Noise evaluation for an image has been performed by root mean square (RMS) granularity, autocorrelation function (ACF), and Wiener spectrum. RMS granularity stands for standard deviation of photon data and ACF is acquired by integration of 1 D function of distance variation. Fourier transform of ACF results in noise power spectrum which is called Wiener spectrum in image quality evaluation. Wiener spectrum represents noise itself. In addition, along with MTF, it is an important factor to produce detective quantum efficiency (DQE). The proposed evaluation method using Wiener spectrum is expected to contribute to educate the concept of Wiener spectrum in educational organizations, choose the appropriate imaging detectors for clinical applications, and maintain image quality in digital imaging systems.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.2
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pp.113-122
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2016
In this paper, we suggest a approach which comprises fast Fourier transform inversion by wavelet noise attenuation. It represents an inverse filtering by adopting a factor into the Wiener filtering, and the optimal factor is chosen to minimize the overall mean squared error. in order to apply the Wiener filter, we have to compute the power spectrum of original image from the corrupted figure. Since the Wiener filtering contains the inverse filtering process, it expands the noise when the blurring filter is not invertible. To remove the large noises, the best is to remove the noise using wavelet threshold. Wavelet noise attenuation steps are consisted of inverse filtering and noise reduction by Wavelet functions. experimental results have not outperformed the other methods over the overall restoration performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.6
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pp.1005-1012
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1987
An adaptive scalar DCT-Wiener filtering method that can be applied to the problem of restoring an image degraded by white Gaussian noise is presented. In this method, the power spectrum needed to Winer filering is adaptively estimated in block-wise according to the lical properties in transform domain. In addition, overlapping method for reducing the block artifact is considered. Experimental results show that the adaptive Wiener filter by the proposed method yields performance improvement and better image quality over the nonadaptive one and the spatial Lee filter.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.10
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pp.1867-1872
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2016
In the area of digital signal processing, it is necessary to improve the quality of the speech signal after removing the background noise which exists in a various real environments. The important thing to consider when removing the background noise acoustically is that to solve the problem, depending on the information of the human auditory mechanism is mainly the amplitude spectrum of the speech signal. This paper introduces the characteristics of a frequency-weighted spectrum shaping filter for the extraction of the amplitude spectrum of the speech signal with the primary purpose. Therefore, this paper proposes an algorithm using the methods of a Wiener filter and the frequency-weighted spectrum shaping filter according to the acoustic model, after extracted the amplitude spectral information in the noisy speech signal. The spectral distortion (SD) output of the proposed algorithm is experimentally improved more than 5.28 dB compared to a conventional method.
The Wiener-Khinchin theorem, which means that the autocorrelation function of a signal corresponds to the power spectrum of the signal, is very important in signal processing, spectroscopy and telecommunications engineering. However, because of needs for some relatively expensive equipments such as a correlator and the signal processing system, its demonstration in most undergraduate class is not easy so far. Recently, digital oscilloscopes whose functions can be replaced foresaid equipments are marketed with development of digital engineering. In this paper, a simple demonstration of the theorem is given by a digital storage oscilloscope and a personal computer with its theoretical background. The reason that deals again with this theorem which has been introduced in 1930 is that it has been not well informed yet to us and theoretical background of the demonstration is directly introduced from its driving process. Through deriving process of the theorem, some extended physical meanings of the impedance, power, power factor, Wiener spectrum, linear system response and, furthermore, basic idea of the Planck's quantization in the black body theory reveal themselves naturally. Hence it can be referred to lectures in general physics, modern physics, spectroscopy and material characterization experiment.
In this paper, we propose first a scheme of grouping spectrum holes that are created in the multiple channels of primary users, and then by using the scheme we enhance quality of service (QoS) of wideband cognitive radio users in cellular cognitive radio networks. In our scheme, spectrum holes created in each primary channel are predicted by Wiener prediction process, and then the predicted spectrum holes happened in the same time are grouped into a group. The wideband cognitive radio users explore the group of spectrum holes to improve their QoS. Simulation results show that their handoff calls dropping rate and initial calls blocking rate are significantly reduced in our scheme, compared to those in the single primary channel.
The purpose of this work was to evaluate an amorphous silicon cesium iodide based indirect flat-panel detector (FPD) in terms of their modulation transfer function (MTF), Wiener spectrum (WS, or noise power spectrum, NPS), and detective quantum efficiency (DQE). Measurements were made on flat-panel detector using the International Electrotechnical Commission (IEC) defined RQA3, RQA5, RQA7, and RQA9 radiographic technique. The MTFs of the systems were measured using an edge method. The WS(NPS) of the systems were determined for a range of exposure levels by two-dimensional (2D). Fourier analysis of uniformly exposed radiographs. The DQEs were assessed from the measured MTF, WS(NPS), exposure, and estimated ideal signal-to-noise ratios. Characteristic curve in the RQA3 showed difference in the characteristic curve from RQA5, RQA7, RQA9. MTFs were not differences according to x-ray beam quality. WS(NPS) was reduced with increasing dose, and RQA 3, RQA5, RQA7, RQA9 as the order is reduced. DQE represented the best in the 1mR, RQA 3, RQA5, RQA7, RQA9 decrease in the order. The physical imaging characteristics of FPD may also differ from input beam quality. This study gives an initial motivation that the physical imaging characteristics of FPD is an important issue for the right use of digital radiography system.
In wireless communication networks, most of the prediction techniques are used for predicting the amount of resource required by user's calls for improving their demanding quality of service. However, we propose a channel allocation scheme based on predicting the resources of white spectrum holes for improving the QoS of rental user's spectrum handoff calls for cognitive radio networks in this paper. This method is supported by Wiener predictor to predict the amount of white spectrum holes of license user's free spectrum resources. We classify rental user's calls into initial calls and spectrum handoff calls, and some portion of predicted spectrum-hole resources is reserved for spectrum handoff calls' priority allocation. Simulations show that the performance of the proposed scheme outperforms in spectrum handoff call's dropping rate than an existing method without spectrum hole prediction(11% average improvement in 50% reservation).
A Dual Sensor Wiener Filter technique was used to improve the image quality of the scanning type digital radiographic system (resolution and SNR). In this method, two images were acquried simultaneously using two sensors with high and low resolution and SNR values. Using the cross Power spectrum between dual sensor outputs of the same chest radiographic image. we design a new type of Wiener Filter and implement it with fast algorithm. We compared the performance of this new dual sensor filter with conventional single sensor filters (Wiener Filter and Parametric Projec- tion Filter) . In simulation studies, it is shown that this new method has SNR improvement of 1-3 dB better than conventional filters.
This paper presents a statistical model-based noise suppression approach for voice recognition in a car environment. In order to alleviate the spectral whitening and signal distortion problem in the traditional decision-directed Wiener filter, we combine a decision-directed method with an original spectrum reconstruction method and develop a new two-stage noise reduction filter estimation scheme. When a tradeoff between the performance and computational efficiency under resource-constrained automotive devices is considered, ETSI standard advance distributed speech recognition font-end (ETSI-AFE) can be an effective solution, and ETSI-AFE is also based on the decision-directed Wiener filter. Thus, a series of voice recognition and computational complexity tests are conducted by comparing the proposed approach with ETSI-AFE. The experimental results show that the proposed approach is superior to the conventional method in terms of speech recognition accuracy, while the computational cost and frame latency are significantly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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