• Title/Summary/Keyword: 심잡음

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Impulse Noise Filtering through Evolutionary Approach using Noise-free Pixels (무잡음 화소를 이용한 진화적인 방법의 임펄스 잡음 필터링)

  • Mahmood, Muhammad Tariq;Choi, Young Kyu
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.2 no.5
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    • pp.347-352
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    • 2013
  • In impulse noise filtering techniques window size play an important role. Usually, an appropriate window is determined according to the noise density. A small window may not be able to suppress noise properly whereas a large window may remove edges and fine image details. Moreover, the value of the central pixel is estimated by considering all pixels within the window. In this work, contrary to the previous approaches, we propose an iterative impulse noise removal scheme that emphasizes on noise-free pixels within a small neighborhood. The iterative process continues until all noisy pixels are replaced with the estimated pixels. In order to estimate the optimal value for a noisy pixel, a genetic programming (GP) based estimator is evolved that takes few noise-free pixels as input. The estimator is constituent of noise-free pixels, arithmetic operators and random constants. Experimental results show that theproposed scheme is capable of removing impulse noise effectively while preserving the fine image details. Especially, our approach has shown effectiveness against high impulse noise density.

Voice Activity Detection Algorithm using Wavelet Band Entropy Ensemble Analysis in Car Noisy Environments (자동차 잡음 환경에서 웨이브렛 밴드 엔트로피 앙상블 분석을 이용한 음성구간 검출 알고리즘)

  • Lee, G.H.;Lee, Y.J.;Kim, M.N.
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.16 no.9
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    • pp.1005-1017
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    • 2013
  • Voice activity detection is very important process that voice activity separated form noisy speech signal for speech enhance. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, but it has poor performance in low signal to noise ratio environment or fickle noise such as car noise. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm using ensemble variance based on wavelet band entropy and soft thresholding method. We conduct a survey in a lot of signal to noise ratio environment of car noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed performance of the proposed algorithm.

Swell Noise Attenuation Using a Cascade of F-X Filter and Median Filter (F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 사용한 파랑잡음 제거)

  • Kim, Sookwan;Hong, Jong Kuk
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.15 no.4
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    • pp.199-208
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    • 2012
  • High-amplitude swell noises (HASN) are very difficult to eliminate from the marine seismic data. In this paper, we applied F-X filter and median filter in order to suppress HASN. Test data have been acquired on the northern offshore of the South Shetland Islands in December, 2010. Parts of data have been contaminated by HASN caused by bad weather during the cruise. We applied F-X filter and median filter to test data with HASN. After F-X filtering, most of non-coherent noises and small-amplitude swell noises are eliminated effectively but HASN are still remained significantly. With median filter, HASN was suppressed better than F-X filter, however some of non-coherent noises are still remains. We applied a cascade of two filters and results show HASN and non-coherent noises are suppressed effectively. After the cascade of two filtering, it is possible to define reflection layers clearly on the velocity spectrum and to produce better stacked section with a good signal-to-noise ratio.

De-noising in Power Line Communication Using Noise Modeling Based on Deep Learning (딥 러닝 기반의 잡음 모델링을 이용한 전력선 통신에서의 잡음 제거)

  • Sun, Young-Ghyu;Hwang, Yu-Min;Sim, Issac;Kim, Jin-Young
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.18 no.4
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    • pp.55-60
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    • 2018
  • This paper shows the initial results of a study applying deep learning technology in power line communication. In this paper, we propose a system that effectively removes noise by applying a deep learning technique to eliminate noise, which is a cause of reduced power line communication performance, by adding a deep learning model at the receive part. To train the deep learning model, it is necessary to store the data. Therefore, it is assumed that the existing data is stored, and the proposed system is simulated. we compare the theoretical result of the additive white Gaussian noise channel with the bit error rate and confirm that the proposed system model improves the communication performance by removing the noise.

The Analysis of Flickering Artifact of Multimedia Video in DMB Environment (DMB 환경에서 멀티미디어 동영상의 화면 떨림 현상 분석)

  • Lim, Jong-Min;Kang, Dong-Wook;Jung, Kyeong-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.111-114
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    • 2009
  • 멀티미디어 동영상의 부호화 알고리즘은 기본적으로 손실 부호화(lossy coding)이기 때문에 압축된 동영상에는 불가피하게 화질의 열화가 포함된다. 압축의 정도가 심하지 않거나 압축을 하더라도 영상이 단순하고 움직임이 적은 경우에는 이러한 열화의 영향이 인간의 눈에는 보이지 않지만, 압축률이 너무 높거나 원본 영상에 포함된 움직임이 복잡하거나 공간적으로 세밀한 영역이 많은 경우에는 손실이 심하여 시각적으로 거슬리는 다양한 잡음이 발생한다. 화면 떨림(flickering)은 시간 영역에서의 대표적인 부호화 잡음으로서 프레임율(frame rate)이 너무 낮은 경우에 움직임이 자연스럽지 않고 불연속적으로 튀거나 부호화 비트율(bit rate)을 제어하기 위해서 양자화 파라미터를 변동하는 과정에서 연속되는 프레임들의 화질에 차이를 보이면서 나타나는 현상이다. 본 논문에서는 DMB 환경에서 사용되는 주기적으로 I 프레임이 삽입되는 GOP(Group of Picture) 구조에서 화면 떨림 현상의 원인을 파악하고 멀티미디어 동영상의 시공간적 특성에 따라 특징적으로 나타나는 화면 떨림 현상을 분석한다. 실험 영상으로서 시공간적으로 다양한 특성을 보이며 H.264/AVC방식으로 부호화된 10개의 동영상을 선택하였으며, 양자화 파라미터를 낮은 화질의 영상에서부터 높은 화질의 영상까지 변화시키면서 화면 떨림 현상의 존재 여부 및 정도를 살펴보았다. 실험의 결과로 화면 떨림 현상은 영상의 화질이 너무 좋거나 너무 나쁘지 않은 중간 영역에서 중요하게 고려해야 할 부호화 잡음이며, 프레임 내의 세밀함의 정도, 움직임의 정도, 객체의 크기, 카메라의 움직임 등에 영향을 받음을 알 수 있다.

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A Study on Combining Bimodal Sensors for Robust Speech Recognition (강인한 음성인식을 위한 이중모드 센서의 결합방식에 관한 연구)

  • 이철우;계영철;고인선
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.20 no.6
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    • pp.51-56
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    • 2001
  • Recent researches have been focusing on jointly using lip motions and speech for reliable speech recognitions in noisy environments. To this end, this paper proposes the method of combining the visual speech recognizer and the conventional speech recognizer with each output properly weighted. In particular, we propose the method of autonomously determining the weights, depending on the amounts of noise in the speech. The correlations between adjacent speech samples and the residual errors of the LPC analysis are used for this determination. Simulation results show that the speech recognizer combined in this way provides the recognition performance of 83 % even in severely noisy environments.

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A Study on the Efficient Data Transmission in Noisy Channels (잡음이 심한 채널에서 효율적인 데이터전송에 관한 연구)

  • 민준기;김재열;강창언
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.12 no.3
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    • pp.276-284
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    • 1987
  • In this paper, the Hybrid ARQ system using Reed-Solomon code is designed and performance is analyzed. The Hybrid ARQ system performs much better that FEC or ARQ system concerning throughput and reliability especially when the channel error rate is high, approximately $10^{-1}$~$10^{-2}$. Computer Simulation shows that one error is corrected, four errors are detected and codewords which are out of order by retransmission are delivered to the user in order and that performance is excellent.

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Adaptive Denoising for Low Light Level Environment Using Frequency Domain Analysis (주파수 해석에 따른 저조도 환경의 적응적 잡음제거)

  • Yi, Jeong-Youn;Lee, Seong-Won
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.49 no.9
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    • pp.128-137
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    • 2012
  • When a CCD camera acquires images in the low light level environment, not only the image signals but also noise components are amplified by the AGC (auto gain control) circuit. Since the noise level in the images acquired in the dark is very high, it is difficult to remove noise with existing denoising algorithms that are targeting the images taken in the normal light condition. In this paper, we proposed an adaptive denoising algorithm that can efficiently remove significant noises caused by the low light level. First, the window including a target pixel is transformed to the frequency domain. Then the algorithm compares the characteristics of equally divided four frequency bands. Finally the noises are adaptively removed according to the frequency characteristics. The proposed algorithm successfully improves the quality of low light level images than the existing algorithms do.

The Edge Detector Using Wavelet Transform developed for Heavy Noised Images. (심한 잡음성 영상의 경계선 검출을 위한 웨이블릿 변환 이용 검출기 개발)

  • 이혜성;변혜란;유지상
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.464-466
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    • 1998
  • 경계선 검출은 시각 인식 또는 기계 시각 인식의 과정에서 제일 먼저 수행되는 전처리 단계이다. 경계선 검출은 컴퓨터 시각 인식성능에 매우 중대한 요인으로 작용한다. 최근 MPEG-4에서 Model Based Coding 기법이 채택되면서, 경계선 검출 및 이를 이용한 컴퓨터 시각 인식의 중요성은 날로 커지고 있다. 한편, 잡음이 있는 영상의 경계선 검출 방법으로 여러 가지가 제시되었는데, 특히 잡음의 종류가 Additive White Gaussian인 경우에는 Canny Edge Detector가, Impulse인 경우에는 Dual Stack Filter를 적용한 방법이 각각 높은 성능으로 인정을 받고 있다. 그러나 Canny Edge Detector의 경우, Canny는 이론적인 Optimal Filter를 구하는 데에 성공하였지만 실제 적용에는, 이 Optimal Filter의 근사로써 Gauss함수의 1계 도함수를 사용하였다. 본 연구에서는 Gauss함수보다는 상당히 Optimal Filter와 가까운 Filter를 얻기 위하여 웨이블릿 변환을 사용한 Liao등의 방법과, 각기 다른 Scale에서의 웨이블릿 변환들이 가지는 잡음과의 관계를 고려한 새로운 경계선 검출방법을 개발하였다. 실험결과, 본 연구에서의 방법은 기존에 사용되던 Canny Edge Detector나 Stochastic Operator보다 뛰어난 성능을 보여주었다.

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Performance Analysis of Pilot Symbol Assisted Multi-Carrier CDMA BPSK System with Space Diversity in Rician Fading Channels (라이시안 페이딩 채널에서 공간 다이버시티를 적용한 Pilot Symbol Assisted Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 성능 분석)

  • 노재성;오창헌;김언곤;조성준
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.26 no.6A
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    • pp.913-922
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    • 2001
  • Multi-Carrier CDMA 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭은 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 역방향 링크에서 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭의 영향을 연구하였다. 더욱이, 라이시안 페이딩 채널의 역방향 링크에서 최대비 합성 공간 다이버시티와 선택 합성 공간 다이버시티 기법을 적용한 성능 개선에 대하여 연구하였다. 수치계산 결과, 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 성능은 등가 잡음 대역폭의 분산($\sigma$$^2$$_{c}$)에 매우 민감하나 무선 채널에서의 신호 전력 대 잡음 전력비에는 그리 심하지 않았다. 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화와 파일럿 심볼 간격의 최적화는 라이시안 페이딩 채널에서 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 계산을 통하여 얻을 수 있었다. 그리고 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화는 신호 전력 대 잡음 전력비와 채널 예측 필터의 등가 잡음 대역폭에 관계하고 있음을 알 수 있었다.

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