여러 가지 환경적인 요인에 의해서 영상에 잡음이 부가된다. 이러한 잡음을 제거하고 각 잡음의 특성에 적합한 필터링 방법을 이용한다. 직접적인 복원방법으로 반전 필터와 위너필터가 있다. 여기에서 위너필터가 최소 자승 오차 관점에서 최적의 필터다. 그러므로 첫째, 반전필터, 위너필터, 제한된 최소자승필터등에 대해서 살펴 보고, 둘째, 파워스펙트럼비의 양적화된 조정을 위해서 매개변수를 사용하며, 그러한 변수들은 서로 충돌한다. 그러므로 응용에 적합하게 조정할 수 있는 매개변수 위너필터를 이용해 변수들을 최적화하였다. 모의실험 결과에서 훼손된 의료영상의 계조가 향상되었고, 잡음을 제거하였다. 그리고 비교되는 실험은 에지의 보전과 잡음 제거 특성에 관해서 증명하였다.
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.
본 논문은 적응 반향 제거기인 parametric wiener filter (PWF)의 반향신호 제거 파라미터를 구간 조건에 따라 차등적으로 적용시키는 새로운 음향학적 반향제거 (Acoustic Echo Suppression, AES) 알고리즘을 제안한다. PWF는 반향 신호 추정의 부정확성을 보상하고자 반향신호 제거 파라미터를 사용한다. 기존의 방법은 단일통화 구간과 동시통화 구간에 관계없이 동일한 반향신호 제거파라미터 값을 적용하여 동시통화 환경에서 근단 신호의 왜곡을 발생 시킨다. 본 논문에서는 상관계수 (Correlation Coefficient)를 이용한 동시통화(Double-Talk) 검출 알고리즘과 음성구간검출기 (Voice Activity Detector, VAD)의 결과로부터, 원단 화자만 있는 구간과 동시통화 구간을 구분하고 각각의 경우에 반향제거 파라미터를 달리 적용하여 동일한 반향신호 제거 파라미터를 사용함에 따른 동시통화 구간내의 근단 화자신호의 음질 저하 없이 반향신호를 보다 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 결과는 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 우수한 성능을 보였다.
서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.
화자인식 기술은 주어진 임의의 두 발화로부터 발화자의 일치 여부를 판단하여 등록된 화자의 목록으로부터 임의로 입력된 발화의 발화자를 식별하는 기술이다. 그러나, 배경잡음이나 반향이 존재하는 경우에는 음성신호가 왜곡되어 화자인식 성능이 저하될 수 있기 때문에 별도의 음성신호 전처리 알고리즘을 함께 사용할 수 있다. 본 논문에서는 배경잡음이 존재하는 환경에서 다수의 마이크로폰을 통해 수집한 음성신호에 대해 화자인식을 수행하는 방법으로써 parametric multi-channel Wiener filter (PMWF)를 이용한 화자일치 점수 앙상블 기법을 제안한다. 입력신호의 신호대잡음비를 기준으로 점수 결합 시 사용되는 결합계수를 정하고, Wiener filter 로 잡음을 제거하여 얻은 점수와 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머를 통해 잡음을 제거하여 얻은 정수를 가중결합하는 방식으로 동일오류율을 측정한 결과, 각 전처리 알고리즘을 독립적으로 사용하여 점수를 계산한 경우보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
The classical solution to the noise removal problem is the Wiener filter, which utilizes the second-order statistics of the Fourier decomposition. We discuss a Bayesian formalism which gives rise to a type of wavelet threshold estimation in non-parametric regression. A prior distribution is imposed on the wavelet coefficients of the unknown response function, designed to capture the sparseness of wavelet expansion common to most application. For the prior specified, the posterior median yields a thresholding procedure
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.41-51
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2014
This paper describes a method to estimate the noise power using the minimum statistics approach, which was originally proposed for audio processing. The proposed minimum statistics-based method separates a noisy image into multiple frequency bands using the three-level discrete wavelet transform. By assuming that the output of the high-pass filter contains both signal detail and noise, the proposed algorithm extracts the region of pure noise from the high frequency band using an appropriate threshold. The region of pure noise, which is free from the signal detail part and the DC component, is well suited for minimum statistics condition, where the noise power can be extracted easily. The proposed algorithm reduces the computational load significantly through the use of a simple processing architecture without iteration with an estimation accuracy greater than 90% for strong noise at 0 to 40dB SNR of the input image. Furthermore, the well restored image can be obtained using the estimated noise power information in parametric image restoration algorithms, such as the classical parametric Wiener or ForWaRD image restoration filters. The experimental results show that the proposed algorithm can estimate the noise power accurately, and is particularly suitable for fast, low-cost image restoration or enhancement applications.
화자인식 기술은 등록된 화자 목록 내 화자 또는 사칭 화자의 발화로부터 발화자를 식별하는 기술로써, 음성 소스를 기반으로 동작하는 디바이스의 개인화를 위해 필요한 기술이다. 본 논문에서는 차량 잡음이 존재하는 자동차 주행 환경을 타겟으로 하는 화자인식 시스템 개발 방법을 제안한다. 차량 잡음에 의해 오염된 음성신호로부터 잡음 성분을 제거하기 위해 parametric multi-channel Wiener filter (PWMF)를 이용하여 실험한 결과, 남성화자 조건에서는 PMWF의 내부 파라미터 조절을 통해 필터를 minimum variance distortionless response (MVDR) 빔포머로 동작하도록 설정하였을 때, 여성화자 조건에서는 잡음을 제거하지 않았을 때 가장 낮은 동일오류율을 보임을 확인할 수 있었다.
This paper addresses a Moving Target Indication (MTI) algorithm which can be used for small Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) equipped with image sensors. MTI is a system (or an algorithm) which detects moving objects. The principle of the MTI algorithm is to analyze the difference between successive image data. It is difficult to detect moving objects in the images recorded from dynamic cameras attached to moving platforms such as UAVs flying at low altitudes over a variety of terrain, since the acquired images have two motion components: 'camera motion' and 'object motion'. Therefore, the motion of independent objects can be obtained after the camera motion is compensated thoroughly via proper manipulations. In this study, the camera motion effects are removed by using wiener filter-based image registration, one of the non-parametric methods. In addition, an image pyramid structure is adopted to reduce the computational complexity for UAVs. We demonstrate the effectiveness of our method with experimental results on outdoor video sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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