• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제7권6호
• /
• pp.1309-1314
• /
• 2012

SAMED 필터는 미디언 부필터들의 출력을 선형 FIR 필터의 입력으로 사용하는 다단 필터로 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군(filter class)으로 소개되었다. 본 논문에서는 여러 가지 잡음 환경에서 주어진 영상에서 각 차수에 대한 최적 SAMED 필터를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 연속 SAMED 필터가 아닌 각 차수에 대한 SAMED 필터의 성능을 분석함으로써 잡음의 종류에 따라서 각 차수의 효율이 다름을 보였다. 가우스 잡음의 경우는 낮은 차수의 필터들이 계산량 대비 성능이 우수한 반면 임펄스 잡음의 경우는 반대의 성향을 보인다는 사실을 밝혔다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.68-72
• /
• 2004

InGaP/GaAs HBT공정을 이용하여 1.75 ㎓의 전압제어 발진기를 설계한다. 전압제어 발진기의 위상 잡음을 개선하기 위하여 저역 통과 필터의 특성을 가지는 새로운 잡음 제거 회로를 제안하고, 극 소형화를 위하여 FR-4 기판의 특수한 적층 구조를 이용한다. 제작된 전압제어 발진기의 주파수 변화 범위는 약 200 MHz이고, 위상 잡음은 120 KHz 옵？에서 -119.3 ㏈c/Hz이다. VCO 코어의 소비 전력은 공급 전원 2.8 V에서 11.2 ㎽이고, 출력 파워는 -2 ㏈m이다. FOM의 계산치는 191.7로써, 지금까지 발표된 FET나 HBT 전압제어 발진기보다 좋은 성능을 보인다. 완성된 전압제어 발진기의 크기는 3.266 mm ${\times}$ 3.186 mm로 극소형이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.691-693
• /
• 2017

영상처리는 현대사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 확대되고, 중요한 분야로 이용되고 있다. 영상 데이터는 영상을 전송하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, 대표적으로는 salt & Pepper 잡음이 있다. salt & pepper 잡음을 제거하기 위한 기존의 방법들은 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상의 히스토그램을 이용한 가중치 필터와 국부 마스크의 방향에 따른 spline 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.694-696
• /
• 2017

영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히, 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 영상에 발생한 잡음을 이웃 화소로 대체하는 동시에 에지 보존을 위해 국부 마스크의 방향에 따른 가중치 필터로 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.956-958
• /
• 2016

현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음이 발생한다. 이러한 영상에 첨가된 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 에지 검출을 이용하여 국부 마스크의 화소의 방향에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• Geosystem Engineering
• /
• 제21권5호
• /
• pp.251-261
• /
• 2018

With the urbanization in recent years, the power line interference noise in electromagnetic signal is increasing day by day, and has gradually become an unavoidable component of noises in magnetotelluric signal detection. Therefore, a kind of power line interference noise elimination method based on independent component analysis in wavelet domain for magnetotelluric signal is put forward in this paper. The method first uses wavelet decomposition to change single-channel signal into multi-channel signal, and then takes advantage of blind source separation principle of independent component analysis to eliminate power line interference noise. There is no need to choose the layer number of wavelet decomposition and the wavelet base of wavelet decomposition according to the observed signal. On the treatment effect, it is better than the previous power line interference removal method based on independent component analysis. Through the de-noising processing to actual magnetotelluric measuring data, it is shown that this method makes both the apparent resistivity curve near 50 Hz and the phase curve near 50 Hz become smoother and steadier than before processing, i.e., it effectively eliminates the power line interference noise.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.237-242
• /
• 2022

관제 및 측정 시스템 등에서 고품질 영상을 획득하는 것은 중요한 요소 중 하나이다. 영상 획득 기술 중에서 SFF (Shape from Focus)는 물체를 광축 방향으로 사전에 결정된 스텝 사이즈로 이동시킴으로써 초점 정도가 다른 2D 영상들을 획득함으로써 삼차원 형상을 복원하는 기술이다. SFF를 위해 일정한 스텝 사이즈로 물체를 이동시킬 때 각 스텝에서 광축 방향으로 기계 진동, 즉 지터 노이즈가 발생한다. 본 논문에서는 이 지터 노이즈의 영향을 줄이기 위해 새로운 상태 추정 필터를 설계 및 적용한다. 제안된 방법의 적용을 위해 지터 노이즈와 초점 커브는 가우시안 함수로써 모델링한다. 실험 결과들을 통해 제안된 방법의 효율성을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권4호
• /
• pp.474-480
• /
• 2020

최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제15권2호
• /
• pp.102-110
• /
• 2015

The main source of noise in computed tomography (CT) images is a quantum noise, which results from statistical fluctuations of X-ray quanta reaching the detector. This paper proposes a neural network (NN) based hybrid filter for removing quantum noise. The proposed filter consists of bilateral filters (BFs), a single or multiple neural edge enhancer(s) (NEE), and a neural filter (NF) to combine them. The BFs take into account the difference in value from the neighbors, to preserve edges while smoothing. The NEE is used to clearly enhance the desired edges from noisy images. The NF acts like a fusion operator, and attempts to construct an enhanced output image. Several measurements are used to evaluate the image quality, like the root mean square error (RMSE), the improvement in signal to noise ratio (ISNR), the standard deviation ratio (MSR), and the contrast to noise ratio (CNR). Also, the modulation transfer function (MTF) is used as a means of determining how well the edge structure is preserved. In terms of all those measurements and means, the proposed filter shows better performance than the guided filter, and the nonlocal means (NLM) filter. In addition, there is no severe restriction to select the number of inputs for the fusion operator differently from the neuro-fuzzy system. Therefore, without concerning too much about the filter selection for fusion, one could apply the proposed hybrid filter to various images with different modalities, once the corresponding noise characteristics are explored.

• 응용통계연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.233-245
• /
• 2008

본 논문은 영상을 획득할 때 잡음센서나 통신채널 불량으로 흔히 생기는 임펄스 잡음을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. 제안된 방법은 잡음 픽셀 검출과 추정이라는 두 단계에 의해 이루어진다. 임펄스 잡음 검출기를 통하여 영상 전체에 걸쳐 잡음 픽셀여부를 검출한 후 잡음 픽셀로 판정되면 주변의 잡음 픽셀 개수에 따라 적응력 있게 $3{\times}3$ 윈도우의 가중평균 혹은 $5{\times}5$ 윈도우의 가중평균을 사용하여 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상실험을 통하여 기존의 잡음 제거 방법들과 정성적인 비교, PSNR과 MAE를 통한 정량적인 비교 그리고 수행 시간을 측정한 결과 제안된 방법은 잡음 제거는 물론 원영상에 대한 상세한 정보 보존력이 뛰어나고 수행 시간 면에서도 우수함을 보였다.