• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.217-219
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• 2019

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상처리란 의료용 사진해석, 물체인식등 다양한 응용 분야에서 실용화 되어지고 있으며, 영상잡음의 종류는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, Salt and Pepper 잡음 등이 있다. 잡음은 영상을 훼손 시키는 불필요한 정보를 의미하며, 잡음제거는 일반적으로 필터로 제거한다. 대표적인 잡음제거 방법으로는 메디안필터, 평균필터 등이 있으며, 메디안 필터는 Salt and Pepper 잡음을 제거하는데 효과적이지만, 잡음밀도가 높은 영역에서 잡음제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이웃한 픽셀을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다.

• 수산해양기술연구
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• 제51권3호
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• pp.340-347
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• 2015

The Commission for Conservation of Antarctic Marine Living Resources (CCAMLR) is utilized to manage krill resources using acoustic data collection and a scientific observer program operating on the fishing boats. However, the acoustic data were contained seriously noise, example of background, spike, and intermittent noise, due to purpose of fish boats. In this study, the noise removal techniques were confirmed the potential of the acoustic data analysis. Acoustic system and frequency used in the survey were commercial echosounder (ES70, SIMRAD) and 200 kHz split beam transducer. Acoustic data were analyzed using Echoview software (Myriax), and general data analysis and new noise removal method was used. Although a variety of noise, most of the noises have been removed using the noise removal processing. We confirmed the possibility of analyzing the acoustic data obtained from fish boats. The results will be useful for analysis of the acoustic data acquired from krill fishing boats.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.179-181
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• 2009

본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 임펄스 노이즈 영상의 적응적 노이즈 검출 및 변형된 형태의 Gaussian 노이즈 제거 기법에 대해 제안한 다. 노이즈 검출을 위한 제약 조건을 결정을 위하여 국부 평균, 국부 분산 그리고 국부 최대값을 이용하였다. 또한 검출된 노이즈 제거를 위한 변형된 형태의 Gaussian 필터를 사용하기 위해 노이즈 정도를 조절하기 위한 튜닝 매개변수(tuning parameter)를 사용하였다. 실험 결과를 통해 제안된 방식이 기존 방식보다 효과적으로 노이즈 검출 및 제거 되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.255-257
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• 2018

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단과 화소 변화를 통해 영상을 복원하였으며, 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하는 모습을 보였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-681
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• 2019

잡음 제거는 영상 처리의 선행 과정에서 필수적으로 이루어지며, 잡음의 종류와 영상의 환경에 따라 다양한 기법들이 연구되고 있다. 그러나 기존 AWGN(additive white gaussian noise) 제거 기법들은 고주파 성분이 많은 영상에 대해 블러링 현상을 일으키며 다소 부족한 성능을 보인다. 따라서 본 논문에서는 영상의 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 내부 화소 특성에 따라 고주파 성분필터와 저주파 성분 필터를 설정하며, 기준치에 입력 영상을 가감하여 각 필터의 출력을 계산한다. 최종 출력은 두 필터의 출력에 표준편차와 가우시안 분포를 통해 계산된 가중치를 적용한 것을 합산하여 구한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 시뮬레이션을 통해 이를 확인하였다.

• Biomedical Engineering Letters
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• 제8권4호
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• pp.365-371
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• 2018

Uninterrupted monitoring of multiple subjects is required for mass causality events, in hospital environment or for sports by medical technicians or physicians. Movement of subjects under monitoring requires such system to be wireless, sometimes demands multiple transmitters and a receiver as a base station and monitored parameter must not be corrupted by any noise before further diagnosis. A Bluetooth Piconet network is visualized, where each subject carries a Bluetooth transmitter module that acquires vital sign continuously and relays to Bluetooth enabled device where, further signal processing is done. In this paper, a wireless network is realized to capture ECG of two subjects performing different activities like cycling, jogging, staircase climbing at 100 Hz frequency using prototyped Bluetooth module. The paper demonstrates removal of baseline drift using Fast Fourier Transform and Inverse Fast Fourier Transform and removal of high frequency noise using moving average and S-Golay algorithm. Experimental results highlight the efficacy of the proposed work to monitor any vital sign parameters of multiple subjects simultaneously. The importance of removing baseline drift before high frequency noise removal is shown using experimental results. It is possible to use Bluetooth Piconet frame work to capture ECG simultaneously for more than two subjects. For the applications where there will be larger body movement, baseline drift removal is a major concern and hence along with wireless transmission issues, baseline drift removal before high frequency noise removal is necessary for further feature extraction.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권2호
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• pp.183-190
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• 2013

본 논문에서는 첨부 노이즈에 의해 훼손된 왜곡 영상의 공간 적응적 노이즈 검출 및 제거 기법에 대해 제안한다. 일반적인 영상이 가우시안 분포 특성을 갖는다는 가정 하에 왜곡 영상으로부터 국부 통계 특성을 산출하여 첨부 노이즈 정보를 예측하고, 예측된 노이즈 정보의 통계 특성을 활용하여 첨부 노이즈 정도를 분류하는 기법에 대해 제안한다. 더불어, 노이즈 분류에 따라 보정된 가우시안 필터의 매개변수 및 필터 윈도우 크기를 설정한 적응 노이즈 필터 기법에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 성능이 기존 방식과 비교하여 객관적, 주관적으로 우수한 능력을 갖고 있음을 확인할 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제58권3호
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• pp.223-229
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• 2022

This study investigated the methods of effectively removing noises in the acoustic data collected from the cold water zone of the East Sea, and converted that data into NASC values for comparison and analysis. First, the noises accompanying the acoustic data were divided into background noise, impulse noise, transient noise and attenuated signals according to the pattern characteristics. Then, the NASC values before and after noise removal were compared. As a result, the background noises were found to show the highest difference of 6,946 times in the NASC values before and after removal. The attenuated signals showed that the NASC values were higher after the removal.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권2호
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• pp.125-131
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• 2008

Hyperion, AVIRIS 등의 초분광 영상은 기존의 다중분광 영상보다 넓은 파장대의 영상을 좁은 폭의 많은 밴드로 취득하기 때문에 다양한 분야의 연구에 이용되고 있다. 하지만 밴드별로 취득하는 파장대가 짧고 밴드수가 많아 계산량이 증가하며, 밴드간의 높은 상관관계 및 노이즈 밴드가 발생하는 한계가 존재한다. 이런 한계로 인해 기존에 알려진 분석기법의 적용결과가 제대로 도출되지 않는 경우도 발생한다. 따라서 초분광 영상을 사용할 경우, 노이즈가 포함된 밴드를 제거한 후 영상분석을 하는 것이 보다 정확하고 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 대표적인 곡면차원 측정 방법인 삼각기둥 표면적 기법을 이용하였다. 각 밴드별 프랙탈 차원을 측정하고, 이를 정규화 하기 위해 Continuum Removal 기법을 적용한 뒤 경향을 살펴보았다. 경험적으로 구한 임계값을 통해 상대적으로 정보량이 적은 35개 밴드를 노이즈 밴드로 판단하여 제거하였다. 실험 영상으로는 EO-1 위성에서 취득되는 Hyperion 초분광 영상을 사용하였다. 실험 결과 프랙탈 차원 및 Continuum Removal 기법을 통해 Hyperion 초분광 영상의 노이즈 밴드를 추출하여 제거할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1551-1557
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• 2019

현대 사회는 4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전에 따라 다양한 영상 매체들이 보급되고 있으며, 이러한 흐름에 따라 영상 및 데이터 통신에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 AWGN 제거 기법들은 잡음 제거 과정에서 블러링 현상을 일으키며 영상의 정보를 훼손시키는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 AWGN을 제거 과정에서 영상의 정보 손실을 최소화하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 AWGN을 유추하여 잡음의 특성에 따라 가중치를 적용하며, 고주파 성분에 강한 필터와 저주파 성분에 강한 필터의 출력을 가감하여 출력을 계산한다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 AWGN 제거 과정에서 블러링 현상이 적었으며 잡음 제거 성능이 우수하였다.