• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.454-460
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• 2009

본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 선형예측기를 이용한 잔여반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 비동시통화구간의 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 선형예측에 의해 백색화된 잔여반향신호에는 여전히 음성성분이 남아있다. 제안된 구조는 선형예측오차신호와 선형예측신호의 전력을 이용하여 백색화된 신호를 더욱 더 백색화시킨다. 이러한 백색화 과정을 거치면 동시통화구간에는 근단화자음성과 주변 잡음이 존재하고, 비동시통화구간에는 백색잡음이 존재하게 된다. 근단화자음성과 백색화된 신호를 결합하여 다시 선형예측기에 통과시켜 배경잡음을 추가로 제거한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC (acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제36권3호
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• pp.151-157
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• 2017

잡음신호제거 성능을 향상시키기 위하여 일반선형제약적응배열이 제안되었다. 잡음신호제거 성능이 배열계수 벡터공간에서 검토되었다. 제약면이 이득요소에 의하여 원점에 대하여 수직 방향으로 이동하는데 이득요소가 커지면 원점과의 거리는 감소하게 됨이 밝혀졌다. 따라서 이득요소의 변화가 계수벡터와 잡음신호 방향벡터와의 직교성의 정도에 영향을 주어서 일반선형제약적응배열의 잡음신호제거 성능이 이득요소에 의하여 향상되게 된다. 제안된 적응 배열은 최적의 이득요소 수치에서 간섭적인 신호환경에서는 기존의 선형제약적응배열에 비하여 더 나은 잡음신호제거 성능을 나타내고 비간섭적인 신호환경에서는 비슷한 잡음신호제거 성능을 나타냄이 관찰되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권6호
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• pp.523-531
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• 2005

확산(Diffusion)을 이용한 기존의 칼라영상 분할은 확산의 횟수가 반복될수록 경계선 정보가 적절히 유지되지 못하거나 잡음을 제거하지 못함으로써 워터쉐드(Watershed) 알고리즘을 적용하는 경우, 과분할을 피할 수 없다는 단점을 갖고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학(Mathematical Morphology)과 비선형 확산(Non-Linear Diffusion)을 함께 적용하여 과분할의 문제점을 제거한 워터쉐드 결과를 얻을 수 있는 칼라영상 분할방법을 제안한다. 임의의 칼라 영상을 LUV 색상공간으로 변환하여, 그 각각의 색상공간에 수리 형태학을 응용한 재구성에 의한 닫힘(Reconstruction) 연산과 비선형 확산을 함께 적용하여 경계선을 적절히 유지하면서 잡음을 제거한 단순 영상을 획득할 수 있다. 이 영상에서 칼라 영상의 기울기(Gradient) 정보를 획득하고, 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 영상을 분할한다. 실험 결과, 기존의 방법보다 과분할이 현저히 제거되고, 칼라 영상이 매우 효과적으로 분할됨을 확인하였다

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.18-20
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• 2006

The statistics for the neighbor differences between the particular pixels and their neighbors are introduced. They are incorporated into the filter to remove additive Gaussian noise contaminating images. The derived denoising method corresponds to the maximum likelihood estimator for the heavy-tailed Gaussian distribution. The error norm corresponding to our estimator from the robust statistics is equivalent to Huber's minimax norm. Our estimator is also optimal in the respect of maximizing the efficacy under the above noise environment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1383-1388
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• 2016

영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.411-413
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• 2013

휴대폰, 컴퓨터, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 영상 신호처리는 여러 영역에서 응용되고 있다. 그러나 영상은 대부분 임펄스 잡음에 의해 훼손되며, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법에는 평균 필터, 메디안 필터 등이 있지만, 미흡한 잡음제거 특성을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음제거를 위해 표준편차를 이용한 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였으며,시뮬레이션 결과,제안한 방법은기존의 방법들에 비해우수한 잡음제거 특성을나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2265-2271
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• 2014

현대 사회의 정보 통신은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 관련한 디지털 장치가 대중화되고 있으며 디지털 영상은 생산 및 과학연구에 광범위하게 응용되고 있다. 그러나 일반적으로 영상의 전송 및 저장하는 과정에서 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 공간영역에서 잡음의 종류에 의해 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여 처리하며, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 판단하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.246-254
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• 2020

본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱 기법을 이용한 측면주사 소나 영상의 비균일 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 Iterative Shrinkage and Thresholding Algorithm(ISTA) 알고리즘을 기반으로 하고 있으며 성능 향상을 위해 학습네트워크의 비선형성을 강화시키는 전략을 선택하였다. 제안된 구조는 입력 신호를 비선형 변환과 초기화 하는 부분, Sparse 공간으로 변환 및 역변환하는 ISTA block, 특징 공간에서 픽셀 공간으로 변환하는 부분으로 구성된다. 제안된 기법은 다양한 모의 실험을 통해 잡음 제거 성능 및 메모리 효율성 측면에서 우수함이 입증되었다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1980-1987
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• 1999

복원 영상은 원 영상에 비해 항상 왜곡 및 잡음 요소가 첨가되는 경향이 있다. 영상 복원에서는, 변형 요소를 포함한 영상의 잡음, 또는 왜곡 정보를 교정하여 복원 영상의 품질을 향상시키고, 원 영상에 가장 근접한 값으로 표현하여야 한다. 영상 복원을 위한 공간 필터 중에서 선형 필터는 쉽게 구현될 수 있고, 가우시안 잡음 제거율이 높다는 장점이 있지만, 얼룩이나 임펄스 잡음 제거에 대해서는 좋지 않은 성능을 보이기 때문에, 이러한 단점을 보완할 수 있는 비선형 필터 알고리즘으로 본 논문에서는 적응성 다단계 최적화 필터(OAMF : optimal adaptive multistage filter)라는 영상 복원 공간 필터를 제안하였다. 적응성 다단계 최적화 필터는 영상 복원에서 필터링 시간 감소, 잡음 제거율 증가 그리고 외곽선 정보의 보존률 증가 등을 목적으로 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습법을 기반으로 적응성 다단계 필터(AMF)를 최적화 한 것이다. 본 논문에서 제시한 영상 복원 공간필터가 기존의 다른 필터들에 비해 임펄스 잡음 제거와 외곽선 정보 보존 기능, 가우시안 잡음 제거 능력 등이 향상됨을 시뮬레이션 결과로 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.93-99
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• 2007

본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.