that the proposed method yields better performance in terms if subjective quality as well as PSNR performance over VM post-filter in MPEG-4 for all test sequences of various compression ratios. We also present a fast post-processing in spatial domain equivalent to that in wavelet domain for real-time application.
A non-linear filtering for the noise cancelling of signals degraded by random impulsive noise is proposed. The non-linear algorithm is based on a criterion for the overall smoothness of the signal. The smoothness criterion is optimized by a dynamic programming strategy. It performs considerably better than a LDNF(low-distortion nonlinear filter), although being comparable in computing time.
A method of measuring impulse response of acoustic system, two kinds of cross-correlation methods (the direct correlation method and the M-sequence modulation correlation method) were applied. According to the direct correlation method, by using stationary random noise source and by calculating the cross-correlation function between the sourece and the output signal, equivalent impulse response can be obtained not being influenced by the back ground noises. By applying this method, the measurement of echo-time patterns in rooms and oblique incident sound absorption characteristics of sound absorbing materials was carried out. In the case of the M-sequence modulation correlation method which was contrived by Aoshima, an intermittent random nosie modulated by M-sequence signal is used as the source signal, and the cross-correlation function between the M-sequence signal and the squared output signal is calculated. According to this method, equivalent energy impulse response (squared impulse response) of te propagation system can be obtained without being influenced by the back ground noises and the air fluctuation caused by wind. As the applcaition of this measuring method to the architectural acoustics, the meaurements of echo-time patterns, reverberation decays and sound pressure lev디 distributions in rooms and sound insulation efficiencies in buildings were carried out. From these experimental studies, it has been found that this M-sequence modulation correlation method is markedly useful especially for the field masurement of sound insulation under high back ground noise condition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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