• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.2982-2988
• /
• 2014

에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제40권5호
• /
• pp.289-297
• /
• 2003

음성인식 시스템과 입술독해 시스템을 결합한 하여 음향학적 잡음에 대하여 안정된 성능을 갖는 바이모달(bimodal) 시스템을 구현한다. 바이모달 시스템의 성능은 두 인식 시스템의 성능뿐만 아니라 입력 신호의 끝점검출 성능에도 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 음성신호와 영상신호에서 끝점을 자각 자동 검출하여 입력 음성신호로부터 음성신호에서 추정한 신호대잡음비(signal-to-noise ratio: SNR)로 두 끝점검출 결과를 선택하는 방법을 제안한다. 즉 낮은 SNR에서는 영상신호로부터 검출된 끝점을 선택하고 높은 SNR에서는 음성신호로부터 검출된 끝점을 선택함으로써 음향학적 잡음에 대하여 견실하게 끝점을 검출한다. 제안한 끝점검출 방법이 적용된 바이모달 시스템이 강한 음향학적 잡음에 대하여 만족스러운 인식성능을 나타냄을 실험견과에서 확인할 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제42권3호
• /
• pp.262-269
• /
• 2023

본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
• /
• pp.464-466
• /
• 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.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.599-604
• /
• 2002

본 논문에서는 편광기를 부착한 차동검출기의 부하저항으로 디지털가변저항을 사용하여 잡음소거 능력을 개선하였다. 이 구조에서는 차동검출기를 구성하는 2개의 포토다이오드에서 검출된 잡음전압의 크기가 항상 동일한 값이 되도록 디지털 가변저항의 크기를 제어하여 잡음광을 소거한다. 이 방식에서는 고정된 부하저항을 사용한 구조에 비하여 신호대잡음비가 약 23 dB 더 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
• /
• pp.498-502
• /
• 2008

본 논문에서는 스케치 보정을 위한 계층적 지식 기반 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안하는 잡음 제거 방법은 방향 정보, 후보 영역간의 내적, 갈고리 잡음영역 검출이라는 세 개의 계층적 휴리스틱(heuristic) 방법으로 구성된다. 첫 번째 단계에서 방향정보를 이용하여 특징점 후보들이 검출되고, 두 번째 단계에서는 각 후보들 사이의 벡터 간 내적을 이용하여 부적절한 후보들이 제거되며, 세 번째 단계에서는 갈고리모양의 잡음영역을 검출하여 근거리에 모여있는 특징점들을 병합한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 잡음에 민감한 실제 응용 환경에 적합하며 효율적임을 보였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제52권4호
• /
• pp.207-212
• /
• 2015

움직임 영상에서 에지 검출을 이용하여 잡음을 예측하는 방법을 제안한다. 에지 검출은 잡음 예측에 영향을 주는 구조와 세밀함을 제거하는 역할을 한다. 에지를 검출하기 위하여 잡음에 강한 소벨과 형상학 닫힘 연산자를 사용한다. 제안하는 잡음 예측 방법은 다양한 종류의 동영상에 효율적으로 적용될 수 있으며 기존 잡음 예측 방법들 보다 향상된 결과를 가진다. 또한, 제안하는 알고리즘은 영상과 비디오 응용에서 효율적으로 적용할 수 있다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.54-62
• /
• 1999

본 논문에서는 실내 무선광연결에 사용될 수 있는 차동검출기에서 잡음광의 결합비와 차동이득비에 따른 신호대 잡음비의 개선에 대하여 분석하고 실험하였다. 차동검출기는 2개의 포토다이오드와 1개의 차동증폭기 로 이루어지며, 차동이득비가 잡음광의 결합비와 같을 때 잡음광이 소거되어 약 20 dB의 선호대잡음비를 개 선하였다. 차통검출기는 실내의 무선광연결에서 주변의 강한 잡음광의 영향을 개선하거나 인접된 채널광에 의한 혼선의 영향을 없애는 데에 매우 효과적이다. 이 방법은 선호광과 유사한 파장의 잡음광이 발생하는 경 우에도 잡음개선효과가 았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.519-521
• /
• 2015

세라믹 소재 영상에서 결함 영역이 다른 영역보다 명암도가 밝게 나타나는 정보를 이용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Blurring 기법을 적용하여 미세 잡음을 제거한다. 미세 잡음이 제거된 ROI 영역에서 Median Filter기법을 적용하여 임펄스 잡음을 제거한다. 임펄스 잡음이 제거된 영역에서 Prewit Mask을 적용하여 수평과 수직 에지를 검출하고 검출된 에지에 윤곽선 추적 기법을 적용하여 결함 영역의 경계를 보정한다. 보정된 영상에서 Blob Labeling 기법을 적용하여 최종적으로 결함 영역을 추출한다. 제안된 방법을 8mm와 10mm 세라믹 소재 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 결함 검출 방법보다 제안된 검출 방법의 검출 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.447-453
• /
• 2009

이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.