• 제목/요약/키워드: wavelet-thresholding

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이진트리 비 균일 필터뱅크를 이용한 잡음감소기법 및 구현 (A Noise De-Noising Technique using Binary-Tree Non-Uniform Filter Banks and Its Realization)

  • 손상욱;최훈;배현덕
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권5호
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    • pp.94-102
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    • 2007
  • 잠음감소에 있어서 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 미니맥스 관점에서 거의 최적의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 웨이브렛 함수의 복잡성으로 인해 FPGA와 같은 하드웨어 상에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이진트리 구조 필터뱅크에서 전체 신호전력에 대한 각 부밴드 신호 전력비에 기반한 새로운 잡음감소 기법을 제안한다. 그리고 이 기법을 FPGA 상에 구현한다. 간단한 구현을 위해 필터뱅크는 하다마드 변환 계수로 설계된다. 시뮬레이션과 하드웨어 실험결과 제안방법이 간단하지만 웨이브렛에 기반한 소프트 임계처리 잡음감소 알고리즘과 성능이 유사함을 보인다.

잡음 제거를 위한 웨이블릿 임계값 결정 (Choice of Wavelet-Thresholds for Denoising image)

  • 조현숙;이형
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제8B권6호
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    • pp.693-698
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    • 2001
  • 본 논문은 주파수 대역 변환 방법을 사용하여 잡음을 제거하는 방법으로, 웨이블릿 변환의 고주파 성분의 통계적 특성을 활용하여 임계값을 선택하는 새로운 방법을 제안한다. 변환 영역의 각 고주파 성분(HL, LH, HH)에 대한 중앙편차를 이용하여 임계값을 설정함으로서 영상의 통계량의 변화에 대응할 수 있고, 잡음 분산의 크기에 적응할 수 있도록 하였다. 실험 결과 잡음 분산을 추정하거나 데이터의 개수를 이용하는 기존의 방법에 비하여 신호 대 잡음비(PSNR)가 향상되었다.

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웨이브릿 임계치와 자연관측필터를 이용한 파형의 변곡점 검출 (Detection of Inflection Point of Waveform Using Wavelet Thresholding and Natural Observation Filter)

  • 김태수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제42권4호
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    • pp.127-132
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    • 2005
  • 가상현실을 이용한 사람의 빠른 움직임을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선이나 자연계에서 실제로 관측되는 대기 전기변동량과 같은 전자계 신호의 시간 변동량은 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점과 같은 신호의 특징을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 잡음이 신호에 중첩될 때 종래의 방법으로는 변곡점의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 신호에 잡음이 첨가될 때 웨이브릿 임계치 잡음제거와 정규형 자연관측필터를 적용하여 정확한 변곡점 추출이 가능함을 보인다.

Noise-free Distributions Comparison of Bayesian Wavelet Threshold for Image Denoise

  • Choi, Ilsu;Rhee, Sung-Suk;Ahn, Yunkee
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제8권2호
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    • pp.573-579
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    • 2001
  • Wavelet thresholding is a method for he reduction of noise in image. Wavelet coefficients of image are correlated in local characterization. Thee correlations also appear in he original pixel representation of the image, and they do not follow from the characterizations of the wavelet transform. In this paper, we compare noise-free distributions of Bayes approach to improve the classical threshold algorithm.

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문턱치에 따른 잡음제거 분석 (Analysis of De-noising by Thresholding)

  • 서정익;박은규
    • 한국정보컨버전스학회논문지
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    • 제6권2호
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    • pp.45-49
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    • 2013
  • 다른 생체신호와 마찬가지로 심전도(ECG) 신호도 측정시 백색잡음이 발생한다. 백색잡음을 효과적으로 제거하여 심장 관련 진단의 정확도를 높이고자 하였다. 심전도 신호에 백색잡음을 발생시켜 샘플링 신호를 만들었다. 웨이블릿 변환과 문턱치를 이용하여 잡음을 제거하였다. 신호대잡음비(SNR)를 이용하여 제거된 잡음을 수치적으로 비교하였다. 신호대잡음비 비교한 결과 SURE 방법은 3, 5dB에서 5.9531, 4.9301로 가장 좋은 결과를 나타내었고, uninversal 방법은 7, 9dB에서 3.6590, 1.9698로 가장 좋은 결과를 나타내었다. 문턱치를 이용한 잡음 제거시 잡음을 효과적으로 제거할 수 있었다. 심전도를 이용한 심장질환 진단에 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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Bayesian 방법에 의한 잡음감소 방법에 관한 연구 (Wavelet Denoising based on a Bayesian Approach)

  • 이문직;정진현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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    • pp.2956-2958
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    • 1999
  • 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

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웨이블릿 변환을 이용한 심전도의 QRS파 신호 분석 (Analysis of QRS-wave Using Wavelet Transform of Electrocardiogram)

  • 최창현;김용주;김태형;안용희;신동렬
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제33권5호
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    • pp.317-325
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    • 2008
  • The electrocardiogram (ECG) measurement system consists of I/O interface to input the ECG signals from two electrodes, FPGA (Field programmable gate arrays) module to process the signal conditioning, and real time module to control the system. The algorithms based on wavelet transform were developed to remove the noise of the ECG signals and to determine the QRS-waves. Triangular wave tests were conducted to determine the optimal factors of the wavelet filter by analyzing the SNRs (signal to noise ratios) and RMSEs (root mean square errors). The hybrid rule, soft method, and symlets of order 5 were selected as thresholding rule, thresholding method, and mother wavelet, respectively. The developed wavelet filter showed good performance to remove the noise of the triangular waves with 10.98 dB of SNR and 0.140 mV of RMSE. The ECG signals from a total of 6 subjects were measured at different measuring postures such as lying, sitting, and standing. The durations of QRS-waves, the amplitudes of R-waves, the intervals of RR-waves were analyzed by using the finite impulse response (FIR) filter and the developed wavelet filter. The wavelet filter showed good performance to determine the features of QRS-waves, but the FIR filter had some problems to detect the peaks of Q and S waves. The measuring postures affected accuracy and precision of the ECG signals. The noises of the ECG signals were increased due to the movement of the subject during measurement. The results showed that the wavelet filter was a useful tool to remove the noise of the ECG signals and to determine the features of the QRS-waves.

웨이브렛 변환을 이용한 음성신호의 잡음제거 (Denoising of Speech Signal Using Wavelet Transform)

  • 한미경;배건성
    • 한국음향학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.27-34
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    • 2000
  • This paper deals with speech enhancement methods using the wavelet transform. A cycle-spinning scheme and undecimated wavelet transform are used for denoising of speech signals, and then their results are compared with that of the conventional wavelet transform. We apply soft-thresholding technique for removing additive background noise from noisy speech. The symlets 8-tap wavelet and pyramid algorithm are used for the wavelet transform. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental results demonstrate that both cycle-spinning denoising(CSD) method and undecimated wavelet denoising(CWD) method outperform conventional wavelet denoising(UWD) method in objective performance measure as welt as subjective listening test. The two methods also show less "clicks" that usually appears in the neighborhood of signal discontinuities.

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Wavelet-based Image Denoising with Optimal Filter

  • Lee, Yong-Hwan;Rhee, Sang-Burm
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제1권1호
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    • pp.32-35
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    • 2005
  • Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.

웨이브렛 기반 블록화 현상 제거에 대한 고속 알고리듬 및 적응 역치화 기법 (A Fast Algorithm with Adaptive Thresholding for Wavelet Transform Based Blocking Artifact Reduction)

  • 장익훈;김남철
    • 방송공학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.45-55
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    • 1997
  • 본 논문에서는 웨이브렛 기반 블록화 현상 제거에 대한 고속 알고리듬과 적응 역치화 기법을 제안하였다. 제안된 고속 알고리듬에서는 웨이브렛 변환 영역의 첫번째 스케일과 2번째 스케일에서의 처리와 동일한 효과를 갖는 모든 처리를 공간 영역에서 수행한다. 제안된 적응 역치화 기법은 블록 경계 영역을 분류할 때 사용하는 역치를 공간 영역에서 구할 수 있는 블록 경계와 블록 중앙의 웨이브렛 변환 신호의 통계적 특성을 이용하여 처리하고자 하는 영상에 적응적으로 선택할 수 있도록 하였다. 실험 결과, 제안된 고속 알고리듬은 웨이브렛 변환에 의한 방법에 비하여 약 10배의 속도 개선이 있고, 적응 역치화에 의한 후처리는 어떤 영상의 높은 압축률에서 가장 좋은 성능을 가지는 고정된 역치에 의한 후처리에 비하여 낮은 압축률에서도 PSNR 성능과 주관적 화질이 개선됨을 알 수 있었다.

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