Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권2호
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pp.225-235
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2012
다양한 이유로 인하여 발생하는 영상 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 발생한 잡음을 제거, 감소하는 것이 영상처리 분야에서 매우 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하는데 가장 근본적인 어려움은 영상 정보에서 제거해야할 잡음과 보존해야 할 신호를 구별하는 것이 쉽지 않다는 것이다. 단순평활법과 같은 잡음 제거과정은 영상을 개선하는데 사용되는 기초적이고 중요한 방법이지만 영상을 오염시키는 잡음의 크기를 고려하지 않는 결점이 있다. 즉, 이러한 방법을 사용하면 잡음을 감소시키는 효과와 함께 잡음이 적거나 없는 부분까지도 열화되어 영상이 흐릿해지는 단점을 보이게 된다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 잡음의 상대적인 크기에 따라 적응적으로 잡음을 제거할 수 있는 방법을 블록 방법을 이용하여 제안한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 음성신호에 섞인 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 Two-sided Transversal Filter를 이용하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존의 방법과는 달리 신호의 단기자기상관관계(short-term autocorrelation)을 충분히 이용하기 위해 적응 필터의 입력으로, 지연된 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 이용하도록 하였다. 이 결과 음성신호에 섞인 잡음(백색잡음, 유색잡음)을 아주 효과적으로 제거함을 알 수 있다.
오실로메트릭 방법으로 휴대용 혈압 측정 시 빈번하게 발생하는 잡음에 의한 오실레이션 신호의 왜곡을 줄이기 위해 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 잡음 제거 알고리즘은 선형 예측기 구조 기반의 적응 필터를 이용한다. 제안된 잡음 제거알고리즘의 성능을 평가하기 위해 왜곡된 오실레이션 신호에 선형보간법을 사용하는 기존의 방법과 적응 필터를 사용하는 제안된 방법을 적용하여 잡음 제거 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 잡음이 오실레이션과 중첩되어 나타난 경우에 기존의 방법과 달리 잡음에 강인한 특징을 보여주었다.
이 논문에서는 직교 주파수 분할 다중 접속방식(orthogonal frequency division multiple access : OFDMA)을 이용한 상향 링크 시스템에서 수신된 신호에 주파수 옵셋이 존재할 때 나타나는 영향을 보상하는 방법을 제안한다. OFDMA에서 각 사용자가 전송한 신호에서 발생하는 주파수 옵셋은 다중 접속 간섭(multi-user interference : MUI)을 발생시킨다. 이러한 다중접속 간섭은 OFDMA 시스템의 성능을 저하시키는 주요한 원인 중에 하나이다. 이 논문에서는 시간영역에서 특정 사용자의 신호에 대한 주파수 옵셋의 보상을 한 뒤, 주파수 영역에서 일반적인 채널간간섭 제거 방법을 적용하여 다중 접속 간섭에 의한 영향을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 또한 부반송파에 위치에 따라 달리 나타나는 다중 접속 간섭의 크기에 따라 간섭 제거 방법을 달리하여 보다 적은 계산량으로 간섭을 제거하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 칼라 영상에서 적목(red eye)의 자동 검출 및 제거 방법을 제안한다. 제안한 방법은 적색도(redness)와 기하학적 특정에 기반하여 적목 영역을 검출하고, 적목 영역 주위의 국소적 특성을 반영하여 최종 적목 영역을 검출한다. 최종 적목 영역에 대해 소프트 제거에 기반한 방법을 사용하여 적목을 제거한다. 실험에서 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 적목 영역의 검출과 제거 결과가 개선되었다.
본 논문에서는 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거 알고리즘을 이용하여 의사 특징점을 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 방향 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 방향 연결성 추적을 이용하여 많은 의사 특징점이 제거되었음을 알 수 있었다.
영상은 일반적으로 임펄스 또는 AWGN에 의해 훼손되는 경우가 많으며, 두 가지 잡음이 동시에 첨가될 경우도 있다. 영상에 첨가되는 잡음을 제거함에 있어서 기존의 메디안 필터는 임펄스 잡음제거에 효과적이고 평균필터는 AWGN 제거에 효과적이다. 그러나 기존의 방법은 복합잡음이 첨가될 경우 잡음제거특성이 미흡하며, 이에 따라 본 논문에서는 복합 잡음제거를 위한 비선형 필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.
행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.
데이터에 삽입되어 있는 워터마크를 제거하려는 공격기법이 점차 발전되면서 여러 가지 워터마킹 알고리즘이 등장하게 된다. 보통 워터마크를 제거하기 위해서는 워터마크 신호의 동기를 제거하는 동기-제거(De-Syncronization) 공격 방법을 이용한다. 이런 공격에 대처하기 위한 워터마킹 방법으로는 세 가지로 분류할 수 있는데, 공격에 영향을 받지 않는 영역(invariant domain)에 워터마크를 삽입하는 방법, 템플릿(template)을 이용한 방법, 자기 참조(self-reference)를 이용한 기법 등이 있다. 본 논문에서는 공간 영역에서의 자기 참조 워터마킹 방법을 소개하고, 이에 적합한 메시지를 삽입하고 검출하는 방법에 대해 제안한다. 삽입하려는 메시지와 Reed-solomon Code를 이용하여 만든 부가적인 정보를 QOS(Quasi-orthogonal sequences)방법과 DSSS를 이용하여 만든 다음 키 값을 이용하여 뒤섞으면 워터마킹 블록을 자기 참조 워터마킹 방법으로 영상에 삽입하게 된다. 그 결과 일반적 필터링 공격에는 95% 이상 검출됐고, JPEG 압축 파라미터 60에서도 97% 이상 검출되었다.
CCD의 입력면에서의 물체광과 참조광의 간섭을 수치적 방법으로 생성한 광 강도 분포 홀로그램을 대상으로 퓨리어 변환방법을 이용한 0차 회절광의 제거를 전산 모사 방법으로 구현하였고, 0차 회절광 성분이 제거된 광 강도 분포와 위상을 갖는 홀로그램을 생성하였다. 그리고 그 결과를 수치적 재생 방법을 사용하여 0차 회절광 성분의 제거를 확인하였다. 그리고 퓨리어 변환 방법에 의한 0차 회절광 성분이 제거된 위상홀로그램의 생성이 가능하다. 0차 회절광을 제거하기 위한 제거 함수를 도입하였고 제거 영역에 따른 0차 회절광의 제거와 재생되는 실상의 정보 손실 정도를 비교하였고, 기존의 방법에 비하여 효과적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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