• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.393-396
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• 2010

본 논문에서는 영상신호의 전송과정에서 임펄스 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원을 위한 알파-트림 필터를 제안 하였다. 제안된 필터는 먼저 형태학상의 잡음 검출기를 이용하여 잡음화소를 확인하고 알파-트림 평균 필터를 이용하여 임펄스 노이즈를 제거 한다. 이 제안된 필터는 정확하게 잡음 검출을 할 수 있으며, 에지 영역의 보존 및 효과적으로 임펄스 잡음을 제거 할 수 있다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.57-68
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• 2023

Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
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• 대한의용생체공학회 1993년도 춘계학술대회
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• pp.74-77
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• 1993

Estimation and removal of power line interference in the electrocardiogram using adaptive noise cancelling techniques is presented. The system identification concepts are used to design the noise cancelling filter and the prediction error method is used to adjust filter coefficients. Computer simulation were performed to compare this method with the Lekov's method.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.179-181
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• 2018

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 영상장비의 데이터는 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 정확성에 영향을 끼쳐 오차를 유발하며 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 고밀도의 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 방향성 유효 화소를 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높아지면서 성능이 저하하는 모습을 보였다. 반면, 제안하는 방법은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서도 방향성 유효 화소를 고려한 디노이징을 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주며, 확대 영상을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.672-678
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• 2020

최근 들어 초고속의 영상 촬영이 가능한 저가이며 성능이 우수한 카메라가 등장함에 따라서 물체의 미세한 움직임까지 정확하게 묘사한 초고속의 영상들이 보편화되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 빠른 속도로 입력되는 초고속의 영상으로부터 예기치 않게 포함된 잡음을 제거한 다음, 잡음이 제거된 영상으로부터 피부 영역과 같이 개인 정보를 대표할 수 있는 관심 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 입력받은 초고속의 영상으로부터 비정상적인 전기 신호로 인해 발생한 잡음을 양방향의 필터를 적용하여 제거한다. 그런 다음, 사전 학습을 통해 생성한 색상 분포 모델을 사용하여 영상 내에 포함된 개인 정보를 대표하는 관심 영역인 피부 영역을 정확하게 추출한다. 실험 결과에서는 본 연구에서 소개된 알고리즘이 여러 가지의 초고속 영상으로부터 잡음을 제거한 다음 관심 영역을 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제시된 접근 방법은 영상 전처리, 잡음 제거, 목표 영역의 추적 및 감시 등과 같은 컴퓨터 비전 및 패턴인식과 관련된 여러 가지의 응용 분야에서 유용하게 사용될 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.1483-1489
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• 2022

최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

• 정보기술응용연구
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• 제3권2호
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• pp.133-147
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• 2001

본 논문에서는, 문자와 그림을 포함한 컬러 영상에서 낮은 명도의 색상으로 인쇄된 문자를 효율적으로 추출하기 위하여, 컬러 영상에 대한 2치화와 잡음을 제거하는 새로운 방법을 제안하였다. 컬러 영상에 포함된 문자를 추출하기 위한 컬러 영상의 2치화는, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 화소수 비에 따라 이 두 영역간의 컬러 관계성을 구하고, 이 관계성과 예비임계값에 의해 계산된 임계값에 의하여 이루어진다. 예비임계값은 입력 영상에 대한 RGB 히스토그램의 분석에 의하여 구하며, 입력영상의 배경후보영역과 문자후보영역의 기준이 된다. 제안한 임계값은 잡음의 양에 따라 동적으로 계산되므로, 문자정보는 최대한 유지하고, 잡음은 효과적으로 제거할 수 있다. 또, 본 연구에서는 2치화 영상에 포함된 잡음의 효과적 제거를 위하여, 다양한 컬러 영상의 2치화 영상에 포함된 잡음패턴을 분석하여 잡음패턴 테이블을 만들었다. 2치화 영상에 포함된 잡음은 잡음패턴 테이블과 템플릿 매칭을 하여 잡음의 분포도가 계산되고, 이 분포도에 의하여 잡음의 난이도를 3단계로 분류하였다. 잡음의 제거는 분류된 난이도에 따라 별개의 처리 과정을 두어 수행하므로, 잡음제거의 효율을 높였고, 처리시간을 줄였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.173-178
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• 2008

In this paper, we present a new impulsive noise detection technique. To remove the impulse noise without detail loss, only corrupted pixels must be filtered. In order to identify the corrupted pixels, a new impulse detector based on rank and value estimations of the current pixel is proposed. Based on the rank and value estimations of the current pixel, the new proposed method provides excellent statistics for detecting an impulse noise while reducing the probability of detecting image details as impulses. The proposed detection is efficient and can be used with any noise removal filter. Simulation results show that the proposed method significantly outperforms many other well-known detection techniques in terms of image restoration and noise detection.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2701-2706
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• 2009

잡음은 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise)이 있으며, 이들 잡음을 제거하기 위한 다양한 방법들이 제안되었다. 잘 알려진 필터로는 Mean, Min-max, Median 필터 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음에 따라 각기 다른 특성을 나타낸다. 그리고 임펄스 잡음과 AWGN이 중첩된 환경에서는 단일 필터로서는 잡음제거에 있어 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경에서 영상을 복원하기 위해, 잡음확률을 이용한 필터를 제안하였으며,시뮬레이션을통해기존의방법들과그성능을비교하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제23권5호
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• pp.455-464
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• 2007

Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.