• 한국통신학회논문지
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• 제24권9B호
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• pp.1731-1741
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• 1999

칼라 영상은 센서 잡음이나 채널 전송 에러에 의해 생기는 잡음에 의해 자주 오염되어진다. 이러한 칼라 잡음을 제거하기 위해 벡터 미디안, 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터 등 여러 형태의 필터들이 개발되어져 왔다. 본 논문에서 제안된 클러스터 필터는 잡음에 오염된 환경 하에서 강건한 소속함수 값을 얻을 수 있는 가능적 c-mean 클러스터링 방법을 이용하였다. 또한, 본 논문에서는 혼합된 잡음에서 우수한 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터를 개선하여, 원도우내의 화소중 중심에 위치한 화소에는 더 가중치를 부여하여 가중화 된 평균 필터링을 수행하는 가중화 벡터$\alpha$-trimmed 평균 필터를 제안하였다. 본 논문에서는 칼라 잡음이 발생한 영상에서 제안된 필터들의 성능을 평가하기 위해 칼라 잡음 발생기를 구현하였으며, 실험 결과는 NCD 척도 및 관측자의 시각에 의해 평가되었다. 실험 결과 제안된 퍼지 클러스터 필터는 NCD 관점에서 기존의 필터들에 비해 혼합된 잡음에서 우수한 성능을 보였고, 제안된 가중화된 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터는 벡터 $\alpha$-trimmed 평균 필터에 비해 어떠한 잡음 하에서도 양호한 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1284-1289
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• 2016

최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 훼손된 영상을 네 개의 영역으로 세분화하고 각 화소들의 잡음 종류를 추정하여 salt and pepper 잡음과 AWGN으로 나누어 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 세분화된 영역의 히스토그램 확률 가중치 마스크를 이용하여 처리하였으며, AWGN으로 훼손된 경우, 세분화된 영역의 분산을 이용하여 각 영역의 분산에 따라 가중치를 다르게 적용하여 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 제안한 필터의 성능 평가를 위해 PSNR을 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.202-207
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• 2021

영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.213-215
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• 2021

IoT 기술의 발달에 따라 인공지능과 자동화와 같이 다양한 기술들이 산업현장에 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 특히 디지털 이미지에 기반한 시스템은 센서의 결함 및 통신 환경의 문제 등으로 영상에 잡음이 발생하여 오작동이 발생할 수 있다. 따라서 전처리 과정으로 영상처리의 연구가 지속되어 왔으며, 잡음의 종류와 영상의 특징에 따라 효과적인 잡음제거 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음제거 과정에서 에지성분의 보호를 위한 변형된 공간가중치 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링마스크를 4개의 영역으로 분할하여 각 영역의 표준편차를 계산한다. 최종출력은 표준편차값이 가장 낮은 영역에 대해 공간가중치를 적용하여 필터링하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 기존 방법에 비해 우수한 임펄스 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.407-409
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• 2021

4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2021

현재 IoT기술이 발전함에 따라 모니터링 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상처리가 다양한 형태로 사용되고 있다. 영상 데이터는 송, 수신 과정에서 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하고, 제거되지 않을 경우 영상 정보의 손실이나 오류 전파가 발생한다. 따라서 영상의 잡음제거는 필수적이다. 영상의 잡음 중 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 AF, MF, A-TMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음에서 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음제거를 위하여 잡음 판단 후 중심화소가 비잡음인 경우 원화소로 대치하고, 잡음인 경우 필터링 마스크를 8방향으로 세분화하여, 평균을 구하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 기존의 방법들과 비교, 분석하여 성능을 평가한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.230-242
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• 2020

201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1130-1133
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• 2003

The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.1650-1656
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• 2004

In this paper, a multi-adaptive filter is proposed for removing EOG and the 60 Hz power supply noise from EEG measured in the frontal lobe and the feedback output control method is implemented for biofeedback. The multi-adaptive filter has been implemented on the TMS320C6711 DSP system and the feedback output control algorithm has been realized by calculating the ratio of alpha wave on the TMS320C31 DSP system with real time performance. Through the experiment using the implemented multi-adaptive filter and feedback output controller, we demonstrate that the proposed adaptive filter effectively removes EOG and the 60 Hz power supply noise from the measured EEG in the frontal lobe and the feedback algorithm controls the level of stimulation by the ratio of the alpha wave.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.1394-1397
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• 1987

It is difficult to detect edge segments from a noisy image since the image have a noise in piratical applications which utilize some type of visual input capability. Hence, the proposed algorithm consists of the modality tests based on parallel statistical tests without a noise removal preprocessing or postprocessing, and the edge detection technique With one-Pixel edge segments in this paper. The algorithm is very reliable and effective in the case of those situations where the Picture is poor quality and low resolution. And it does'nt require thinning operation and thresholding in hand. Experimental comparision With the more conventional techniques when applied to typical low-quality Pictures confirms good capabilities of the algorithm.