• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권10호
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• pp.468-476
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• 2002

Digital images are easily corrupted by noise during the data transmission, data capture and data processing. A technical method of noise analyzing and adaptive filtering for reducing of quantum noise in medical radio-fluoroscopy images is presented. By adjusting the characteristics of the filter according to local statistics around each pixel of the image as moving windowing, it is possible to suppress noise sufficiently while preserve edge and other significant information required in diagnosis. We proposed adaptive weighed median(AWM) filters based on local statistics. We showed two ways of realizing the AWM filters. One is a simple type of AWM filter, which is constructed by Homogeneous factor(HF). Homogeneous factor(HF) from the noise models that enables the filter to recognize the local structures of the image is introduced, and an algorithm for determining the HF fitted to the diagnostic systems with various inner statistical properties is proposed. We show by the experimented that the performances of proposed method is superior to these of other filters and models in preserving small details and suppressing the noise at homogeneous region. The proposed algorithms were implemented by Visual C++ language on a IBM-PC Pentium 550 for testing purposes and the effects and results of the filter in the various levels of noise and images were proposed by comparing the values of NMSE(normalized mean square error) with the value of the other existing filtering methods.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2006년도 한국우주과학회보 제15권2호
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• pp.80-80
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• 2006

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권3호
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• pp.197-205
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• 2004

In this paper, we studied on the hardware implementation of a 3${\times}$3 window weighted median filter using bit-level sorting algorithm. The weighted median filter is a generalization of the median filter that is able to preserve :,harp changes in signal and is very effective in removing impulse noise. It has been successfully applied in various areas such as digital signal and video/image processing. The weighted median filters are, for the most part, based on word-level sorting methods, which have more hardware and time complexity, However, the proposed bit-serial sorting algorithm uses weighted adder tree to overcome those disadvantages. It also offers a simple pipelined filter architecture that is highly regular with repeated modules and is very suitable for weighted median filtering. The algorithm was implemented by VHDL and graphical environment in MAX＋PlusII of ALTERA. The simulation results indicate that the proposed design method is more efficient than the traditional ones.

• 지구물리와물리탐사
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• 제15권4호
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• pp.199-208
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• 2012

파랑잡음과 같은 강한 진폭의 무작위 잡음은 일반적인 해양탄성파 자료처리 과정에서 쉽게 제거되지 않는다. 이 논문에서는 파랑잡음을 제거하기 위하여 F-X 필터와 중앙값 필터를 연속적으로 적용하였다. 시험자료는 2010년 12월 남극반도의 북쪽에 위치한 남셰틀랜드군도 북부해역에서 획득한 해양탄성파 자료로서 일부 측선의 자료획득 중에 발생한 악천후로 인하여 강한 파랑잡음이 기록되었다. 파랑잡음이 심한 자료를 대상으로 F-X 필터를 시험 적용한 결과, 무작위 잡음이 대부분 제거되었으나 일부 저주파 잡음은 여전히 강하게 남아있었다. 중앙값 필터를 적용한 결과, 저주파 잡음은 효과적으로 제거되었지만 다른 주파수 영역에 존재하는 무작위잡음이 남아있었다. 이에 두 가지 필터를 연속적으로 적용한 결과, 저주파의 잡음과 무작위 잡음이 모두 효과적으로 제거되었다. 잡음제거 이후, 보다 정밀한 속도분포를 얻을 수 있었으며, 겹쌓기 단면의 신호 대 잡음비는 뚜렷이 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.981-984
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• 2005

현재, 영상처리에 있어서 잡음을 제거함과 동시에 영상의 에지성분을 보존하는 필터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 임펄스 노이즈 환경에서는 SM(standard median) 필터가우수한 잡음 제거 성능을 나타내었으나, 영상의 에지성분에 대한 오류가 발생하고 있다. 이에 따라, SM 필터를 개선한 다양한 방법들이 제안되었으며, CWM(center weighted median) 필터가 대표적이다. 또한, 에지의 보존이나 처리속도의 관점에서 더욱 향상된 성능을 나타내기 위한 방법으로 min-max 연산에 기반한 방법들이 있다 본 논문에서는 임펄스 노이즈에 의해 훼손된 화소에 대해, 그 화소를 둘러 싼 surrounding band의 최대 또는 최소 값을 이용하여 처리하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 필터의 성능을 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.585-590
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• 2012

관상동맥 중재술은 관상동맥 조영술과 동시에 치료를 시행하는 방법으로 심도관 검사의 핵심으로 자리잡았다. 관상동맥중재술 시에는 혈관의 협착지점에 스텐트를 삽입하여야 하기 때문에 혈관의 손상이나 파열에 주의하여야 한다. 이에 시술자는 혈관의 손상이나 파열의 문제를 해결하기 위해 혈관의 경로를 정확하게 인식하여야 한다. 하지만 영상의 화질에 따른 문제들로 인하여 혈관의 경로추출에 오류를 범할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 화질에 영향을 미치는 영상잡음에 대한 성능평가를 위하여 전처리 과정으로 미디언 필터링을 실시하였고 비교 실험을 위해 소벨 에지 추출 기법을 이용하여 퍼지 에지 추출 기법의 성능을 실험하였다. 그 결과 미디언 필터링을 적용한 퍼지 에지추출 기법의 영상이 잡음 제거와 신호의 검출 성능이 우수하게 나타났다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권1호
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• pp.222-228
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• 2023

This study aimed to analyze the applicability of the improved median filter in positron emission tomography (PET)/magnetic resonance (MR) fusion images based on parallel imaging using generalized autocalibrating partially parallel acquisition (GRAPPA). In this study, a PET/MR fusion imaging system based on a 3.0T magnetic field and ¹⁸F radioisotope were used. An improved median filter that can set a mask of the median value more efficiently than before was modeled and applied to the acquired image. As quantitative evaluation parameters of the noise level, the contrast to noise ratio (CNR) and coefficient of variation (COV) were calculated. Additionally, no-reference-based evaluation parameters were used to analyze the overall image quality. We confirmed that the CNR and COV values of the PET/MR fusion images to which the improved median filter was applied improved by approximately 3.32 and 2.19 times on average, respectively, compared to the noisy image. In addition, the no-reference-based evaluation results showed a similar trend for the noise-level results. In conclusion, we demonstrated that it can be supplemented by using an improved median filter, which suggests the problem of image quality degradation of PET/MR fusion images that shortens scan time using GRAPPA.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.289-291
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• 2016

본 논문에서는 VR의 발전과 함께 주목받고 있는 컴퓨터 비전 관련 기술들에 대하여 살펴보고, 가장 먼저 선행되어야 하는 이미지 필터링 알고리즘에 대하여 살펴 본다. 다양한 case에서의 여러 Image Filter를 구현, 성능을 비교 분석해 보고, 정확도를 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 연구한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1671-1677
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• 2017

In this paper, we propose a machine learning method for random noise removal in image deblurring. The proposed method uses a logistic regression to select reliable data to use them, and, at the same time, to exclude data, which seem to be corrupted by random noise, in the deblurring process. The proposed method uses commonly available images as training data. Simulation results show an improved performance of the proposed method, as compared with the median filtering based reliable data selection method.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.505-508
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• 2005

Wavelet scheme can be applied to the various remote sensing problems: conventional multi-resolution image analysis, compression of large image sets, fusion of heterogeneous sensor image and segmentation of features. In this study, we attempted wavelet-based filtering and its analysis. Traditionally, statistical methods and adaptive filter are used to manipulate noises in the image processing procedure. While we tried to filter random noise from optical image and radar image using Discrete Wavelet Transform (DW1) and Stationary Wavelet Transform (SW1) and compared with existing methods such as median filter and adaptive filter. In result, SWT preserved boundaries and reduced noises most effectively. If appropriate thresholds are used, wavelet filtering will be applied to detect road boundaries, buildings, cars and other complex features from high-resolution imagery in an urban environment as well as noise filtering