• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.189-196
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• 2010

본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권1호
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• pp.59-63
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• 2011

Conventional noise reduction filtering schemes realize limited improvements of the peak signal-to-noise ratio (PSNR) in the low-level noisy images. The flatness degree and the edge information are effectively used to estimate the noise volume. We propose a noise estimator for reducing noise in the AWGN (additive white gaussian noise) corrupted images using three intermediate image maps (FGM(flatness gray map), FIM(flatness index map), NEM(noise estimate map)). The proposed noise estimator is fed into the conventional noise reduction filters as a pre-processor. The performance of noise reduction is tested in the various AWGN corrupted images.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.127-132
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• 2020

본 연구에서는 장애인의 이동을 방해하는 도로 경사와 같은 물리적 장벽을 제거하는 데 필요한 정보를 제공하는 일련의 과정을 진행한다. 실험을 통해 고령층, 장애인이 안전하게 목적지로 이동하는데 필요한 IoT 기반 시스템 구현이 가능하도록 하는 정량화된 노면 평탄도 지수를 구현한다. 이를 위해 사전 연구로 자이로스코프를 이용한 노면 측정 장치를 고안하였다. 본 연구에서는 주행 중 노면의 거칠기, 평탄도를 확인하기 위해 자이로스코프로부터 X, Y변위, 가속도변위 세 가지 변수를 계측하였고 측정된 데이터의 연산과정을 통해 노면의 거칠기와 평탄도를 0 ~ 100으로 정량화하는 1차 가공 과정을 수행하였다. 이를 다시 4단계로 구분하여 지도에 표시하여 사용자에게 제공할 수 있는 알고리즘을 구현하였으며, 최종적으로 장애인 및 노인 전동휠체어 사용자가 기본 이동성을 확보할 수 있는 시스템을 구축하였다.