For quality improvement, it is important to reduce variations of the quality characteristic. That can be achieved by the a, pp.ication of parameter design methodology to make the performance of the quality characteristic robust over the variety of noise conditions. Taguchi has used the signal-to-noise ratios for that purpose. For the static target characteristic and the dynamic characteristic problem, we propose a reasonable generalized SN ratio and p-value plot for identifying dispersion factors. The orginal idea of the p-value plot in from the gamma-plot in Lunani, Nair & Wasserman(1995). The graphic advantage of the p-value polt for identifying dispersion factors is illustrated through constructed examples.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.44
no.5
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pp.407-415
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2016
In this paper, an aviation image fusion method is proposed for creating an informative fused image through gray scale images within noise. The proposed method is based on an adaptive guided filter which adjusts regulation parameter of the filter based on peak signal noise ratio (PSNR) in order to behave as an edge-preserving filtering property. Simulation results demonstrate that the proposed method preserves the edge information of the input image and reduces the noise effect while maintaining designed PSNR.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2474-2479
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2011
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. In this paper, in order to remove impulse noise we proposed modified adaptive switching median filter that consists of two stages: noise detection and noise removal. Proposed algorithm only processes noise pixels and these noise pixels are replaced by filter output, so proposed algorithm performs well not only removes noise but also preserves edge information. Also we compare existing methods using PSNR(peak signal to noise ratio) as the standard of judgement of improvement effect and choose conventional algorithms to compare with our proposed method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.16
no.4
s.95
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pp.410-417
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2005
In this paper, optical noise is reduced by a differential detector with a plastic optical fiber bundle in a wireless optical interconnection. A plastic optical fiber bundle divides the received optical signal equally and connects it to two photodiodes. In this configuration two photodiodes effectively detect the optical signal at one point, and the output voltage variation due to the abrupt change of optical noise distribution in space disappears. The signal to noise ratio in a differential detector with a fiber bundle was improved to be $10\;\cal{dB}$ higher than in a single photodiode with an optical filter.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.10
no.2
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pp.162-167
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2012
This paper proposes a speech processing system based on a model of the human auditory system and a noise reduction neural network with fast Fourier transform (FFT) amplitude and phase spectrums for noise reduction under background noise environments. The proposed system reduces noise signals by using the proposed neural network based on FFT amplitude spectrums and phase spectrums, then implements auditory processing frame by frame after detecting voiced and transitional sections for each frame. The results of the proposed system are compared with the results of a conventional spectral subtraction method and minimum mean-square error log-spectral amplitude estimator at different noise levels. The effectiveness of the proposed system is experimentally confirmed based on measuring the signal-to-noise ratio (SNR). In this experiment, the maximal improvement in the output SNR values with the proposed method is approximately 11.5 dB better for car noise, and 11.0 dB better for street noise, when compared with a conventional spectral subtraction method.
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.
Purpose To assess the effect of deep learning image reconstruction (DLIR) for head CT in pediatric patients. Materials and Methods We collected 126 pediatric head CT images, which were reconstructed using filtered back projection, iterative reconstruction using adaptive statistical iterative reconstruction (ASiR)-V, and all three levels of DLIR (TrueFidelity; GE Healthcare). Each image set group was divided into four subgroups according to the patients' ages. Clinical and dose-related data were reviewed. Quantitative parameters, including the signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR), and qualitative parameters, including noise, gray matter-white matter (GM-WM) differentiation, sharpness, artifact, acceptability, and unfamiliar texture change were evaluated and compared. Results The SNR and CNR of each level in each age group increased among strength levels of DLIR. High-level DLIR showed a significantly improved SNR and CNR (p < 0.05). Sequential reduction of noise, improvement of GM-WM differentiation, and improvement of sharpness was noted among strength levels of DLIR. Those of high-level DLIR showed a similar value as that with ASiR-V. Artifact and acceptability did not show a significant difference among the adapted levels of DLIR. Conclusion Adaptation of high-level DLIR for the pediatric head CT can significantly reduce image noise. Modification is needed while processing artifacts.
Yang, Sook;Han, Jae Bok;Choi, Nam Gil;Lee, Seong Gil
Journal of Radiation Protection and Research
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v.38
no.1
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pp.29-36
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2013
The aim of this study was to determine the correlation between exposure index (EI) and dose factors related to radiation dose optimization in digital radiography (DR) system. Two phantoms with built-in regional test object for quantitative assessment of images were used to produce image signals that acquired in chest radiography background. EI and entrane surface dose (ESD) increased proportionally with rise of radiation dose (kVp, mAs) in both DR and CR systems. Especially, DR detector was effective to form good contrast and hence, reached easily to improvement of image quality with minimal dose changes. It made operators possible to expect the accuracy of EI values deeply related to absorbed dose of the detector. The evaluation of images was obtained specially employed calculation of noise to signal ratio (NSR) and contrast to noise ratio (CNR). These measurements were performed for how exposure factors affect image quality. NSR was inversely proportional to kVp and mAs and low NSR represented high signal detection efficiency. Consequently, EI values was the measure of the amount of exposure received by the image receptor and it was proportional to exposure factors. Therefore the EI in a recommended range from manufacturer can offer optimal image quality. Also, continuous monitoring of EI values in the digital radiography can reduce the unnecessary patient dose and help the quality control of the system.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.53
no.1
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pp.55-64
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2004
Conventional bipolar surface electromyography(EMG) technique detects only the superimposed electromyographic activity of a large number of motor units due to its low spatial resolution. For the diagnosis of neuromuscular disorder, the information of single MU is required. In this paper, 9 channel array surface electrode system was as designed and MLoG filter was proposed. Also the MCPT(modified convolution processing technique)method was proposed for the improvement of MUAP resolution. For performance evaluation, power spectrum analysis of random data and raw EMG signal comparison of MUAP shape and quantitative estimation of SNR were executed. As a result, the MUAP resolution improvement of 32% was obtained from the standpoint of the signal-to-noise ratio(SNR).
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.40
no.4
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pp.45-53
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2003
A new smart antenna receiver which incorporates the spatial fourier Transform and the maximal ratio combining(MRC) is proposed. By adapting the spatial fourier transform, the proposed method could separate the received signal into several spatial frequency components which correspond to the arrival angles of signal components, which means the beam focusing. By using the MRC, the proposed method could achieve the maximum signal to noise ratio for the signal of interest. The proposed algorithm is integrated to the CDMA reverse link receiver and simulations are performed to confirm the performance. As a result, the beam focusing effect is confirmed and the performance gain with the proposed algorithm is comparable to ordinary smart antenna receivers. The simulations are performed over the additive white gaussian noise (AWGN) environments and the results are obtained for the beam focusing capability according to the angle of arrival of a signal and the bit error performance improvement according to the number of combining branches in the MRC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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