Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.645-650
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2015
Image restoration is required when the image is blurred due to out of focus or motion during the image acquisition. This type of image restoration is known as ill-posed inverse problem because the estimate of an original image should be derived from only one blurred image. This paper introduces a reference image to facilitate the restoration process. The experimental result shows that computation time is significantly reduced, compared with other methods. The proposed method obtains the estimate of the kernel used in blurring processing. New cost function is defined to update both the image and the kernel alternately. In the last stage, Wiener filter produces the estimate of an original image using the kernel and the reference image.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.1
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pp.32-40
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2013
In this paper, we propose a multi-channel speech enhancement algorithm using beamforming and direction-of-arrival (DOA)-based masking. The proposed algorithm enhances noisy speech basically by the linearly constrained minimum variance (LCMV) algorithm and then a mel-scale Wiener filter designed using DOA-based masking is applied to remove still remaining noises. To improve the performance, we optimize the learning rate of the adaptive filters in LCMV and the DOA threshold to detect target speech spectrum. As performance indices, the perceptual evaluation of speech quality (PESQ) score and output SNRs are measured. Experimantal results show that the proposed algorithm outperforms the conventional LCMV beamformer by 0.09 in PESQ score and 5.75 dB in output SNR, respectively.
Estimating the mutual time delay between two acoustic sensors is used in various fields such as tracking and estimating the location of a target in room acoustics and sonar. In the time delay estimation methods, there are a non-parametric method, such as Generalized Cross Correlation (GCC), and a parametric method based on system identification. In this paper, we propose a time delay estimation method based on the parametric method. In particular, we propose a method that considers the noise in each receiving acoustic sensor. Simulation confirms that the proposed algorithm is superior to the existing generalized cross-correlation and adaptive eigenvalue analysis methods in white noise and reverberation environments.
A Dual Sensor Wiener Filter technique was used to improve the image quality of the scanning type digital radiographic system (resolution and SNR). In this method, two images were acquried simultaneously using two sensors with high and low resolution and SNR values. Using the cross Power spectrum between dual sensor outputs of the same chest radiographic image. we design a new type of Wiener Filter and implement it with fast algorithm. We compared the performance of this new dual sensor filter with conventional single sensor filters (Wiener Filter and Parametric Projec- tion Filter) . In simulation studies, it is shown that this new method has SNR improvement of 1-3 dB better than conventional filters.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.1-2
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2023
본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결함 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 0db 이상의 SNR비로 합성할 경우 원본 데이터와 분류 결과상 큰 차이가 존재하지 않았으며, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0db 이하의 SNR비로 합성할 경우, -20db의 STFT 이미지 기준 약 26%의 성능 저하가 발생하였다. 또한, Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 이후, 노이즈를 효과적으로 제거하여 분류 성능의 결과가 높아지는 점을 확인하였다.
Ground penetrating radar (GPR) is an effective tool for detecting shallow subsurface targets. In many GPR applications, these targets are veiled by the strong waves reflected from the ground surface, so that we need to apply a signal processing technique to separate the target signal from such strong signals. A pulse-compression technique is used in this research to compress the signal width so that it can be separated out from the strong contaminated clutter signals. This work introduces a filter algorithm to carry out pulse compression for GPR data, using a Wiener filtering technique. The filter is applied to synthetic and field GPR data acquired over a buried pipe. The discrimination method uses both the reflected signal from the target and the strong ground surface reflection as a reference signal for pulse compression. For a pulse-compression filter, reference signal selection is an important issue, because as the signal width is compressed the noise level will blow up, especially if the signal-to-noise ratio of the reference signal is low. Analysis of the results obtained from simulated and field GPR data indicates a significant improvement in the GPR image, good discrimination between the target reflection and the ground surface reflection, and better performance with reliable separation between them. However, at the same time the noise level slightly increases in field data, due to the wide bandwidth of the reference signal, which includes the higher-frequency components of noise. Using the ground-surface reflection as a reference signal we found that the pulse width could be compressed and the subsurface target reflection could be enhanced.
Lung sound analyer which can provide an objective diagnosis of patients with pulmonary and bronchial disorders is designed. For the purpose of power spectrum analysis, adaptive digital filtering technique and TM - S320C25 DSP chip is used. As a results, adaptive lattice Wiener filter could eliminate heart sounds with a few of 10th order and on the distribution of power spectrum each patterns has shown in normal vescicular breathy from 100 Hz to 200 Hz, in crackle sound from 100 Hz to 400 Hz, in wheeze sound from 150 Hz to 600 Hz.
This paper presents the performance of a GHICW(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering) receiver for the multi-rate DS-CDMA system. Our scheme has a small processing delay and a simple hardware complexity compared to ordinary interference cancellation schemes by grouping users with the same date rate. The performance improvement of the low rate user is obtained by using a Wiener filter which precisely estimates the high rate users' bit.
Digital watermarking has been proposed as a solution to the problem of copyright protection of the multimedia documents. In this paper a new watermarking method for digital images operating in the frequency domain is proposed. In our approach, DCT coefficients of the watermark are added to the low frequency region of the host image, and extract it using the Wiener Filter. Due to the characteristic of the wiener filtering, the watermark is robust to various image processing techniques. Experimental results show that it is possible to reliably extract the watermark without degrading image quality.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.7
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pp.1290-1294
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2008
We present a novel deblurring algorithm for bi-level images blurred by some parameterizable point spread function. The proposed method iteratively searches unknown parameters in the point spread function and noise-to-signal ratio by minimizing an objective function that is based on the binariness and the difference between two intensity values of restoring image. In simulations and experiments, the proposed method showed improved performance compared with the Wiener filtering based method in terms of bit error rate after segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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