로컬 히스토그램 평활화(LHE)는 영상에서 로컬 정보를 강조하기 위한 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 그러나 이 알고리즘은 스펙클 노이즈를 증폭시키는 단점을 가진다. 따라서, 기존의 로컬 히스토그램 평활화 기법을 확장한 다중 레이어 블록 오버랩 히스토그램 평활화 기법을 이용하여 기존 로컬 히스토그램 평활화 기법들의 문제점을 해결하고자 하였다. 이 방법은 3단계-컨트라스트 향상 단계, 노이즈 제거 단계, 통합 단계로 이루어진다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 컨트라스트 향상 단계에서 일반적인 로컬 히스토그램 평활화 방법이 아닌 컨트라스트를 제한하는 적응적인 히스토그램 평활화 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 새로운 바이레터럴 필터를 적용하였다. 즉, 기존 방법의 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법 및 잘 알려진 로컬 히스토그램 평활화 기법들과 비교하여 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 판별하기 위한 전 단계로 추출되는 군집화된 세그먼트들 중에서, 곤충 발자국의 패턴을 분석하는 데에 부적합한 세그먼트들을 제거하기 위한 계층적 최근접 검색 기법을 제안한다. 발자국 형태와 거의 구별되지 않는 비정형적인 노이즈는 발자국과 서로 구별되는 특징을 규명하기 전까지는 영상처리 전 단계에서 완전히 제거될 수 없어 군집화 기법에 의해 추출된 세그먼트에도 이러한 노이즈를 내포하게 된다. 따라서 모든 세그먼트의 적합성을 평가하여, 노이즈 정보로 인해 타당성이 부족한 세그먼트를 제거함으로써 다음 단계에 수행되는 세그먼트들에 대한 곤충 발자국 패턴의 특징값 추출 성능이 향상될 수 있다.
본 논문은 웨이블릿 패킷과 노이즈 분산에 의한 영상의 복원에 관한 연구이다. 영상을 노이즈제거 하기 위해 웨이블릿 패킷변환하고 임계값 설정은 노이즈의 분산에 기반한 절대평균값을 적용하였다. 실험결과 단순 웨이블릿 변환을 적용한 영상복원 결과보다 10%, 웨이블릿 패킷 기반의 노이즈 제거 기법보다 5% 이상 개선되었다.
전동차 자동검사 장치의 하나인 판타그라프 습판마모 자동측정 시스템은 첨단 기술인 머신비젼 기법을 이용하여 습판체의 마모상태를 검수자의 육안검사 없이 마모량과 교체시점 등을 판단하는 시스템이다. 본 논문에서는 우천시 빗물로 인한 노이즈(Noise)가 영상에 입력되어 판타그라프 습판의 에지(Edge)를 검출하는데 영향을 미쳐 신뢰성을 저하시키는 요인이 된다. 이러한 노이즈 제거를 위해 평활화(Smoothing) 처리로서 필터링 기법을 적용한 평균 마스크(Averaging mask), 중간값 필터(Median filter) 기법을 사용하여 문제점 등을 확인하고, 머신비젼 기술에서 사용되는 영상측정에 있어 에지 추출(Edge Detection)이 노이즈의 영향을 받지 않고 안정된 결과를 획득할 수 있도록 유도하고자 한다.
본 논문은 대형 터치스크린을 위한 고속 터치감지 및 노이즈 제거를 위한 FDCS (Frequency division concurrent sensing) 기법을 제안한다. 기존의 터치스크린 감지방식은 대부분 구동신호를 순차적으로 인가하고 순차적으로 센싱신호를 분석하기 때문에 감지속도가 터치스크린 크기에 따라 급격히 감소하여 대형터치스크린에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 제안된 기법은 모든 드라이브라인에 서로 다른 주파수의 신호를 동시에 인가하고 각 센스 라인의 신호를 주파수 영역에서 분석하는 기법으로 대형스크린에서도 고속의 감지속도를 제공한다. 또한 주파수영역에서 노이즈 필터링기법을 제안하여 터치감지신호는 누적하고 노이즈는 상쇄하며, 터치스크린의 주파수전달함수의 역의 특성을 가지는 pre-distortion equalizer를 적용하여 터치감도 SNR을 더욱 개선한다. 23" 대형 터치스크린 모델에 실제의 환경 노이즈를 적용하여 실험한 결과 본 제안기술이 기존 기법 대비 frame scan rate을 274%, SNR을 43dB 증가시킴을 보인다.
능동 노이즈 제어 시스템이 내장되어 있는 휴대용 시스템은 저전력 구동이 요구된다. 능동 노이즈 제어를 위한 과도한 안티 노이즈 탐색 동작은 내장 배터리의 빠른 전력 소모를 발생시킨다. 시스템의 동작 조건에 따라 적응적으로 노이즈를 제거 할 수 있는 방법이 요구되며, 전력 소모를 줄이는 방법은 오늘날의 휴대용 시스템에서 매우 중요한 핵심 기능이 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 입력될 수 있는 시스템에서 이진 탐색 알고리즘을 이용한 고속의 능동 노이즈 제어(Active Noise Control, ANC) 방법을 제안한다. 연구를 위해 구현된 아키텍처는 입력 신호로부터 노이즈로 간주되는 주파수 성분을 감지하고, 이진 탐색 알고리즘을 이용하여 일반적인 선형 탐색 알고리즘 보다 훨씬 더 빠른 속도로 안티 노이즈 생성을 위한 적절한 진폭 값을 찾게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘의 동작이 성공적으로 수행함을 확인하였다.
웨이블릿 디노이징 기법은 웨이블릿 계수들의 thresholding 에 의해 부가적인 가우시안 노이즈들을 제가하는데 사용된다. 필터에 기반한 다른 많은 변환들처럼, 웨이블릿 scaling 방법들은 이미지의 경계선들의 근처에 블러링 현상이나 인공적인 잡음들이 나타나게 된다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웨이블릿 변환 필터의 구현 배경은 경계선 부분의 손실없이 이미지의 노이즈 제거를 위한 것이다. 많은 이미지 향상과 회복기법들은 이러한 붕괴처리의 효과들을 위한 보상으로 개발되었다. 또한 뉴럴 필터, 퍼지 필터, LMS L-filter, quadratic filter, sigma filter 등은 이러한 이미지의 질을 개선하기 위한 수학적인 도구들이라고 할 수 있다. [1]
사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.
대부분의 이미지 센서로 촬영된 영상 정보는 데이터의 저장 혹은 전송 과정에서 외부 잡음이 유입되며, 그로 인하여 원 영상의 훼손이 발생한다. 노이즈 리덕션 (Noise Reduction, NR)은 이러한 훼손된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하는 기법의 하나이다. 본 논문은 기존에 제안하였던 모디파이드 시그마 필터 (Modified Sigma Filter, MSF)를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 검증하기 위한 것으로, 가우시안 필터 (Gaussian Filter, GF)와 로컬 시그마 필터 (Local Sigma Filter, LSF)를 이용한 노이즈 리덕션과의 성능을 비교하였다. 입력영상에 임의의 가우시안 노이즈를 추가하여 테스트 영상을 생성하였으며, PSNR 수치 비교를 통하여 세 가지 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 비교하였다. PSNR뿐 아니라 시뮬레이션 결과 영상의 1D plot을 통하여, 평탄 영역의 노이즈 제거 기능뿐 아니라 윤곽선영역의 훼손 방지에 있어서 모디파이드 시그마 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능이 우수함을 확인하였다.
MEMS 구조물은 ${\mu}m$단위의 크기로 만들어지므로 각속도계와 같이 정밀한 센서를 만들 때에는 노이즈 문제를 해결하지 않으면 신호를 측정할 수가 없다. MEMS 구조물의 미세한 진동에 의해 발생되는 수 pico-coulomb의 전하를 측정해야하므로 구동 신호가 검출 전극에서 Feed-through되어 나타나는 경우 그 크기가 구동에 의한 신호보다 100배 이상 크기 때문에 원하는 신호를 검출할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 Feed-through 현상에 의한 노이즈를 줄이기 위하여 Guard-ring을 이용한 blocking 방법과 dummy port를 이용한 canceling 방법을 고안하고 Feed-through reduction 회로를 설계, 제작, 실험하여 그 효과를 확인하였다. 그 결과 구동신호가 6Vpp, 30kHz일 때, -53.186dBm이었던 Feed-through 신호가 -77.107dBm으로 줄어드는 것을 확인하였다. 또한 노이즈를 제거하지 않은 경우 측정할 수 없었던 Q-factor를 Feed-through reduction 회로를 사용하여 측정한 결과 진공 패키징된 Si 기반 자이로스코프가 공진주파수 약 7.018kHz에서 Q-factor가 약 2500임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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