이 논문에서는 다층퍼셉트론(MLP:Multilayer Perceptron)에서 입력에 잡음이 섞인 경우 출력노드의 확률밀도 함수를 유도하고, 이의 적분으로 잡음에 의하여 패턴이 오인식될 확률을 유도하였다. 그리고, 이를 향상시키는 선형적 방법을 제안하였다. 즉, 독립성분분석(ICA: independent component analysis)과 주성분분석(PCA: principle component analysis)를 적용하여, 이들이 지닌 잡음 처리 효과를 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 관점에서 분석하였다. 그리고 이들이 잡음을 처리한 후 MLP에 입력 시 나타나는 잡음 강건성을 필기체 숫자 인식의 시뮬레이션으로 확인하였다.
현재 영화, TV, 카메라, 광고 등과 같은 대중 매체를 이용한 영상 처리 기술들이 급속도로 발전되고 있다. 그러나 영상은 데이터를 처리 전송 및 저장하는 과정에서 열화가 발생하며, 주요한 원인은 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높아짐에 따라 잡음제거 특성이 다소 미흡해지고 시각적인 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 4개의 영역으로 세분화된 국부마스크를 적용한 메디안 필터를 제안하였으며, 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
초음파 영상 기법은 장기, 연조직, 혈류를 검사하는데 쓰이는 영상 진단법이다. 초음파 장비를 통해 얻어진 초음파 볼륨 데이터는 장비 특성상 많은 잡음(speckle noise)을 포함하기 때문에, 깨끗한 영상을 얻기 위해서는 잡음 필터링(noise filtering)이 필요하다. 그런데, 볼륨 데이터 모든 영역에 대해 잡음 필터링을 적용할 경우 전처리 시간이 길어져 실시간으로 초음파 볼륨 데이터를 렌더링하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 초음파 볼륨 데이터를 가시화 하기위하여 전처리 시간 없이 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 전처리 시간에 전체 볼륨 데이터에 대해 잡음 필터링을 적용하지 않고, 영상을 생성하는 동안 참조되는 복셀(voxel)에 대해서만 잡음 필터를 적용하여 얻은 값을 사용한다. 이때 필터링에 소요되는 시간을 최소화하기 위해 가장 단순한 평균화 필터를 사용한다. 그리고 복셀에 적용되는 3차원 필터를 3단계의 1차원 필터 연산 단계로 분할 한 후, 각 단계별 연산을 거친 복셀들에 대해서는 다시 연산을 하지 않도록 하여 중복을 피한다. 이를 통해 전처리 시간 없이 기존 방법과 동일한 화질을 유지하는 최종 영상을 만들어 낸다.
탄성파 자료처리 과정에서 겹쌓기는 신호대 잡음비율과 영상의 질을 개선하는데 중요한 역할을 한다. 하지만 기존의 겹쌓기 방법은 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음을 만족스러운 수준으로 제거하지는 못한다. 본 논문에서는 특이치에 강인함을 보이는 중앙값 처리와 다양한 분포의 잡음 제거에 효과적인 국지적 상관을 이용한 가중 겹쌓기법을 결합하여, 강인하면서도 최적인 가중 겹쌓기법을 소개한다. 제안한 방법을 합성 자료에 적용하여 다양한 분포의 잡음과 특이치 잡음 모두를 효과적으로 제거함을 확인할 수 있었다.
고해상도 신호처리의 기본적인 문제는, 관찰 데이터의 개수가 작고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아서, 푸리에 분석기법에 의해 주기신호가 분해되지 않는 경우에, 신호의 파라미터를 추정하는 것이라 할 수 있다. 주기신호의 주파수 추정 문제에서는 일반적으로 주기신호의 개수를 알고 있다고 가정하는데, 주기신호의 개수가 사전에 알려져 있지 않은 경우, 주파수 추정은 결국 주기신호의 개수결정문제가 되어, EVD나 SVD를 이용한 개수 결정방법이 활발히 연구되어 왔다. 고해상도 신호처리에서는 EVD나 SVD의 비선형 특성 상임게치 신호 대 잡음비가 존재하며 이 SNR보다 낮은 경우 심각한 왜곡현상을 보이게 되어, 주파수 추정 또는 주기신호의 개수결정에 큰 오차를 보이게 된다. 주기신호의 개수를 사전에 알고 있는 경우, 임게치 SNR를 낮추려는 노력으로는 overdetermined over-ranked structured correlation matrix의 rank reduction과 averaging을 이용한 신호 향상방법(signal enhancement)이 연구되어 왔다. 그러나 사전에 주기신호의 개수를 알아야만 하는 결점이 있고, 잡음이 백색이여야 하는 제약이 있었다. 일반적으로 환경 잡음은 유색이고, 주기신호의 개수를 사전에 모르는 경우이므로, 낮은 SNR에서의 주파수 추정문제는 유색잡음을 고려한 신호향상으로 임게치 SNR을 낮추고 주기신호의 개수를 결정한 후 주파수 추정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 광대협 유색잡음에서의 신호향상과 그 과정 중 중 주기신호의 개수를 결정하는 알고리즘ㅇ르 제시하고자 한다.
평탄한 잡음 주파수 특성을 갖는 예측부호화에서 신호 압축을 목표로하여 적절한 잡음 감소 회로를 사용한다면 높은 주파수 성분으로 천이시킬 수 있다. 이 경우 직접 잡음을 제어하는 필터를 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 신호를 몽롱화(blurring)하는 알고리즘의 특성을 정보령 압축과 잡음 처리면에서 연구하였다 전처리 필터의 몽롱화 과정에 균등 가중이 도입되었으며 이 몽롱화 후처리 필터에 의해 신호가 복원된다. 이처럼 주파수 영역에서 잡음 천이 범위는 필터 크기에 의존한다. 신호몽롱화에 의해 잡음이 증가하기는 하나 지역 통과 특성을 갖는 시각적 감도에 적합한 부호화에 효과적임을 보았다.
영상처리는 현대사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 확대되고, 중요한 분야로 이용되고 있다. 영상 데이터는 영상을 전송하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, 대표적으로는 salt & Pepper 잡음이 있다. salt & pepper 잡음을 제거하기 위한 기존의 방법들은 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상의 히스토그램을 이용한 가중치 필터와 국부 마스크의 방향에 따른 spline 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
전압강하(sag), 전압상승(swell), 고조파(harmonics)와 충격과도(impulsive transients)와 같은 전력품질(PQ: Power Quality) 신호는 전력전자 장비와 마이크로프로세서 기반 전자장치 운전에 매우 중요한 문제점을 야기시킨다. 웨이블릿 기반 잡음제거 기법과 역전파 신경회로망을 사용하여 잡음 전력품질을 분석하고 인식하는 잡음 전력품질 인식 시스템의 유효성을 본 논문에서 조사하였다. 잡음 전력 인식 시스템에 적용된 알고리즘은 웨이블릿기반 디노이징과 역전파 신경회로망이고, 잡음 전력품질 인식 시스템의 실시간 성능을 검증하기 위하여 Simulink를 사용한 SIL(Software In the Loop)과 TMS320C6713DSK를 사용한 PIL(Processor In the Loop)을 통하여 우수한 인식률을 확인 할 수 있었다.
영상 처리 시스템의 신호는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크을 8방향으로 세분화하여 각 방향의 화소 변화에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
IoT 및 AI기술과 매체의 발전에 따라 다양한 디지털 장비가 사용되고 있으며, 무인화와 자동화가 급속도로 진행되고 있다. 특히 스마트 팩토리와 자율주행기술 및 지능형 CCTV와 같은 분야에서는 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되고 있다. 하지만 영상에 존재하는 잡음은 에지 검출이나 객체 인식과 같은 과정에 영향을 미치고 있으며, 시스템의 정확성과 신뢰도 저하를 야기한다. 본 논문에서는 복합잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 퍼지 가중치를 사용한 필터링 알고리즘 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 기준값을 구했으며, 퍼지가중치를 적용하여 최종출력을 계산한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 필터 알고리즘과 결과영상을 비교하여 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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