본 논문에서는 sparse 채널에서 대표적인 채널 추정 기법들의 오차 성능을 비교 및 분석한다. 오차 성능을 비교하기 위해 크라머-라오 경계를 이용하여 최소평균자승오차 추정기법의 하한 경계를 구하고 이를 정합 추적 기법의 상한 경계와 분석한다. 분석 결과로부터 추정 탭 개수와 신호 대 잡음비에 따라 기존에 sparse 채널에서 효율적인 추정기법으로 알려진 정합 추적 기법보다 최소평균 자승오차 추정기법의 오차가 적을 수 있음을 보인다. 레일리이 페이딩 분포를 갖는 두 개의 sparse 채널에 대한 전산모의실험 결과 신호 대 잡음비에 따라 두 추정 기법의 오차 성능이 반전되는 경우를 보였다.
의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.
레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.
본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.
영상의 임펄스 잡음을 제거하기 위해 최근 2단 구조의 알고리즘이 제안되었다. 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 잡음후보(noise candidate) 화소들을 찾은 뒤 이들 화소에 대해서만 최적화 알고리즘을 반복 수행하여 화소 복원을 시도한다. 그러므로 잡음후보를 정확히 가려내는 전처리 알고리즘이 필수적이며 복원시 계산시 간을 줄일 수 있는 방법이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 잡음검출의 정확도를 높인 검출기를 제안하고 이를 사용하여 검출된 잡음 후보를 복원하여 영상에서의 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 잡음후보의 복원에 사용되는 경계 보존 정규화 방법을 분석하여 최적해를 찾는 방법과 수렴성을 살펴보고 연산시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 변환은 MPEG과 JPEG 표준에 의하여 영상이나 비디오 영상을 압축하는데 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 이상적인 경계가 관련된 특성을 유도하고, 실시간 처리를 위하여 모델에 바탕을 둔 DCT 영역에서의 불연속 경계 평가 방법을 제안한다. 이 방법은 방향 검증과 위치 정렬 등의 평가로 구성된다. 두 가지의 평가 방법에 의하여 경계의 다양한 방향과위치를 알 수 있으며, DCT 계수들을 표준화된 형식으로 정렬시킬 수 있고, 표준화된 DCT 계수에서 이상적인 계단 경계의 특성과 비교하여 경계의 크기를 산출할 수 있다. DCT 계수가 8x8의 블록 단위로 이루어져 있어 경계의 표현이 조밀하지는 않지만 처리 시간이 빠르고 잡음에 강한 특성을 가지고 있어 다양한 실시간 응용분야에 사용될 수 있을 것이다.
디지털 카메라의 발전으로 인해 점차 영상을 사용한 철도의 안전관리기법이 그 사용범위를 넓히고 있다. 그러나 선로의 특성상 많은 저조도 환경에서의 영상 취득 과정에서는 심한 잡음이 영상의 화질을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 추가적인 영상처리의 오류를 발생시킨다. 최근의 3D 잡음제거 방식은 시간적으로 연속된 영상간의 픽셀을 참조함으로 2D 잡음제거보다 더 나은 잡음 제거 결과를 얻을 수 있으나 움직임 부분에서는 오히려 모션 블러와 같은 열화가 나타나게 된다. 본 논문에서는 저조도 영상에서 적응적 가중평균필터를 이용하여 보다 정확한 움직임 검출을 구현하며, 3D 잡음제거 방식에 2D잡음 제거 방식의 결과를 적응적으로 사용하여 객관적 화질과 주관적 화질을 개선하였다.
대부분의 블록화 현상 제거 기법은 블록 경계가 잘 알려져 있고, 양자화 변수와 같은 부호화 정보를 부가적으로 활용할 수 있다고 가정한다. 그러나 상용 텔레비전과 같은 응용 제품에서는 블록의 경계 및 부호화 정보를 알 수 없는 많은 외부 비디오 입력 신호들이 존재한다. 만약 블록화 잡음이 있는 비디오 영상이 외부 비디오 입력 신호로 공급된다면, 영상을 해석하여 블록 경계의 위치를 판단하고 블록화 제거 필터의 강도를 적응적으로 제어하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 정보와 같은 사전 정보륜 사용하지 않고 영상 분석만을 통해 블록화 현상이 발생하는 블록 경계를 판단하고 블록화 현상의 강도를 추정한다. 또한 추정된 블촉 현상 관련 정보에 대한 신뢰도를 추가적으로 판단함으로써 보다 견실하게 블록화 잡음 제거과정을 제어할 수 있도록 한다. 실험결과는 사전 정보를 사용하지 않고 예측된 블록 경계의 위치 강도 및 신뢰도 정보가 블록화 현상을 제거하는데 유용하게 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 블록 기반으로 부호화된 영상에 대하여 블록 경계 영역 특성에 따른 적응적 필터링을 이용한 양자화 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법에서는 블록 경계에 인접한 네 개 화소들의 통계적 특성을 이용하여 각 블록 경계 영역을 평탄 부영역(smooth sub-region)과 복잡 부영역(complex sub-region)으로 분류한 후, 인접 블록간 영역 특성을 이용하여 서로 다른 블록간 필터링을 수행한다. 먼저 인접 블록 모두 평탄 부영역인 경우에는 평탄 블록 경계 영역 중 블록화 현상이 발생하지 않은 영역도 존재하기 때문에 계산량을 줄이기 위하여 평탄 영역 중 블록화 현상이 발생한 영역만을 검출하여 필터링을 수행한다. 그리고, 두 부영역이 서로 다른 부영역인 경우에 대하여서는 기존의 방법들과는 달리 실제 에지 성분을 보존하면서 블록화 현상과 에지 주위에서 발생하는 링잉 현상을 동시에 제거하기 위하여 인접 블록의 영역 특성에 따라 적응적으로 일차원 필터링을 수행한다. 두 부영역이 모두 복잡 부영역일 경우에는 블록화 현상을 제거하면서 실제 에지를 보존하기 위하여 블록화 강도 및 양자화 파라미터에 따라 블록 경계 영역의 두 화소에 대하여 필터링을 수행한다. 모의실험 결과를 통하여 제안한 방법이 객관적 화질 및 주관적 화질 측면에서 기존의 방법보다 그 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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