디지털 영상은 카메라 센서의 오작동 및 하드웨어의 오류와 같은 다양한 이유로 잡음에 훼손된다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 다양한 영상 처리 과정에서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 AWGN 환경에서 화소특성을 고려하여 잡음을 제거하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 마스크 내부 화소 분포를 고려하여 필터링 범위를 설정하였으며, 각 성분에 적합한 필터의 출력은 정규분포에 따라 가중치를 가감하여 최종 출력을 정한다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.
현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.
현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.
Direct-Sequence code-division multiple access(DS/CDMA) is considered by many to be a promising technology for future wireless communication networks. In this paper, we report new analysis for probability of BPSK CDMA hypothesis test in jointly distributed AWGN Rayleigh-fading received signal. In previous method, analysis is performed on AWGN or Rayleigh-faded signal in separately. In this paper, we propose model for hypothesis test system of the AWGN Rayleigh-faded received signal.
디지털 영상 처리 기술이 발전함에 따라 에지는 여러 응용 분야에서 활용되고 있다. 기존의 에지검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등이 있다. 이러한 기존의 방법은 구현이 간단하나, AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출의 오류가 발생한다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였으며, 제안한 알고리즘은 AWGN 환경에서 우수한 에지검출 특성을 나타내었다.
최근, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며 AWGN이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 표준편차를 적용한 임계값을 사용하여, 그 값에 따라 서로 다르게 처리하는 평균필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 AWGN(${\sigma}=15$)인 Baboon 영상에서 24.56[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 MF, CWMF, AWMF에 비해 각각 3.34[dB], 2.57[dB], 3.32[dB] 개선되었다.
최근 전자통신장비의 수요가 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호에 발생하는 잡음은 송수신 과정에서 다양한 원인으로 발생하며 장비의 신뢰성 저하 및 오작동을 유발하고 있다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 영상 인식, 추출, 분할 등 여러 분야에서 전처리 과정으로서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 고주파 성분을 고려한 AWGN 제거 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 국부 마스크에 차영상을 가감한 필터 알고리즘을 제시하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 입증하기 위해 PSNR 및 확대 영상을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.
디지털 영상처리는 의료산업, 위성사진, 공장자동화 영상인식 등 넓고 다양한 분양에 활용되고 있다. 하지만 이러한 영상 데이터는 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 열화가 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN, salt and pepper 잡음이 대표적이다. AWGN에 훼손된 영상을 복원하기 위한 공간영역 방법에는 MF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 기존의 방법들은 에지와 같은 상세 정보를 훼손하는 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 에지 크기에 따라 화소 방향에 따른 가중치 필터, 공간 가중치 필터 및 평균 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
최근, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되고 잡음제거에 관한 연구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위해, 3 × 3 마스크 내의 화소 분포에 따라 3개의 레벨로 나누어 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 AWGN (σ = 15)에 훼손된 Barbara 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 MF(5 × 5), A-TMF(5 × 5), AWMF(5 × 5), MF (3 × 3), A-TMF(3 × 3), AWMF(3 × 3), GF(5 × 5)에 비해 각각 2.87[dB], 2.95[dB], 2.88[dB], 1.52[dB], 1.49[dB], 1.58[dB], 1.25[dB] 개선되었다.
잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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