• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.118-120
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• 2021

In modern society, with the development of IoT technology, various digital equipment is being distributed in a wide range of fields such as CCTV and exploration robots. Accordingly, the importance of data processing is increasing, and various studies are being conducted to remove noise generated in the process of receiving data in the imaging field. Representative noise includes additive white Gaussian noise (AWGN), and existing filters for removing noise include an average filter (AF), an alpha trimmed average filter (A-TAF), and a median filter (MF). However, existing filters have a disadvantage in that they show somewhat insufficient performance in noise removal characteristics in high frequency areas. Therefore, in this paper, in order to effectively remove AWGN existing in the high frequency region, a weight filter according to a distance based on the standard deviation is proposed.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.441-443
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• 2022

Currently, image processing is being used in various fields such as image analysis, image recognition, and factory automation according to the development of IT technology. Salt and pepper noise is generated due to various external factors in the process of acquiring or transmitting an image, which deteriorates the image quality. Therefore, noise removal to improve image quality is essential. Various methods have been proposed to remove salt and pepper noise, and representative examples include AF, MF, and A-TMF. However, the conventional filter has insufficient noise removal performance in a high-density noise environment. Therefore, in this paper, we propose an algorithm for estimating and processing the original pixel by using the modified distance weight filter only in the case of noise, and replacing the original pixel in case of non-noise after performing noise judgment. To evaluate the performance of the proposed algorithm, we compare and analyze it with existing algorithms using PSNR.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.3
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• pp.724-729
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• 2013

Recently, with the popularization of digital devices, the requirements of image quality is becoming higher and higher. However, the images are frequently corrupted in the image data processing, there are several reasons for this and the noise is considered as the main reason. Therefore, in order to alleviate the influence of AWGN(additive white Gaussian noise) in image, this paper puts forward the spatial weighted filtering algorithm. The algorithm set the weighted value according to the spatial distance, compared with the existing methods. The algorithm not only alleviated the influence of AWGN effectively but also reserved image details.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.386-389
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• 2011

현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.210-212
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• 2021

In modern society, various digital equipment are being distributed due to the influence of the 4th industrial revolution, and they are used in a wide range of fields such as automated processes, intelligent CCTV, medical industry, robots, and drones. Accordingly, the importance of the preprocessing process in a system operating based on an image is increasing, and an algorithm for effectively reconstructing an image is drawing attention. In this paper, we propose a filter algorithm based on a combined weight value to reconstruct an image in a complex noise environment. The proposed algorithm calculates the weight according to the spatial distance and the weight according to the difference between the pixel values for the input image and the pixel values inside the filtering mask, respectively. The final output was filtered by applying the join weights calculated based on the two weights to the mask. In order to verify the performance of the proposed algorithm, we simulated it by comparing it with the existing filter algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.134-137
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• 2014

화질의 개선을 위해 잡음을 제거하는 기술이 많이 개발되고 있으며 그 기술들 중에 효과적으로 사용되고 있는 것 하나가 양방향 필터이다. 양방향 필터는 거리에 대한 가중치와 화소 값에 대한 가중치를 모두 고려하기 때문에 경계 부분을 보존하면서 잡음을 제거하는 것이 가능하다. 필터를 적용함으로 잡음이 제거되지만 본 논문에서는 그보다 나은 결과를 위해서 경계 부분을 캐니 에지 검출기로 검출하고 강조함으로써 양방향 필터의 장점을 전보다 부각시켜 이전보다 효과적인 화질개선 방법을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.623-625
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• 2012

The restoration of an image corrupted by Gaussian noise is an important task in image processing. There are many kinds of filters are proposed to remove Gaussian noise such as Gaussian filter, mean filter, weighted filter, etc. However, they perform not good enough for denoising and edge preservation. Hence, in this paper we proposed an adaptive weighted filter which considers spatial distance and the estimated variance of noise. We also compared the proposed method with existing methods through the simulation and used MSE(mean squared error) as the standard of judgement of improvement effect.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.92-93
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• 2016

정확한 변위정보를 추정하기 위해 다양한 비용 값 계산함수 또는 비용 값 합산 방법들이 개발되었다. 본 논문에서는 비용 값 계산을 위해 좌, 우영상의 기울기와 SAD(Sum of Absolute Differences)를 이용하며 비용 값 합산을 위해 가이드 영상 필터링을 사용한다. 가이드 영상 필터링은 가이드 영상의 종류에 따라 필터링결과가 크게 변하게 되는데, 스테레오 정합에 사용된 원본 입력 영상을 가이드 영상으로 사용할 경우 정확한 화소 값을 가지고 있기 때문에 경계영역을 보존하며 필터링 수행이 가능하다. 하지만 가이드 필터링은 가이드 영상으로부터 미리 지정해준 이웃한 화소와의 거리와 색상차이의 분산 값만을 고려하여 필터링을 수행하기 때문에 설정 변수 값에 매우 의존적인 특성을 갖는다. 가이드 필터링 과정에서 변수에 대한 의존성을 낮추고 경계영역의 정확도를 높이기 위해 우선 평활화 필터를 이용하여 경계영역을 추출한다. 원본 입력영상을 사용하여 경계영역을 추출할 경우 객체 내부의 많은 텍스처 영역의 정보까지 추출되지만, 평활화 필터를 이용할 경우 정확한 경계 영역의 정보만을 추출 할 수 있다. 추출된 경계영역에 대해서만 높은 가중치를 사용한 뒤 기존의 가이드 영상 필터링과 혼합하여 최종 비용 값을 합산한다. 제안한 방법을 사용하여 경계영역의 정확도가 향상된 최종 변위 지도를 획득할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1773-1778
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• 2012

Nowadays, the high quality of image is required with the demand for digital image processing devices is rapidly increasing. But image always damaged by many kinds of noises and it is necessary to remove noise and the denoising becomes one of the most important fields. In many cases image is corrupted by AWGN(additive white Gaussian noise). In this paper, we proposed an improved denoising algorithm with edge preservation. The proposed algorithm averages values processed by spatial weighted filter and self adaptive weighted filter. Then we add the value which is computed by the equation considering variance of mask and the estimated noise variance. Through the experience, the proposed filter performs well on noise suppression and edge preservation properties and improves the image visual quality.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.49-50
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• 2011

본 논문에서는 출발지부터 목적지까지 가는 도중에 슈퍼, 주유소, 식당 등과 같은 특정 장소를 경유하면서 거리와 서비스 같은 다중 속성을 고려한 최적경로를 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 최적경로는 기존 연구와 다르게 거리와 같은 단일 속성만 고려하지 않고, 사용자가 지정하는 가중치를 적용하여 다중 속성을 고려해서 사용자 원하는 경유객체들을 하나씩 포함한다. 기존 알고리즘들은 다중 속성과 사용자의 선호도를 고려한 최적경로를 탐색하는 경우에는 적합하지 않다. 이 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 필터링 기법을 이용하여 경유객체를 될 수 없는 객체들을 제거하고 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.