• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1731-1741
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• 1999

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권12호
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• pp.3718-3726
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• 1999

칼라 영상은 단색조의 영상에 비해 인간의 시각을 크게 향상시킨다. 따라서, 칼라 영상 처리에 관한 연구는 매우 중요하다. 칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 평균 필터, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어왔는데 특히, 혼합된 칼라 잡음의 조건에서 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 우수한 성능을 보여왔다. 그러나, 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터는 필터링 과정이 영상의 전 영역에 걸쳐 동일한 가중치로 균일하게 적용되어지기 때문에 스텝 윤곽선 이동이 일어나고, 이에 따라 blurring 현상이 나타나는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 윤곽선 영역과 평탄 영역을 구분한 뒤 각 영역에 적합한 선택적인 필터링을 하는 조건적인 퍼지 클러스터 필터를 제안하였고, 제안된 조건적인 퍼지 클러스터 필터는 혼합된 잡음의 조건에서 기존의 벡터 $\alpha-trimmed$ 평균 필터에 비해 NCD척도 및 사람의 시각에 의한 평가에 의해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.854-860
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• 2004

지문 정합 시 입력지문의 품질 및 지문의 상태에 따라서 지문정합 결과가 다르게 나타나게 된다. 잡음이 섞여 입력지문의 품질이 떨어지거나 지문의 상처로 인하여 입력지문에 융선이 없어진 경우에는 잘못된 방향성 정보를 도출해 낼 수 있다. 지문 정합에서 방향정보는 가짜 특징점 제거, 융선 거리 측정, 매칭, 중심점 및 삼각주 찾기 둥에 아주 중요한 요인으로 작용한다. 잘못된 방향성을 도출하게 되면 지문인식에 많은 오차를 수반하게 되므로 잘못된 방향성 정보를 보완하거나 교정하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 입력지문이 상처 둥으로 인하여 손상된 경우에 잘못된 방향성 정보를 재구성하기 위한 방법으로 저역통과 필터를 거친 후 \alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 방향성 정보를 보완 및 교정하는 방법에 대하여 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.393-396
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• 2010

본 논문에서는 영상신호의 전송과정에서 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원을 위한 알파-트림 필터를 제안 하였다. 제안된 필터는 먼저 형태학상의 잡음 검출기를 이용하여 잡음화소를 확인하고 알파-트림 평균 필터를 이용하여 임펄스 노이즈를 제거 한다. 이 제안된 필터는 정확하게 잡음 검출을 할 수 있으며, 에지 영역의 보존 및 효과적으로 임펄스 잡음을 제거 할 수 있다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제9권2호
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• pp.1-11
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• 1996

주어진 일변량자료의 위치모수에 대한 추정방법으로 $\alpha$-절사평균 ($\alpha$-trimmd mean)은 로버스트 성질 등의 장점에 근거하여 오랜기간을두고 연구되어왔다. 본 연구에서는 자료에 근거한 $\alpha$의 선택을 붓스트랩(bootstrap) 방법에 의거하여 제시하고 그에 근거한 새로운 절사추정량의 응용을 다루었다. 나아가 추정의 정도를 높이기 위해 이중붓스트랩(double bootstrap)을 사용하였다. 한편, 이러한 붓스트랩 방법의 타당성 연구를 위해 모의실험(simulation)과 실제 자료 적용에 기존방법과 새로운 방법의 비교연구를 제시하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1085-1093
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• 2010

본 논문은 FMCW 방식 전파 고도계에서 발생되는 수신신호 요동을 감소시키고, 스텝으로 변화되는 고도의 모서리 검출 특성을 향상시키기 위한 다중필터를 제안하였다. 제안된 필터는 Alpha-trimmed 평균필터와 주파수 변화 제한기, 그리고 1/3 order static필터로 구성되었다. 수신 신호 분석을 이용한 시뮬레이션은 제안된 필터가 이동 평균 필터 및 메디안 필터와 비교하여 오차 감소 성능이 우수함을 확인하였다. 특히, 지면 정지 비행에서 신호의 요동을 제거시키는 능력이 크게 향상되었다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.93-101
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• 1997

A Hausdorff distance (HD) is one of commonly used measures for object matching. It calculates the distance between two point sets of edges in two-dimensional binary images without establishing correspondences. This paper proposes three object matching algorithm using robust HD measures based on M-estimation, least trimmed square (LTS), and .alpha.-trimmed mean methods, which are more efficient than the conventional HD measures. By computer simulation with synthetic and real images, the matching performance of the conventional HD smeasures and proposed' robust ones is compared.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-472
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• 2002

본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$-Least Trimmed Square HD($\alpha$-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.237-243
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• 2015

최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.798-801
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• 2014

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.