• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
• /
• pp.260-263
• /
• 2000

A technique that uses linear prediction to achieve noise reduction in a voice signal which has been mixed with an ambient noise (Signal to Noise (S-N) ratio = about 0dB) is proposed. This noise reduction method which is based on the linear prediction estimates the voice spectrum while ignoring the spectrum of the noise. The performance of the noise reduction method is first examined using the transversal linear predictor filter. However, with this method there is deterioration in the tone quality of the predicted voice due to the low level of the S-N ratio. An additional processing circuit is then proposed so as to adjust the noise reduction circuit with an aim of improving the problem of tone deterioration. Next, we consider a practical application where the effects of round on errors arising from fixed-point computation has to be minimized. This minimization is achieved by using the lattice predictor filter which in comparison to the transversal type, is Down to be less sensitive to the round-off error associated with finite word length operations. Finally, we consider a practical application where noise reduction is necessary. In this noise reduction method, both the voice spectrum and the actual noise spectrum are estimated. Noise reduction is achieved by using the linear predictor filter which includes the control of the predictor filter coefficient’s update.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제17권10호
• /
• pp.2447-2453
• /
• 2013

디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 또는 임펄스 잡음이 대표적이다. 한편, 영상은 복합잡음에 의해 훼손되는 경향이 많으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해, 먼저 잡음의 종류를 판단한 후, 판단된 결과에 따라 변형된 스위칭 메디안 필터와 변형된 적응 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.484-486
• /
• 2018

최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 고장의 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 여러 분야에서 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단을 통해 잡음을 구분하여 잡음 제거를 진행한다. 그리고 잡음 종류에 따라 변형된 가우시안 필터와 방향성 유효 화소를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 기존 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.255-257
• /
• 2018

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단과 화소 변화를 통해 영상을 복원하였으며, 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하는 모습을 보였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제3권3호
• /
• pp.553-558
• /
• 1999

환자의 상태 및 심장 질환 등의 진단에 있어 매우 중요한 정보신호는 심전도 신호이며, 많은 잡음이 혼입되어 있기 때문에 잡음 신호의 필터링이 매우 어렵고 잘못된 신호처리는 심전도 신호의 왜곡을 가져올 수 있다. 심전도 신호의 잡음을 필터링하기 위해 기존의 방법은 다 단계 형태로 필터를 구성하여 처리하기 때문에 신호처리 구조가 복잡하고 연산 량이 많아 처리속도가 느려진다. 이러한 문제를 개선하기 위해 인공지능의 한 기법인 RBF 신경회로망을 이용하여 간단한 구조로 심전도 신호의 필터링 방법을 제안하고, 실험한 결과 우수한 성능을 얻었다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제11권7호
• /
• pp.135-140
• /
• 2013

잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권1호
• /
• pp.112-118
• /
• 2012

일상생활에서 음성안내 시스템을 이용한 안내 방송을 많이 접하게 되는데, 이러한 신호에 주변잡음이 추가되면 그 명료도가 떨어져서 이해하기가 곤란하다. 주변잡음은 항상 일정한 것이 아니라 시시각각 변화하는 불안정한 신호이다. 이렇게 불안정한 신호에 맞춰 출력신호를 조절하기는 어렵다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 잡음의 변화에 따라 음성안내출력신호를 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 주변잡음은 열화된 방송신호에서 저장된 출력신호의 차로 구했다. 이 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하였으며, 음성안내레벨은 잡음의 변화에 따라 적응적으로 변하게 된다. 제안한 방법은 청자의 어음변별력을 향상시켜주며, 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하는 장점이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.793-796
• /
• 2017

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise) 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음인 경우, 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터로 처리하고, AWGN인 경우, 화소변화에 따른 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.351-359
• /
• 2003

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음향 반향제거 방법을 제안하였다. 음향반향제거기의 마이크로폰에 반향 이외의 잡음이 부가될 경우 반향제거기의 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 두 개의 마이크로폰을 이용하여 반향과 선형으로 섞인 잡음을 받은 후 독립성분 분석 기법을 통해 반향과 잡음을 분리하였다. 그리고 분리된 반향 신호를 반향제거기에 사용되는 적응 알고리듬의 기준 신호로 이용함으로서 반향제거기의 성능을 향상시켰다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• Current Optics and Photonics
• /
• 제4권6호
• /
• pp.530-539
• /
• 2020

Hyperspectral images feature a relatively narrow band and are easily disturbed by noise. Accurate estimation of the types and parameters of noise in hyperspectral images can provide prior knowledge for subsequent image processing. Existing hyperspectral-noise estimation methods often pay more attention to the use of spectral information while ignoring the spatial information of hyperspectral images. To evaluate the noise in hyperspectral images more accurately, we have proposed a spectral-spatial cooperative noise-evaluation method. First, the feature of spatial information was extracted by Gabor-filter and K-means algorithms. Then, texture edges were extracted by the Otsu threshold algorithm, and homogeneous image blocks were automatically separated. After that, signal and noise values for each pixel in homogeneous blocks were split with a multiple-linear-regression model. By experiments with both simulated and real hyperspectral images, the proposed method was demonstrated to be effective and accurate, and the composition of the hyperspectral image was verified.