• 제목/요약/키워드: Temporal Filter

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영상 데이터 압축을 위한 Temporal Filter의 구성 (Temporal Filter for Image Data Compression)

  • 김종훈;김성대
    • 한국통신학회논문지
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    • 제18권11호
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    • pp.1645-1654
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    • 1993
  • 본 논문에서는 기존의 잡음 제거용 순환 filter와 달리 시간축 대역제한을 통해 시각특성의 개선과 영상데이타 압축 효과를 개선시키는데 그 목적을 두고 있다. 일반적으로 시간축 대역제한을 수행하려면 시간방향으로의 aliasing을 고려해야 한다. 신호 처리 관점에서 보면 신호에 aliasing이 생긴다면 이의 영향을 받지않고 (de-aliasing) filtering하는 것은 불가능하다고 알려져있다. 그러나 영상신호에서는 baseband spectrum 구조를 예측할 수 있고, 이를 토대로 aliasing의 영향을 받지않는 대역제한 방안을 생각할 수 있다. 이는 이동벡터의 궤적을 따라 공간 영역에서 대역제한(Motion Adaptive Spatial Filter)을 하는 것으로서 이들의 특성 및 구성방안으 제안한다. 이렇게 구성된 filter는 aliasing의 제기 뿐만아니라 시간축 잡음의 제거에도 기여를 하게 된다. 실험에서는 제안방법의 de-aliasing 특성과 영상부호화기로의 적용결과를 알아본다.

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분리된 전처리 및 후처리 광간영역 필터를 가진 움직임 적응적 시공간영역 잡음 제거 기법 (Motion Adaptive Temporal-Spatial Noise Reduction Scheme with Separated Pre- and Post-Spatial Filter)

  • 김성득;임경원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권5호
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    • pp.40-47
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    • 2009
  • 시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.

훈련데이터 기반의 temporal filter를 적용한 4연숫자 전화음성 인식 (Recognition of Korean Connected Digit Telephone Speech Using the Training Data Based Temporal Filter)

  • 정성윤;배건성
    • 대한음성학회지:말소리
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    • 제53호
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    • pp.93-102
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    • 2005
  • The performance of a speech recognition system is generally degraded in telephone environment because of distortions caused by background noise and various channel characteristics. In this paper, data-driven temporal filters are investigated to improve the performance of a specific recognition task such as telephone speech. Three different temporal filtering methods are presented with recognition results for Korean connected-digit telephone speech. Filter coefficients are derived from the cepstral domain feature vectors using the principal component analysis. According to experimental results, the proposed temporal filtering method has shown slightly better performance than the previous ones.

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MSE 추정에 기반한 적응적인 시간적 공간적 비디오 디노이징 필터 (Video De-noising Using Adaptive Temporal and Spatial Filter Based on Mean Square Error Estimation)

  • 김창수;김종호;최윤식
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1048-1060
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    • 2012
  • 본 논문에서는 영상에 포함되어 있는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 원본 영상과 잡음이 포함된 영상 사이의 mean square error (MSE) 추정에 기반한 적응적인 시공간 디노이징 필터(Adaptive Temporal and Spatial De-noising Filter : ATSF)를 제안하였다. 제안하는 디노이징 필터는 잡음이 포함되어 있는 영상에 블록 단위로 적용되며, 시간적 필터인 Multi-Hypothesis Motion Compensated Filter (MHMCF)를 사용하고, 공간적 필터로는 bilateral filter를 사용하였다. 각각의 블록에 대해 시간적 필터와 공간적 필터 중에서 최적의 필터를 선택하기 위해서 잡음이 포함되지 않은 원본 영상과 잡음이 포함된 입력 영상 사이의 MSE를 추정하는 기법을 제안하였다. 디노이징 단계에서 원본 영상이 주어지지 않기 때문에 MSE를 추정하기 위해서, 본 논문에서는 MHMCF가 적용된 블록의 MSE를 수학적으로 예측하고, bilateral filter가 적용된 블록의 MSE를 통계적 선형 모델을 통해 예측하였다. 이렇게 예측된 MSE를 비교하여 더 작은 MSE를 갖는 필터를 선택적으로 매 단위 블록마다 적용하게 된다. 제안된 방법은 시간적 필터와 공간적 필터를 적응적으로 적용함으로써 기존의 디노이징 방법에 비해 객관적 화질 뿐만 아니라 주관적인 화질에서 우수한 성능을 보여준다.

훈련데이터 기반의 temporal filter를 적용한 한국어 4연숫자 전화음성의 인식실험 (Recognition experiment of Korean connected digit telephone speech using the temporal filter based on training speech data)

  • 정성윤;김민성;손종목;배건성;강점자
    • 대한음성학회:학술대회논문집
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    • 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
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    • pp.149-152
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    • 2003
  • In this paper, data-driven temporal filter methods[1] are investigated for robust feature extraction. A principal component analysis technique is applied to the time trajectories of feature sequences of training speech data to get appropriate temporal filters. We did recognition experiments on the Korean connected digit telephone speech database released by SITEC, with data-driven temporal filters. Experimental results are discussed with our findings.

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고기동 표적 추적 성능 개선을 위한 연구 (Performance Improvement for Tracking Small Targets)

  • 정윤식;김경수;송택렬
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제16권11호
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    • pp.1044-1052
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    • 2010
  • In this paper, a new realtime algorithm called the RTPBTD-HPDAF (Recursive Temporal Profile Base Target Detection with Highest Probability Data Association Filter) is presented for tracking fast moving small targets with IIR (Imaging Infrared) sensor systems. Spatial filter algorithms are mainly used for target in IIR sensor system detection and tracking however they often generate high density clutter due to various shapes of cloud. The TPBTD (Temporal Profile Base Target Detection) algorithm based on the analysis of temporal behavior of individual pixels is known to have good performance for detection and tracking of fast moving target with suppressing clutter. However it is not suitable to detect stationary and abruptly maneuvering targets. Moreover its computational load may not be negligible. The PTPBTD-HPDAF algorithm proposed in this paper for real-time target detection and tracking is shown to be computationally cheap while it has benefit of tracking targets with abrupt maneuvers. The performance of the proposed RTPBTD-HPDAF algorithm is tested and compared with the spatial filter with HPDAF algorithm for run-time and track initiation at real IIR video.

표적 탐지/추적 성능 향상을 위한 불균일 미세 잡음 영상 화질개선 연구 (A study on enhancement of heterogeneous noisy image quality for the performance improvement of target detection and tracking)

  • 김용;유필훈;김다솔
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제17권8호
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    • pp.923-936
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    • 2014
  • Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.

시공간 3차원 결합 잡음제거 필터 (Spatio-Temporal 3D Joint Noise Reduction Filter)

  • 홍성훈;홍성용
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.147-157
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    • 2002
  • 영상 시퀀스에 포함된 잡음은 화질을 열화시키고 중요한 영상의 미세 정보를 훼손시킨다. 또한 잡음은 영상의 복잡성을 증가시키므로 영상의 압축효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 특성이 서로 다른 두개의 적응형 잡음제거 필터를 결합적으로 연결하여 잡음을 제거하는 공간결합필터와 시간결합필터를 제시하고, 이 결합필터들을 연결한 IIR필터 구조를 갖는 3차원 잡음제거 필터를 제시한다. 제시된 잡음제거 필터는 영상의 에지와 미세정보를 유지하면서도 평탄한 영상영역에 대해서는 강한 잡음제거를 수행하며 이웃한 프레임 사이에서도 잡음에 의한 시간적인 깜박임을 억제한다. 실험결과 제안된 잡음제거 필터는 기존 방식들에 비하여 객관적 화질뿐만 아니라 주관적인 화질을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.

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반복적 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링 (Motion Adaptive Temporal Noise Reduction Filtering Based on Iterative Least-Square Training)

  • 김성득;임경원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권5호
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    • pp.127-135
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    • 2010
  • 동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.

클러터 환경에 강인한 고속/소형의 접근 표적 탐지/추적 (Robust Detection and Tracking for a High-speed and Small Approaching Target in Clutter)

  • 김지은;노창균;이부환
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제14권4호
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    • pp.676-683
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    • 2011
  • In this paper, we propose a robust method which can detect and track a high-speed small approaching target in a cluttered environment for Korean Active Protection System. The proposed method uses a temporal and spatial filter, tracking filter to detect and track a single target in consecutive order. And it is comprised of a candidate target detection step, a prior target selection step and a target tracking. Field tests on real infrared image sequences show that the proposed method could stably track a high speed and small target in complex background and target occlusion.