디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 잡음은 이러한 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 잡음 제거는 영상 처리에서 필수적인 과정이며, 잡음의 종류에는 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며 AWGN이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 잡음의 영향을 완화하기 위해, 전처리 과정으로 국부 마스크를 9개의 영역으로 구분하여 각 화소들의 평균을 이용한 에지 검출 방법을 적용한다. 그리고 변형된 에지 검출의 결과에 임계값을 적용하여 국부 마스크에 서로 다른 필터를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
DMB 및 WiBro 기술의 개발 및 보급으로 인해, 영상을 이용한 디지털 컨텐츠 산업이 발전하고 있다. 이에 따라, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 정확한 정보전달 및 보존을 위해 영상의 열화현상을 제거하여야 한다. 열화현상의 대표적인 원인으로 잡음이 알려져 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 가우시안 잡음환경하에서 영상복원을 위해 적응적인 임계값을 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 에지영상의 히스토그램으로부터 임계값을 설정하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터, MSE와 PSNR을 이용하여 제안한 방법의 잡음제거 성능을 확인하였다.
현재까지 운전중인 변압기에 전기적인 부분방전 측정기법을 적용하기 위한 가장 큰 문제점은 외부 코로나 노이즈를 제거하는 것이다. 본 논문에서는 외부 코로나 노이즈를 제거하고 변압기 내부의 결함에 의한 부분방전 신호만을 측정하는 기법에 대하여 연구하였다. 현장에서 운전중인 변압기에서의 부분방전과 코로나 노이즈의 발생 형태를 모의하기 위하여 모의 변압기 내에 침-평판 전극을 이용하여 변압기 내부 부분방전을 발생시켰으며, 동시에 변압기 외부의 공기 중에 봉-구 전극을 이용하여 외부 코로나 노이즈를 발생시켰다. 변압기 접지선에 설치한 로고우스키 코일에는 변압기의 내부 결함에 의해 발생되는 부분방전 신호와 외부 코로나 노이즈가 동시에 측정되었다. 변압기 외부에 안테나 센서를 이용하여 외부 코로나 노이즈를 별도로 측정하여, 코로우스키 코일에서 측정된 신호에서 코로나 노이즈를 제거한 결과, 변압기 내부의 부분방전에 의한 신호만을 효과적으로 검출할 수 있었다.
사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.
Currently, partial discharge diagnosis in the field of prevention applied technology and diagnostic equipment is a possible strong limit to remove the noise generated by external or internal I still have one unreliable diagnosis. This technology is the noise removal from signal the time lag analysis algorithms technique is applied by a fundamental. Increasing the reliability in terms of technology spectrum frequence of analysis method for by applying the acquisition through the position of the frequency content and sources of traffic lights partial discharge of the acquisition of signal analysis to judge whether a way diagnosis the environment of the scene, and conditions. Partial discharge signal and make the discharge while building blocks were found through the Analysis. Spectrum frequence of Analysis and wide discharge part, to be more precise, in line with the various functions, including the analysis technique band. Diagnosis and comes up with advanced technology that can detect the presence of a position. This method is portable single device developed for maintenance and mobility and ease and convenience of getting caught by discharge of the pattern analysis and position detection method suitable for a new diagnosis will suggest.
FM-CW 레이다 시스템에서는 이동 목표물 및 기상 현상 등의 원격탐지를 위하여 각 거리에 따른 변이 주파수 및 추가적인 도플러 스펙트럼의 추정이 필요하다. 이러한 주파수 대역에 따른 신호의 크기는 목표물의 탐지 여부 및 추적을 위한 매우 중요한 파라메터이다. 그러나 레이다 운용환경에서는 매우 큰 크기를 갖는 클러터등의 성분이 효과적으로 제거되지 않는다면 시스템의 성능이 현저히 저하될 수 있다. 즉 레이다 시스템에서의 위상잡음으로 인하여 신호 및 클러터 등이 스펙트럼 영역에서 분산되어 나타나는 경우 클러터 제거뿐만 아니라 추정 주파수에도 심각한 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 위상잡음이 목표물 정보 추출을 위한 주파수 추정에 미치는 영향을 분석하였다.
본 논문은 기존 경계 추출 방법의 문제점인 임계치 선정 문제와 평활화로 말미암아 경계에서 발생할 수 있는 흐림 현상을 제거할 수 있는 방법을 제안함을 목적으로 한다. 이를 위해 $3{\times}3$ 창내에서 화상이 가질 수 있는 구조 특징을 세 부류의 화상 구조로 정의해 놓고 주어진 영상에 톨이론을 적용하여 해당 영역들이 어느 화상 구조에 속하는지를 파악한다. 화상 구조의 파악이 끝난 후 해당 영역이 잡음 영역이면 잡음 제거를, 경계선에 해당 되면 경계선을 추출한다. 이 때 경계 영역에 잡음이 들어 간 경우이면 잡음을 제거 하면서 동시에 경계선을 추출한다. 제안한 방법의 실험 결과 본 방법은 임계치 선정 없이 경계를 추출할 수 있었으며 경계 영역에서의 흐림현상도 효과적으로 제거할 수 있음을 알 수 있었다.
IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
최근 IoT 기술과 통신매체의 발전에 따라 다양한 영상 장비가 산업 현장에서 사용되고 있다. 카메라와 센서에서 취득된 영상 데이터는 송수신 과정에서 잡음의 영향을 받기 쉬우며, 시스템의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 잡음 제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 AWGN에 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 디테일을 보존하기 위해 화소값 분포패턴에 기반한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 화소값 분포패턴에 따라 가중치를 계산하였으며, 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음 제거 성능을 분석하기 위해 기존 방법과 비교하여 확대영상 및 PSNR을 사용하여 시뮬레이션하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 중요 특성을 보존하며 기존 방법에 비해 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
Park, Jun-Oh;Jang, Won-Kweon;Kim, Seong-Hui;Jang, Hong-Sul;Lee, Seung-Hoon
Journal of the Optical Society of Korea
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제15권3호
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pp.278-282
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2011
We discuss two possible optical noise sources in an electro-optic camera loaded on a low earth orbit satellite. The first noise source was a reflection at the window for signal rays incident upon the window which is placed before the FPA plane. The second noise source came from a reflection at the surface of the FPA cell when the signal flux is not entirely absorbed. We investigate the noise generation processes for two optical noise sources, and a parametric solution is used to estimate the optical noise effects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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