• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.156-159
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• 2009

Speckle noise reduction for 3D power doppler ventricle coherent image for restoration and enhancement using wavelet packet transform with separated thresholding is presented. Wavelet Packet Transform divide into low frequency component image to high frequency component image to be multi-resolved. speckle noise is located on high frequency component in multiresolution image mainly. A ventricle image is transformed and inversed with separated threshold function from low to high resolved images for restoration to be utilize visualization for ventricle diagnosis. The experimental result shows that the proposed method has better performance in comparison with the conventional method.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권4호
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• pp.276-283
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• 2021

In this paper, we propose an effective noise reduction method for photon counting imaging using a discrete wavelet transform. Conventional 2D photon counting imaging was used to visualize the object under dark conditions using statistical methods, such as the Poisson random process. The photons in the scene were estimated using a statistical method. However, photons which disturb the visualization and decrease the image quality may occur in the background where there is no object. Although median filters are used to reduce the noise, the noise in the scene remains. To remove the noise effectively, our proposed method uses the discrete wavelet transform, which removes the noise in the scene using a specific thresholding method that utilizes photon counting imaging characteristics. We conducted an optical experiment to demonstrate the denoising performance of the proposed method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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• pp.376-382
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• 2003

최근에, 신호와 영상 데이터에서의 잡음을 제거하기 위한 다양한 형태의 웨이블릿 변환 기법들이 나왔다. 원래 영상에서 잡음을 분리시키는 방법을 이용함으로써, 웨이블릿 변환은 영상의 모서리 요소를 유지할 수 있다. 이런 웨이블릿 분석은 기저 함수가 웨이블릿으로 코드화 될 때 완전하게 이루어진다. 본 논문에서는 영상 신호로부터 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 변환을 사용하는 방법을 제안한다. Donoho 와 Johnstone 에 의해 제안된 웨이블릿 변환 방법이 있지만, 그 변환 방법은 영상의 모든 잡음을 제거할 만큼의 신뢰성이 없다. 이에 본 논문에서는 잡음의 대역폭과 진폭의 형태에 맞는 웨이블릿의 축소량과 경계치에 대한 하나의 알고리즘을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.32-35
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• 2005

Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.513-520
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• 2010

잡음에 의한 열화현상은 디지털화된 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 신호의 에지 성분을 보존함과 동시에 잡음을 제거하기 위한 시간영역과 주파수영역의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호에 중첩된 복합적인 잡음을 감소시키기 위해, 웨이브렛 근사 계수를 이용한 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 신호의 에지와 잡음에 대한 구분 성능을 향상시키기 위해, 웨이브렛 근사계수의 누적으로부터 얻어지는 오차함수의 분포특성을 이용하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.57-63
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• 2008

본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 이변수 가우스 확률밀도함수를 이용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 영역의 스케일간의 관계에 대한 통계적 모델을 이변수 가우스 확률분포로 설정하고, 이에 대한 베이즈 추정법을 통하여 잡음 제거를 수행한다. 베이즈 추정법을 위한 통계 파라메터는 $H{\ddot{o}}lder$ 부등식을 이용하여 근사적으로 추정한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 이변수 사전 확률모델을 이용한 잡음 제거 방법에 비하여 우수한 결과를 보여 준다는 것을 알 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.209-223
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• 2024

4차 산업혁명 시대에 접어들어 데이터 기반의 의사결정이 보편화되고 있다. 하지만 데이터 품질이 확보되지 않은 채 수행되는 데이터 분석은 왜곡된 결과를 낳을 가능성이 존재한다. 수자원 관리의 기초가 되는 수위 데이터도 마찬가지로 결측, 스파이크, 잡음 등 다양한 품질 문제를 가진다. 본 연구에서는 잡음으로 인해 발생하는 데이터 품질 문제를 해결하고자 하였다. 잡음은 데이터의 트렌드 분석을 어렵게 하고 비정상적인 이상치를 생성할 가능성이 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 Wavelet Transform을 이용한 잡음 제거 접근 방안을 제안한다. Wavelet Transform은 신호처리에 주로 사용되는 방법으로 잡음 제거에 효과적인 것으로 알려져 있으며 수집된 데이터의 정답 데이터(True value) 수집을 요구하지 않으므로 시간과 비용을 줄일 수 있다는 점에서 적용이 용이한 편이다. 본 연구는 Wavelet Transform의 성능 평가를 위해 대표적인 머신러닝 기반 잡음 제거 방법인 Denoising Autoencoder와 성능 비교를 수행하였다. 그 결과 Wavelet Transform 중 Coiflets 함수는, Denoising Autoencoder에 비해 Mean Absolute Error, Mean Absolute Percentage Error, Mean Squared Error 등 모든 측면에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 환경에 맞는 적절한 웨이블릿 함수의 선택을 통한 잡음 문제를 효과적으로 해결할 수 있음을 시사한다. 본 연구는 수위 데이터의 품질을 향상시켜 수자원 관리 결정의 신뢰성에 기여하는 강력한 도구로서 Wavelet Transform의 잠재력을 확인한 의의가 있다.

• 한국음향학회지
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• 제19권5호
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• pp.27-34
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• 2000

This paper deals with speech enhancement methods using the wavelet transform. A cycle-spinning scheme and undecimated wavelet transform are used for denoising of speech signals, and then their results are compared with that of the conventional wavelet transform. We apply soft-thresholding technique for removing additive background noise from noisy speech. The symlets 8-tap wavelet and pyramid algorithm are used for the wavelet transform. Performance assessments based on average SNR, cepstral distance and informal subjective listening test are carried out. Experimental results demonstrate that both cycle-spinning denoising(CSD) method and undecimated wavelet denoising(CWD) method outperform conventional wavelet denoising(UWD) method in objective performance measure as welt as subjective listening test. The two methods also show less "clicks" that usually appears in the neighborhood of signal discontinuities.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제9권2호
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• pp.695-706
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• 2014

Partial discharge (PD) measurements have emerged as a dominant investigative tool for condition monitoring of insulation in high voltage equipment. But the major problem behind them the PD signal is severely polluted by several noises like White noise, Random noise, Discrete Spectral Interferences (DSI) and the challenge lies with removing these noise from the onsite PD data effectively which leads to preserving the signal for feature extraction. Accordingly the paper is mainly classified into two parts. In first part the PD signal is artificially simulated and mixed with white noise. In second part the PD is measured then it is subjected to the proposed denoising techniques namely Translation Invariant Wavelet Transform (TIWT). The proposed TIWT method remains the edge of the original signal efficiently. Additionally TIWT based denoising is used to suppress Pseudo Gibbs phenomenon. In this paper an attempt has been made to review the methodology of denoising the PD signals and shows that the proposed denoising method results are better when compared to other wavelet-based approaches like Fast Fourier Transform (FFT), Discrete Wavelet Transform (DWT), by evaluating five different parameters like, Signal to noise ratio, Cross-correlation coefficient, Pulse amplitude distortion, Mean square error, Reduction in noise level.