• Title/Summary/Keyword: 노이즈 제거

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A framework for automatic underwater image enhancement (자동적 수중 영상 보정을 위한 프레임워크)

  • Yu, Jeong-Min;Jeon, Moon-Gu
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.483-485
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    • 2012
  • 본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

A Research of Image's Denoising using wavelet transform (웨이블릿 변환을 사용한 영상의 노이즈 제거)

  • 김철기;강이철;김강석;차의영
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.529-531
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    • 2000
  • 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]

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Progress of Edge Detection Using Mean Shift Algorithm (Mean Shift 알고리즘을 활용한 경계선 검출의 발전)

  • Jang, Dai-Hyun;Park, Sang-Joon;Park, Ki-Hong;Chung, Kyung-Taek;Hwang, Jae-Jeong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2011.10a
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    • pp.137-139
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    • 2011
  • 영상에서의 경계선 추출은 원 영상의 노이즈에 의해 크게 영향을 받는다. 따라서 먼저 그 노이즈들을 제거할만한 어떤 방법들이 필요하다. Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 부합되는 유연한 함수로서, 별로 중요하지 않은 정보와 민감한 노이즈 부분을 점점 제거하는데 알맞다. 여기서는 Canny 알고리즘을 사용하여 중점으로 하는 영상에서의 윤곽선을 찾아낸다. 그리고 테스트 하고 이전의 유일한 Canny 알고리즘 보다 결과가 좋음을 알아낸다.

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A Study Noise Elimination and Unwrapping Management by PSI Image Data (PSI 이미지 데이터에 있어서 노이즈 제거 및 Unwrapping 처리에 관한 연구)

  • Shin, Youl;Yang, Kyung-Soung;HwangBo, Soung
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2003.07c
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    • pp.1987-1989
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    • 2003
  • 3차원 형상을 측정하는 측정법으로는 접촉식과 비접촉식이 있는데 최근에는 물체의 표면을 손상 시키지 않으면서 물체의 변형 상태 등을 정밀하게 측정할 수 있는 비접촉식 측정법이 주로 사용되어 지면서 변형, 진동, 결함 등의 다양한 측정 분야에 찰용되고 있다. 이는 광학 간섭의 하나인 Twyman-Green 간섭계를 이용하여 간섭 무의 패턴을 PZT Controller로 위상 이동하여 CCD 카메라로 물체의 영상을 얻어 위상 지도를 추출, 이미지를 분석하여 3차원 물체를 해석하고자 한다. 하지만 이미지 측정시 미세 진동 및 조명 등에 의한 노이즈가 발생하게 되어 물체의 정확한 정보를 얻기가 어려워 노이즈 제거를 위한 이미지 처리 알고리즘 개발과 Unwrapping 처리, 위상이동 알고리즘 개발 등을 통하여 좀더 정확한 정보를 얻고자 한다.

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Application of band-pass filtering techniques for improvement on 3D tomogram (3D Tomogram 향상을 위한 Band-pass Filtering 기술의 활용)

  • Ryu, Keun-Yong;Kim, Soo-Jin;Jung, Hyun-Suk;Kweon, Hee-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.382-383
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    • 2011
  • 초고전압 투과전자현미경으로부터 생산된 2D 이미지들에는 고전압(1250 kV)의 사용으로 인한 다양한 노이즈가 발생한다. 따라서 2D 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성시 선명도 향상을 위하여 2D 이미지의 노이즈 제거 과정은 필수적이다. 본 연구에서는 band-pass filtering 기법을 활용하여 노이즈를 상당 부분 제거하였고, 필터링된 이미지로부터 3D tomogram으로 재구성한 경우 band-pass filtering의 효과가 2D 이미지에서 뿐만아니라 3D tomogram으로 재구성 했을 경우에 어떤 대역의 filter radius를 적용해야 더욱 효과가 크다는 사실을 확인하였다.

Hierarchical Nearest-Neighbor Method for Decision of Segment Fitness (세그먼트 적합성 판단을 위한 계층적 최근접 검색 기법)

  • Shin, Bok-Suk;Cha, Eui-Young;Lee, Im-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2007.10a
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    • pp.418-421
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    • 2007
  • In this paper, we proposed a hierarchical nearest-neighbor searching method for deciding fitness of a clustered segment. It is difficult to distinguish the difference between correct spots and atypical noisy spots in footprint patterns. Therefore we could not completely remove unsuitable noisy spots from binarized image in image preprocessing stage or clustering stage. As a preprocessing stage for recognition of insect footprints, this method decides whether a segment is suitable or not, using degree of clustered segment fitness, and then unsuitable segments are eliminated from patterns. Removing unsuitable segments can improve performance of feature extraction for recognition of inset footprints.

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A Study on Modified Mean Filter (변형된 평균 필터에 관한 연구)

  • 문홍득;배상범;김남호
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2004.05b
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    • pp.78-81
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    • 2004
  • As a society has Progressed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized externally and internally. However, in the process of digitalization or transmission of data, noise is generated by several causes, and researches for eliminating those noises have been continued until now. The mean filter is useful method to remove AWGN (additive white gaussian noise) from degraded image and has excellent low-frequency properties. However, it brings about degradation of high-frequency properties in image. So in this paper we removed noise with mean filters added directional information and minimized degradation of high-frequency properties.

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A Study on an Image Noise Erase Method By to be an Image Noise Frequent Occur for Raining, in Measurement Machine Vision System for using CCD Camera Of Pantograph Sliding Plate Abrasion (판타그라프 습판마모의 머신비젼 측정에서 우천시 발생하는 영상의 노이즈 제거방법에 관한 연구)

  • Lee, Seong-Gwon;Lee, Dae-Won;Kim, Gil-Dong;Oh, Sang-Yoon;Kim, Seong-Min
    • Proceedings of the KSR Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.872-898
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    • 2007
  • Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.

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Noise Elimination in Mobile App Descriptions Based on Topic Model (토픽 모델을 이용한 모바일 앱 설명 노이즈 제거)

  • Yoon, Hee-Geun;Kim, Sol;Park, Seong-Bae
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2013.10a
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    • pp.64-69
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    • 2013
  • 스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

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A Modified Gaussian Model-based Low Complexity Pre-processing Algorithm for H.264 Video Coding Standard (H.264 동영상 표준 부호화 방식을 위한 변형된 가우시안 모델 기반의 저 계산량 전처리 필터)

  • Song, Won-Seon;Hong, Min-Cheol
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.30 no.2C
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    • pp.41-48
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    • 2005
  • In this paper, we present a low complexity modified Gaussian model based pre-processing filter to improve the performance of H.264 compressed video. Video sequence captured by general imaging system represents the degraded version due to the additive noise which decreases coding efficiency and results in unpleasant coding artifacts due to higher frequency components. By incorporating local statistics and quantization parameter into filtering process, the spurious noise is significantly attenuated and coding efficiency is improved for given quantization step size. In addition, in order to reduce the complexity of the pre-processing filter, the simplified local statistics and quantization parameter are introduced. The simulation results show the capability of the proposed algorithm.