• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.113-116
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• 2011

고해상도 이미지 센서를 장착한 고가의 모바일 제품들이 확산되면서 중간값 필터에 기반을 둔 잡음 제거 필터의 필요성이 증가하고 있다. 이는 초박형 카메라에 내장된 이미지 센서의 물리적인 수광부 면적이 줄어듦에 따라 이미지 센서의 SNR이 떨어지기 때문이다. 게다가 영상의 해상도가 매우 높기 때문에 잡음제거 필터는 초고속으로 동작해야 한다. 따라서 잡음 제거 필터의 핵심 기능인 중간값 필터는 높은 동작주파수에서도 효과적으로 동작해야 한다. 초고속으로 동작하는 필터를 하드웨어로 구현하려면 입출력 간의 물리적 지연시간을 클럭의 주기 단위로 나누어서, 시분할하여 순차적으로 처리하는 파이프라인 구조를 가져야 한다. 파이프라인 단계는 많은 비용이 소모되는 레지스터로 구현되므로 파이프라인 단계를 줄이는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 입력부터 출력까지의 물리적 지연시간이 데이터의 수에 비례하는 기존의 중간값 필터와 달리, 데이터 수의 로그값에 비례하는 중간값 필터의 구조를 제안한다. 제안한 중간값 필터는 서로 다른 값을 가지는 데이터 집합에서의 중간값은 자신보다 큰 원소의 수와, 작은 원소의 수가 같다는 사실을 이용하며, 버블 정렬 구조에 기반을 둔 중간값 필터에 비해서 같은 동작주파수에서의 게이트 수가 25.3% 줄어든다. 중간값 필터는 잡음제거나 위색제거 등에서도 널리 사용되고 있으므로, 제안한 구조의 중간값 필터는 초고속으로 동작하는 이미지 신호 처리기의 효과적인 구현에 적합하다.

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.45.1-45.1
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• 2005

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.205-208
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• 2000

문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.05a
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• pp.216-218
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• 2010

본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수 구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.4C
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• pp.371-379
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• 2009

In this paper, we proposed new de-interlacing algorithm for video data using intensity gradient filter and median filter with texture detection in the image block. We first introduce the texture detection. According to texture detection, the current region is determined into smooth region or texture region. In case that the smooth region interpolated by median filter. In addition, in case of the texture region, we calculate missing pixel value using intensity gradient filter. Therefore, we analyze the local region feature using the texture detection and classify each missing pixel into two categories. And then, based on the classification result, a different de-interlacing algorithm is activated in order to obtain the best performance. Experimental results show that the proposed algorithm performs well with a variety of moving sequences compared with conventional intra-field method in the literature.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.41 no.6
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• pp.285-294
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• 2004

Median Filters in the Signal Processing have been most widely used and have demonstrated the most strongest effects. This paper proposes the Adaptive Median Filters by using noise detection. The basic algorithm of the proposed filters is to determine whether noise or not by the each noise judgement standards, and then take the Median Filter if it satisfies the conditions as a result of judgement and returns to the original image(No Filters) if not. This paper presented Noise Detection by Local Variance and Local Central Variance for noise judgement, compared and analyzed the features and performance of existing [5]∼[10] Filters. Filter improved on the result of executing the existing filters at the same condition and showed the effects over that when it was judged with naked eyes. Accordingly, the Adaptive Median Filters by Local Variance and Local Central Variance was proven to have reinforced edge preservation ability and have the strong features for removing the Impulse Noise of the Median Filter.

• Journal of IKEEE
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• v.24 no.2
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• pp.507-513
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• 2020

The median filter that is used in various fields requiring image processing converts to a median value of pixels belonging to a radius r for all pixels in the image of n×m size. For 8-bit depth images, an O(nm) time algorithm exists but for over 16-bit depth images, there is an O(nmlog²r) time algorithm of Gil and Werman. In this paper, we propose an efficient median filter algorithm that works for more than 16-bit depth images. The time complexity of our algorithm is the same as that of Gil and Werman, but theoretical analysis and experimental results show that ours is efficient than above two times.

• Journal of IKEEE
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• v.26 no.2
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• pp.240-248
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• 2022

Floating-point images that express pixel information as real numbers are used in HDR images. There have been various researches on efficient median filter algorithms, but most of them are applicable to 8-bit depth images and there are only a few number of algorithms applicable to floating-point images, including Gil and Werman's algorithm. In this paper, we propose a median filter algorithm that works efficiently on floating-point images by improving Kim's algorithm, which improved Gil and Werman's algorithm. Experimental results show that the execution time is improved by about 10% compared to the Kim's algorithm by reducing the redundant work for the repetitively used binary search tree and applying the inverted index.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.2
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• pp.153-158
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• 2008

Blocking artefact noise is necessarily happened in compressed images using block-coded algorithms such as JPEC compressing algorithm. This noise is more recognizable especially in highly compressed images. In this paper, an algorithm is presented for reduction of blocking artefact noise using wavelet. Furthermore, we also mention about the median filter which is often used in image processing. Moreover, we compared the algorithm in this paper with the median filter, and its result was much better than the median filter both visually and numerically.

• The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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• v.54 no.2
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• pp.104-115
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• 2005

Median filters in the signal processing have been most widely used and have demonstrated the strongest effects. This paper proposes the adaptive median filters with noise detection. The proposed basic algorithm of the filters is to judge whether or not the noises exist on the ground of The Noise Judgment Standards. Just in case the existence of the noises is verified by the algorithm, it takes the median filter. In order to judge the existence of the noises by the algorithm, this paper introduced the noise detection method by local central variance. As a result of comparing and analyzing the features and performance of the proposed filters and the existing [5]-[10] filters on the same conditions, it was verified that the former proved to be better than the latter, Observed even by naked eyes, it was similar, too. Accordingly, it's proved that the adaptive median filters by local central variance are useful in removing the impulse noise of the median filter and reinforce the edge preservation ability.