• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.905-914
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• 2011

영상처리 분야에서 원래의 순수 이미지를 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 매우 중요한 문제이다. 그러나 여러 가지 원인으로 인하여 발생하는 잡음의 발생을 완벽하게 막는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 영상에 포함되어 있는 잡음을 제거하거나 최대한 줄이는 것이 매우 중요한 과제이다. 본 연구에서는 이미지를 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하고, 이를 영상처리 분야에서 자주 사용되는 잡음제거 기법인 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시하였다. 결론적으로, 잡음의 분산의 수준에 관계없이 본 연구에서 제안한 통계적 잡음제거 방법론을 통해 기존의 시그마 필터보다 현저하게 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1383-1391
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• 2018

A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1135-1148
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• 2017

Speech recognition is one of the fascinating fields in the area of Computer science. Accuracy of speech recognition system may reduce due to the presence of noise present in speech signal. Therefore noise removal is an essential step in Automatic Speech Recognition (ASR) system and this paper proposes a new technique called combined thresholding for noise removal. Feature extraction is process of converting acoustic signal into most valuable set of parameters. This paper also concentrates on improving Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) features by introducing Discrete Wavelet Packet Transform (DWPT) in the place of Discrete Fourier Transformation (DFT) block to provide an efficient signal analysis. The feature vector is varied in size, for choosing the correct length of feature vector Self Organizing Map (SOM) is used. As a single classifier does not provide enough accuracy, so this research proposes an Ensemble Support Vector Machine (ESVM) classifier where the fixed length feature vector from SOM is given as input, termed as ESVM_SOM. The experimental results showed that the proposed methods provide better results than the existing methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.426-428
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• 2019

디지털 영상은 카메라 센서의 오작동 및 하드웨어의 오류와 같은 다양한 이유로 잡음에 훼손된다. 특히 AWGN은 전자장비 대부분에서 발견할 수 있기 때문에 다양한 영상 처리 과정에서 AWGN 제거가 필수적으로 이루어진다. 본 논문은 AWGN 환경에서 화소특성을 고려하여 잡음을 제거하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 고주파 성분이 많은 영상에서 비교적 미흡한 성능을 보였으며, 이를 보완하기 위해 마스크 내부 화소 분포를 고려하여 필터링 범위를 설정하였으며, 각 성분에 적합한 필터의 출력은 정규분포에 따라 가중치를 가감하여 최종 출력을 정한다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 이용하여 기존 방법과 비교하였다.

• 비파괴검사학회지
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• 제20권6호
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• pp.568-573
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• 2000

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.959-962
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• 2012

영상을 획득, 전송, 저장하는 과정에서 여러 가지 원인에 의하여 열화가 발생하고 있으며 열화의 주요한 원인은 잡음에 의한 것이라 알려져있다. salt & pepper 잡음에 의해 훼손된 영상을 회복시키는 기본적인 방법에는 MF, AF, CWMF 등이 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 검출과 잡음의 제거로 나눈다. 비 잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 제안된 알고리즘 필터로 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 성능을 비교하고 PSNR을 판단기준으로 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.173-175
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• 2017

디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있으며, 이에 따라 영상 처리는 지능적이고 효율적인 방법으로 처리, 분석하는 기술 분야로 각광받고 있다. 일반적으로 잡음은 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(addtive white Gaussian noise), salt and pepper 잡음, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 밀도를 이용하여 잡음 형태에 따라 처리하는 복합잡음 제거 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.798-800
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• 2014

최근 디지털 영상 기술의 향상에 따라 영상데이터 전송뿐만 아니라 멀티미디어 통신 서비스를 통해 대부분 통신 기술들이 발전하고 있다. 그러나 영상을 저장하고 전송하는 과정에서 잡음이 여전히 발생하며 이러한 잡음은 영상의 품질을 급격히 저하시킨다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 SMF, CWMF, SWMF 등이 제안되었으며 이때 필터들은 잡음에 지장이 있어서 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 임펄스 잡음 제거 성능을 확인하기 위해 알고리즘 판단 기준으로 PSNR (peak signal to noise ratio) 을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.66-73
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• 2010

Vehicles experience the impact due to harsh road conditions. Contact with a barrier on a road induces vehicles to vibrate, which brings about an impact sound. The attenuation of the impact sound is an important issue since passengers may complain about the impact noise. However, the perfect removal of impact noise is not possible as most of impact noise is caused by external conditions. It is thus necessary to make vehicles to possess more desirable sound quality characteristic of impact sound. More research is needed on objective attributes of impact sound; it is not a simple matter since impact noise is transient in nature and has a high level of sound at an instantaneous moment. A new objective attribute of impact noise is designed by using wavelet transform. Wavelet transform is appropriate for the analysis of transient signals such as impact noise. The usefulness of new objective attribute, which is a sound metric, is examined by comparison with the mean subjective rating for real impact noise of passenger cars. The new sound metric has better correlation with the mean subjective rating than already existing sound metrics

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.11-18
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• 2006

본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.