• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.1
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• pp.4-8
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• 1998

본 논문에서는 다양한 전화선 채널을 통하여 수집된 음성 데이터에 포함된 잡음 및 채널 왜곡을 제거하여 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 전 화선을 통과한 음성에 포함된 채널 잡음 및 왜곡을 제거하는 방법으로는 음성신호를 보상하 는 방법으로 CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)과 SM(Stochastic Matching)의 성능을 비교 평가하였다. 잡음제거 방식의 성능을 평가를 위하 여 음소 단위의 반연속 HMM을 이용한 화자독립 단독음 인식을 수행하였다. 인식 실험 결 과, 멜 켑스트럼을 사용한 경우에 CMS가 가장 우수한 성능을 내었고 다음으로 SM과 SBR 순으로 나타났다. 또한 특징벡터를 주변 잡음에 강인하게 하는 가중함수(RPS, BPL)를 사용 한 켑스트럼 계수와 잡음제거 방식을 함께 사용한 경우에 인식 성능이 더욱 향상되었다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.7 no.1
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• pp.5-35
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• 1996

This paper addresses an one-pass parallel thinning algorithm which shows effectiveness in both accuracy and speed. The proposed method is based on parallel iterative boundary removal.Image connectivity are preseved and the algorithms performance is compared to other algorithms especially to parallel thinning algorithm which is the best parallel algorithm have been proposed.Evaluation result shows that the proposed algorithm compare favorably to others.The result shows exact thinning free from one pixel boundary noise and free from distortion of shape.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.439-442
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• 2005

카메라 모바일 폰이 대중화됨에 따라 이제 더 이상 음성 전달 기기로서가 아닌 정보 조작 및 정보 전달 기기로서의 기능이 더욱 중요해졌다. 때문에 이러한 욕구를 충족 시켜주기 위해서는 적시 적소에 정보를 활용할 수 있는 오프라인 문자 인식 시스템이 필요하게 되었다. 하지만, 오프라인 문자 인식 시스템은 카메라를 통해 입력된 영상 중에는 순수 문자 영상뿐만 아니라 배경 이미지나 잡음을 포함한다. 특히, 그림과 함께 삽입 되어져 있는 명함과 같은 텍스트 문서 같은 경우, 삽입되어져 있는 그림 때문에 오인식의 문제가 발생 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라를 통해 입력되는 문서 영상을 문자와 배경 그림을 분리하여 효과적으로 잡음을 제거하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.132-134
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• 1998

웹 상의 메타 검색 엔진, Push 프로그램 그리고 에이전트와 같은 웹 기반 응용 프로그램들은 웹 문서의 취득과 자동 필터링에 대한 능력을 필요로 한다. 이를 위한 인터페이스의 지식들은 대부분 코드 내에서 ad-hoc으로 구현되어 왔다. 본 논문에서는 취득된 웹 문서를 전처리하고 원하는 정보를 추출하기 위한 방법을 제시하고, 웹 상위 신문 기사에 대한 검색으로 실험해 보았다. 검색 시스템은 웹 문서의 전처리 과정을 통해 필요한 정보에만 집중할 수 있고, 아주 적은 양의 일반화된 지식을 토대로 원하는 정보를 용이하게 찾을 수 있었으며, 또한 웹 문서의 형식이 바뀌더라도 크게 영향을 받지 않으며, 새로운 웹사이트의 추가도 용이하였다. 본 논문의 방법으로 구현된 신문 기사 검색 시스템은, URL과 아주 적은 양의 지식만으로도, 10 개의 신문 웹사이트에서 문서를 가져와 효과적으로 해석할 수 있었다. 본 논문의 방법은 메타 검색 엔진이나, 잡지나 신문 기사 정보의 푸쉬(Push) 솔루션, 또는 상품 정보 검색 시스템 등의 설계에 활용될 수 있다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.219-223
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• 2008

초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 많은 파장대의 영상을 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 존재한다. 이로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는다. 따라서 초분광 영상을 이용할 경우, 노이즈가 많이 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 효율적이다. 본 연구에서는 초분광 영상(Hyperspectral Image)의 전처리 과정 중 노이즈 밴드 제거에 초점을 맞추었으며, 이를 위해 프랙탈 차원을 이용하였다. 프랙탈 차원 측정방법 중 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 프랙탈 차원을 측정하고, Continuum Removal 기법을 이용하여 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 분석을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 자동으로 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.10 no.2
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• pp.825-836
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• 2016

In this paper, a speed-up technique for the non-local means (NLM) image denoising method based on local binary descriptor (LBD) is proposed. In the NLM, most of the computation time is spent on searching for non-local similar patches in the search window. The local binary descriptor which represents the structure of patch as binary strings is employed to speed up the search process in the NLM. The descriptor allows for a fast and accurate preselection of non-local similar patches by bitwise operations. Using this approach, a tradeoff between time-saving and noise removal can be obtained. Simulations exhibit that despite being principally constructed for speed, the proposed algorithm outperforms in terms of denoising quality as well. Furthermore, a parallel implementation on GPU brings NLM-LBD to real-time image denoising.

• Smart Media Journal
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• v.1 no.2
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• pp.34-39
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• 2012

In this paper, post-processing step is presented to remove noises and develop a fully automated scheme to segment flowers in natural scene images. The scheme to segment flowers using a level set algorithm in the natural scene images produced unexpected and isolated noises because the level set relies only on the color and edge information. The experimental results shows that the proposed method successfully removes noises in the foreground and background.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.07d
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• pp.3213-3215
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• 2000

뇌자도 신호의 측정은 뇌에서 발생하는 자장 성분을 정밀하게 측정할 수 있으나, 신호의 크기가 매우 작기 때문에 노이즈에 매우 민감하게 동작하며 이러한 노이즈 성분의 발생원인은 외부 환경에 의하여 발생하거나 시스템 내부에서 발생하는 두가지로 나눌 수 있다. 따라서 뇌자도 신호를 측정하는데 있어서 가장 중요한 작업은 신호에 존재하는 노이즈 성분을 제거하는 것이다. 특히 뇌자도 측정 시스템에서는 외부 노이즈 성분을 제거하기 위하여 레퍼런스 채널이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 청각 자극 신호에 의한 뇌자도 신호를 측정하고 측정한 데이터를 사용하여 레퍼런스 채널과 입력신호에 대하여 LMS 알고리즘을 이용한 적응 필터를 모델링 하였다. 그리고, 구현한 적응 필터를 이용하여 뇌자도 신호의 평균값, 표준편차의 통계적 결과를 비교하여 모델링한 적응 필터 방법의 유용성을 확인하였다.

• Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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• v.10 no.5
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• pp.1-8
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• 2001

A measuring system is developed to acquire static image from rotary state through CCD camera in back light illumination by synchronizing chopper to workpiece. In image processing of acquired image, lowpass filter is very useful in view of noise removal, and optimum binary image can be made through histogram equalization which is one of the histogram technique to maximize brightness intensity between workpiece and background. After image treatment applying Laplacian operator, surface roughness is calculated by introducing conversion coefficient of pixel which edge is composed of.

• Journal of Information Processing Systems
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• v.10 no.1
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• pp.55-68
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• 2014

Automatic segmentation of foreground text from the background in degraded document images is very much essential for the smooth reading of the document content and recognition tasks by machine. In this paper, we present a novel approach to the binarization of degraded document images. The proposed method uses a new local contrast feature extracted based on the stroke width of text. First, a pre-processing method is carried out for noise removal. Text boundary detection is then performed on the image constructed from the contrast feature. Then local estimation follows to extract text from the background. Finally, a refinement procedure is applied to the binarized image as a post-processing step to improve the quality of the final results. Experiments and comparisons of extracting text from degraded handwriting and machine-printed document image against some well-known binarization algorithms demonstrate the effectiveness of the proposed method.