복합 잡음 환경에서 원 신호의 음성이나 영상신호를 획득하거나, 전송 및 저장을 위해서 디지털필터가 사용되고 있다. 디지털필터는 크게 FIR 필터와 IIR 필터로 나눌 수 있다. FIR 필터 중에서 창함수는 선형위상의 특성을 가지고 있고 손쉽게 통과대역, 차단주파수 등을 설정할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 창함수를 변형하여 설계한 후 필터 특성을 확인하기 위해 Peak side-lobe와 주파수 천이특성 등을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
본 논문에서 변형된 generalized Chebyshev 유리함수가 제시되었다. 이 함수를 이용한 회로망 합성으로 새로운 원형 저역 통과 필터의 소자값이 구해졌다. 이 제안된 필터는 기존의 generalized Chebyshev 필터와 마찬가지로 통과 대역에서 등리플을 갖지만 유한 주파수에서 오직 하나의 감쇠극을 갖는 기존의 필터와는 달리, 제안된 필터는 저지 대역에서 서로 다른 두 개의 감쇠극을 갖는다. 만약 고조파가 두 번째 감쇠극 주파수에 맞춰진다면, 고조파를 효과적으로 억제할 수 있다. 게다가, 두 번째 감쇠극의 위치는 임의로 조정될 수 있기 때문에 제안한 필터는 넓은 저지 대역 구현에 특히 유용하다.
최근 인공지능과 IoT 기술의 발달에 따라 다양한 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 이의 기반이 되는 물체 추적, 의료 영상, 객체 인식과 같은 영상처리에 대한 중요성이 높아지고 있다. 특히 세밀한 데이터 처리가 필요한 시스템에서는 전처리 단계로 잡음 제거를 사용하고 있으나, 기존 알고리즘은 필터링 과정에서 블러링 현상이 나타나는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 필터링 과정의 정보손실을 최소화하기 위해 변형된 공간 가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 AWGN을 제거하기 위해 마스크 매칭을 사용하였으며, 변형된 공간 가중치의 출력을 가감하여 필터의 출력을 구하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 잡음제거 특성이 우수하였으며, 블러링 현상을 최소화하며 영상을 복원하였다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 물체감지 및 인식, 추적 등의 알고리즘을 사용하는 시스템에서 다양한 응용기술들이 연구되고 있다. 영상을 기반으로 동작하는 시스템의 경우, 전처리 과정으로 잡음제거를 진행하고 있으며, 시스템의 환경에 따라 정밀한 잡음제거가 요구되는 경우가 있다. 본 논문에서는 필터링 과정에서 발생하기 쉬운 블러링 현상을 최소화하며 결과 영상의 디테일을 강조하기 위해 국부영역의 화소분할을 사용한 변형된 중심 가중치 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 국부 영역의 화소를 두 영역으로 분할하였을 때, 분할된 영역 중 우세한 영역의 중심을 가중치 필터 알고리즘의 기준으로 정하였다. 결과영상은 필터링 마스크 내부의 화소값에 변형된 중심 가중치를 컨벌루션하여 계산한다.
영상전송 등의 과정에서 임펄스 잡음에 의한 영상의 열화가 발생하며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 대표적인 임펄스 잡음제거 방법에는 SM 필터(Standard Median Filter)가 있지만, SM 필터는 임펄스 잡음 밀도가 커짐에 따라 에지 영역에 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상의 에지를 보존하기 위해 또한 영상의 왜곡을 줄이기 위해 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 여러 영역에서 모두 우수한 결과를 나타내었고, 평가기준으로 PSNR을 사용하였다.
영상복원은 영상에 첨가되는 여러가지 잡음을 제거하여 잡음이 영상에 미치는 영향을 줄이는 것이다. 영상복원을 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 등 방법들이 제안되었으나 이러한 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 마스크 메디안 값의 여부에 따라 마스크 크기를 확대 시키는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.
현대산업사회의 발전에 따라 신호처리 분야 중 디지털필터의 사용은 급격히 증가하고 있으며, 특히 디지털 영상처리, 디지털 음성처리, CATV 및 각종 통신 분야 등에서 카메라의 Detail processor, Y/C separator, Ghost제거 필터, 표준변환기(NTSC-PAL), Noise reducer 등으로 많이 사용되고 있다. 이러한 디지털필터에는 일반적으로 IIR(infinite impulse response)과 FIR(finite impulse response) 필터가 있으며, 본 논문에서는 구현이 용이하고 선형위상특성을 갖는 FIR 디지털필터를 설계하였다. FIR 디지털필터 설계에 있어서 통과대역의 차단주파수 부근에서 깁스(gibbs) 현상에 의해 생긴 리플을 완화하기 위해 window함수를 사용한다. 그러나, 기존의 window는 고정된 값으로 되어 있으므로 설계목적에 적합한 window함수를 선택함에 있어 다소 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 설계목적에 따라 서 융통성있게 선택이 가능한 파라메터를 부가한 변형된 Hanning window를 설계하였으며, 타당성을 입증하기 위해 디지털필터를 설계하여 기존의 Hamming, Hanning, Blackman, Kaiser window와 비교하였으며, 판단기준으로 peak side-lobe와 천이특성 등을 사용하였다.
본 논문에서는 신ㆍ구 측지기준점 측량성과를 이용하여 지진활동과 지각운동에 의한 우리나라의 일반적인 변형의 패턴을 조사하기 위한 것으로서 2차원 필터링기법을 적용하여 변형 파라메터들을 계산하였다. 2차원 필터링을 적용하여 계산된 변형 파라메터들중에서도 측량오차를 고려하여 최대전단 변형률과 주응력의 방향만을 고려한 결과로는 최대전단변형률의 평균속도는 $0.12{\mu}/yr$, 주응력 방향은 $N80^{\circ}E$로 나타났다.
디지털 신호처리 기술은 음성 및 영상 처리와 스펙트럼 분석 등과 같은 폭넓은 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 디지털 필터가 아날로그 필터를 대신하여 주파수 선택적 연산을 수행하기 위해 사용되고 있으며, 급준한 필터특성을 실현할 수 있다. 비재귀형으로 구성되는 FIR 디지털 필터는 항상 안정하고 선형위상응답 특성을 나타내므로, 데이터 전송과 같이 파형정보를 중요시하는 분야에 사용된다. 그리고 불연속점 부근에서 발생하는 깁스현상을 감소시키기 위해, 창함수 기법을 통해 필터를 설계한다. 따라서 본 논문에서는 FIR 필터의 성능을 향상시키기 위해, 변형된 창함수를 적용하였으며, 시뮬레이션에서 최대부엽의 크기와 천이특성을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다.
디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 또는 임펄스 잡음이 대표적이다. 한편, 영상은 복합잡음에 의해 훼손되는 경향이 많으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해, 먼저 잡음의 종류를 판단한 후, 판단된 결과에 따라 변형된 스위칭 메디안 필터와 변형된 적응 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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