영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권2호
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pp.103-109
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2006
This paper suggests an efficient and comprehensive algorithm of the protection ratio derivation and illustrates some calculated results applicable to the initial planning of frequency coordination in the fixed wireless access networks. The net filter discrimination associated with Tx spectrum mask and overall Rx filter characteristic has been also examined to show the effect of the adjacent channel interference. The calculations for co-channel and adjacent channel protection ratios are performed for the current microwave frequency band of 6.7 GHz including Tx spectrum mask and Rx filter response. According to results, fade margin and co-channel protection ratio reveal 41.4 and 75.2 dB, respectively, for 64-QAM and 60 km at BER $10^{-6}$. It is shown that the net filter discrimination with 40 MHz channel bandwidth provides 28.9 dB at the first adjacent channel, which yields 46.3 dB of adjacent channel protection ratio. In addition, the protection ratio of 38 GHz radio relay system is also reviewed for millimeter wave band applications. The proposed method gives some advantages of an easy and systematic extension for protection ratio calculation and is also applied to frequency coordination in fixed millimeter wave networks.
상용화된 Wave Steganography가 가지고 있는 Mask가 쉽게 필터링 될 수 있다는 문제점을 개선하고 Capacity를 높여 Cover-data 선택의 폭을 확장시킬 수 있는 $\delta$SAcc234bit Mask Data Insertion 알고리즘을 설계 구현하였다. 또한 Mask 의 보안수준을 향상시키기 위해 3-Tier 파일 암호화 알고리즘도 제안하고 적용하였다. 3-Tier 파일 암호화 알고리즘은 파일에 따라 Ciphertext에 특정한 패턴이 나타난다는 문제점을 개선한 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 $\delta$SAcc234bit Mask Data Insertion 알고리즘과 3-Tier 파일 암호화 알고리즘을 이용하여 Wave Steganography를 수행해주는 StegoWaveK 모델을 설계 구현하였다.
영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.
위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.
4차 산업혁명과 각종 통신매체의 발전에 힘입어 다양한 분야에서 인공지능과 자동화와 같은 기술이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상의 잡음제거는 영상처리의 전처리 과정으로서, 주로 높은 수준의 영상처리 기술이 요구되는 분야에서 사용된다. 잡음제거를 위해 다양한 연구가 진행되었지만, 잡음제거 과정에서 영상의 디테일 보존, 질감 복원과 특수한 영역의 잡음 제거와 같이 다양한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 영상의 세부적인 정보를 보존하기 위해 잡음의 세기에 기반한 스위칭 마스크 필터를 제안한다. 제안한 필터 알고리즘은 필터링 마스크로 지정된 영역의 잡음판단을 실시하였을 때, 기준치보다 높은 밀도로 판단된 경우 확장된 마스크로 스위칭을 하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법과 비교하여 성능을 분석하였다.
전산화단층촬영장치 (computed tomography, CT)는 다른 방사선 촬영 장치와 비교하면 피폭이 많다는 문제점이 있다. 이러한 피폭을 감소하기 위하여 저선량 촬영을 하게 되면 영상에 잡음이 증가하게 된다. 이를 보완하기 위해 환자의 피폭선량은 감소시키면서 영상의 화질을 향상하는 다양한 잡음 제거 알고리즘이 개발되었으며, 그 중 우수한 시간 분해능을 가진 CT 장치에 효과적으로 적용할 수 있는 median modified Wiener filter (MMWF) 알고리즘이 제시되었다. 본 연구의 목적은 MMWF 알고리즘의 마스크 크기를 최적화하고, 기존의 알고리즘들에 대한 MMWF 알고리즘의 잡음 제거의 우수성을 보는 것이다. MATLAB 프로그램을 이용하여 획득한 Gaussian 잡음이 부가된 MASH 팬텀 복부 영상들로부터 각각의 마스크 크기가 설정된 MMWF 알고리즘을 적용한 후 root mean square error (RMSE), peak signal-to-noise ratio (PSNR), coefficient correlation (CC) 그리고 universal image quality index (UQI) 값을 비교하였다. 그 결과 5 × 5 마스크 크기에서 RMSE 값이 가장 낮고, PSNR, CC, UQI 값이 가장 높았다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 최적화된 마스크 크기로 Gaussian 필터, median 필터, Wiener 필터에 대한 MMWF의 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 비교하였으며 그 결과 MMWF 알고리즘에서 가장 개선된 RMSE, PSNR, CC, UQI 값을 얻을 수 있었다.
최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
영상신호 처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 노이즈에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM필터가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 에지 특성을 고려한 영상을 복원하기 위해 마스크의 형태 및 임펄스 잡음 확률을 이용한 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
원거리에서의 획득한 영상은 해상도가 낮고 블러링과 잡음에 의한 영향이 크다. 이러한 문제점들은 얼굴 검출 과정에서 보다 많은 오류영역을 산출할 수 있다. 본 논문에서는 AdaBoost 필터와 얼굴의 색상과 외형 정보를 이용한 순차적인 검증 단계를 적용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. AdaBoost 방법으로 검출된 오류(false alarm)는 피부색 필터와 가변 경계마스크 필터로 순차적으로 제거된다. 피부색 필터는 사각 윈도우 영역과 화소 별로 적용되는 두 단계로 구성되어 최종적으로 이진 얼굴 클러스터 영상을 구성한다. 기존의 고정된 경계마스크 필터의 단점을 해결하기 위하여 얼굴 클러스터영역에 부합하는 타원을 추정하여 경계마스크의 크기를 산출하고 가로-세로 비율의 적정성을 검토한다. 실험에서는 CCTV와 스마트 폰으로 획득한 영상을 이용하여 제안된 얼굴 검출 방법이 원거리에서 획득한 영상의 얼굴 검출에 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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