• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권3호
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• pp.156-184
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• 2022

In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.127-136
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• 2011

본 연구에서는 통계기관에서 마이크로자료를 제공할 때, 연속형 변수를 마스킹하는 기법으로 잘 알려진 승법잡음모형을 적용하는 경우 원자료의 평균과 분산을 유지할 수 있는 변수 변환 방안을 제시하고, 제시된 방법의 적절성과 다양한 잡음생성 분포에 따른 마스킹자료의 유용성을 검토하였다. 아울러 여러 변수들을 대상으로 승법잡음모형을 적용하는 경우 변수들 간의 상관관계를 유지하기 위해서는 잡음생성과정에서 어떤 측면이 고려되어야 하는지 살펴보았다. 본 연구에서는 제시된 변수 변환 방법의 적절성과 자료의 유용성 등을 평가하기 위해 우리나라 가계조사자료를 이용한 모의실험을 수행하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.796-804
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• 1998

이동통신 시스템을 분석할 때 중요한 여러길 전파를 모형화하는 데에는 곱셈꼴 잡음이 쓸모있다고 알려져 있다. 이 논문에서는 곱셈꼴 잡음에서 약한 신호의 비모수 검파를 생각한다. 관측값의 부호와 순위를 바탕으로 한국소최적 검파기는 어떤 잡음 분포에서도 신호의 세기가 약할 때 이를 검파하는 성능이 좋도록 한 것이다. 이 검파기는 곱셈꼴 잡음에서 확률 신호를 검파하는 국소최적 검파기와 비슷하다는 것을 보인다. 그리고, 이 비모수 검파기는 국소최적 검파기와 점근적으로 거의 같은 성능을 갖는다는 것을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.332-339
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• 1988

최근에 소개된, 순가산성 잡음뿐만 아니라 신호의존성 잡음과 적산성 잡음도 나타낼 수 있는 일반화된 관측모델을 이용하여 신호의존성 잡음이 있을 때 약한 확률적 신호를 검파하는 문제를 다루었다. 신호의존성 잡음이 있을 경우, 약한 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순가산성 잡음만 있을 때의 국소최적 검파기의 검정 통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 적산성 잡음에서의 약한 확률적 신호 검파의 경우와 비슷한 상황이다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.574-576
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• 2004

Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.270-276
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• 1988

최근에 제안된 적산성 잡음을 포함하는 일반화된 관측 모델에서의 약한 확률적 신호검파를 다루었다. 적산성 잡음이 있을 경우, 확률적 신호를 검파하기 위한 국소최적 검파기의 검정통계량은 순수 가산성 잡음만 있을 경우의 국소최적검파기의 검정통계량이 확장된 것임을 보였다. 이는 이미 발표된 약한 알려진 신호 검파의 경우와 비슷한 결과이다. 널리 쓰이는 두 확률밀도 함수에 대해, 검정통계량을 구성하는 국소최적 비선형성들의 형태를 예시해 보였다.

• 한국환경과학회지
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• 제8권3호
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• pp.349-354
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• 1999

The transfer function was introduced to establish the prediction method for the DO concentration at the intaking point of Kongju Water Works System. In the mose cases we analyze a single time series without explicitly using information contained in the related time series. In many forecasting situations, other events will systematically influence the series to be forecasted(the dependent variables), and therefore, there is need to go beyond a univariate forecasting model. Thus, we must bulid a forecasting model that incorporates more than one time series and introduces explicitly the dynamic characteristics of the system. Such a model is called a multiple time series model or transfer function model. The purpose of this study is to develop the stochastic stream water quality model for the intaking station of Kongju city waterworks in Keum river system. The performance of the multiplicative ARIMA model and the transfer function noise model were examined through comparisons between the historical and generated monthly dissolved oxygen series. The result reveal that the transfer function noise model lead to the improved accuracy.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제15권8호
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• pp.627-631
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• 1994

For the Schlogl model with the first order transition under the influence of the multiplicative noise singular at the unstable steady state, the effects of the parameters on the stationary probability distributions obtained by the Ito and Stratonovich methods are discussed and compared in detail.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제15권8호
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• pp.631-636
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• 1994

For the Schlogl model with the second order transition under the influence of the multiplicative noise singular at the unstable steady state, the detailed discussions are presented for various kinds of stochastic phenomena, suchas the effects of parameters on stationary probability distribution, noise-induced phase transitions and escape rate.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.455-464
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• 2007

Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.