• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-681
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• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

통신 기술이 급속히 발달한 현대 사회에서 디지털 디스플레이, 카메라 등 영상장치들이 주를 이루고 있다. 그러나 영상 데이터의 전송, 저장, 획득하는 과정에서 재료, 매질 등 원인으로 영상에 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 억제하기 위하여 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.463-466
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• 2008

현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.173-175
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• 2017

디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있으며, 이에 따라 영상 처리는 지능적이고 효율적인 방법으로 처리, 분석하는 기술 분야로 각광받고 있다. 일반적으로 잡음은 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(addtive white Gaussian noise), salt and pepper 잡음, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 밀도를 이용하여 잡음 형태에 따라 처리하는 복합잡음 제거 알고리즘을 제안하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권10호
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• pp.202-208
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• 2012

태아심박의 모니터링은 태아의 안녕을 평가하기 위해 중요한 정보이다. 비관혈적인 태아심전도는 산모의 복부 신호로부터 추출될 수 있다. 따라서 산모 복부의 혼합 신호로부터 태아심전도를 추출하기 위해 많은 유망한 신호처리 방법들이 개발되어 왔다. 그러나 비관혈적인 태아심전도는 안정적인 신호 측정법이 부족하고 신호처리 방법의 어려움으로 여전히 임상에서 널리 적용되지 못하고 있다. 태아심전도를 추출하는 신호처리 결과는 가우시안 백색잡음에 의해 신호대잡음비가 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 태아심전도에서 시간에 따라 변하는 백색잡음 신호를 제거하여 신호대잡음비를 높이기 위한 방법으로 시변 칼만 평활기를 제안하였고 그 가능성을 확인하였다. Wiener 과정을 시스템 모델로 설정하고 백색잡음 크기에 따라 공분산 행렬을 수정하였으며, 이를 통해 칼만 이득을 변화시켜 평활화 정도를 가변시킬 수 있도록 설계하였다. 5채널 태아심전도 모델을 이용하여 백색잡음의 크기에 따른 최적 공분산 행렬 값을 구하였고, 모의실험을 통해 제안된 방법의 가능성을 확인할 수 있었다.

• ETRI Journal
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• 제34권4호
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• pp.641-644
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• 2012

The problem of sinusoidal parameter estimation at two channels with common frequency in white Gaussian noise is addressed. By making use of the linear prediction property, an iterative linear least squares (LLS) algorithm for accurate frequency estimation is devised. The remaining parameters are then determined according to the LLS fit with the use of the frequency estimate. It is proven that the variance of the frequency estimate achieves Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound at sufficiently small noise conditions.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제7권3호
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• pp.383-391
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• 2009

In this paper, blind equalization using a modified Fuzzy C-Means algorithm with Gaussian Weights (MFCM_GW) is attempted to the heavy noise-corrupted channels. The proposed algorithm can deal with both of linear and nonlinear channels, because it searches for the optimal channel output states of a channel instead of estimating the channel parameters in a direct manner. In contrast to the common Euclidean distance in Fuzzy C-Means (FCM), the use of the Bayesian likelihood fitness function and the Gaussian weighted partition matrix is exploited in its search procedure. The selected channel states by MFCM_GW are always close to the optimal set of a channel even the additive white Gaussian noise (AWGN) is heavily corrupted in it. Simulation studies demonstrate that the performance of the proposed method is relatively superior to existing genetic algorithm (GA) and conventional FCM based methods in terms of accuracy and speed.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.793-796
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• 2017

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise) 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음인 경우, 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터로 처리하고, AWGN인 경우, 화소변화에 따른 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.207-213
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.949-956
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• 2014

최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.