Journal of information and communication convergence engineering
/
제19권1호
/
pp.54-60
/
2021
Various digital devices were supplied throughout the Fourth Industrial Revolution. Accordingly, the importance of data processing has increased. Data processing significantly affects equipment reliability. Thus, the importance of data processing has increased, and various studies have been conducted on this topic. This study proposes a modified Gaussian filter algorithm based on a fuzzy membership function. The proposed algorithm calculates the Gaussian filter weight considering the standard deviation of the filtering mask and computes an estimate according to the fuzzy membership function. The final output is calculated by adding or subtracting the Gaussian filter output and estimate. To evaluate the proposed algorithm, simulations were conducted using existing additive white Gaussian noise removal algorithms. The proposed algorithm was then analyzed by comparing the peak signal-to-noise ratio and differential image. The simulation results show that the proposed algorithm has superior noise reduction performance and improved performance compared to the existing method.
Journal of information and communication convergence engineering
/
제20권3호
/
pp.195-203
/
2022
Noise generated during image acquisition and transmission can negatively impact the results of image processing applications, and noise removal is typically a part of image preprocessing. Denoising techniques combined with nonlocal techniques have received significant attention in recent years, owing to the development of sophisticated hardware and image processing algorithms, much attention has been paid to; however, this approach is relatively poor for edge preservation of fine image details. To address this limitation, the current study combined a steering kernel technique with adaptive masks that can adjust the size according to the noise intensity of an image. The algorithm sets the steering weight based on a similarity comparison, allowing it to respond to edge components more effectively. The proposed algorithm was compared with existing denoising algorithms using quantitative evaluation and enlarged images. The proposed algorithm exhibited good general denoising performance and better performance in edge area processing than existing non-local techniques.
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 복합 잡음 환경에서 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단을 통해 영상 복원을 진행하며, 공간적 특성과 화소 변화를 고려하여 잡음을 제거한다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하여 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 및 프로파일 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.
잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 CWMF, SWMF, A-TMF가 있으며 기존의 방법들은 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크의 잡음밀도에 따라 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
The noise removal as a preprocessing was tried with various kinds of wavelet pairs. Wavelet transform for 2D images generally uses the same wavelets as basis functions in horizontal and vertical directions. A method with different wavelets was tried for each direction separately, which gives more precise interpretation of the classification. Total 486 pairs of wavelets from nine basis functions were tried to remove image noises. The classification accuracies before and after the noise removal were compared. Although all kinds of wavelet pairs showed the increased accuracies in classification, there were best and worst wavelet pairs depending on the data sets. Wavelet pairs with low energy percentage of LL band showed the high classification accuracy. A pattern was found in the results that very similar vertical accuracy was distributed for each horizontal ones. Since Haar is the shortest length filter, Haar could be a predictor wavelet to find the good wavelet pairs.
In this paper, we propose a machine learning method for random noise removal in image deblurring. The proposed method uses a logistic regression to select reliable data to use them, and, at the same time, to exclude data, which seem to be corrupted by random noise, in the deblurring process. The proposed method uses commonly available images as training data. Simulation results show an improved performance of the proposed method, as compared with the median filtering based reliable data selection method.
The ultrasonic images are corrupted by the granular pattern noise - a speckle noise. The speckle exist in the type of coherent imaging systems, and the speckle is the signal independent and multiplicative noise. In this paepr, we derive two filters using the gradient and symmetry. One is a noise suppression filter which removes noise while preserves the edges. It is named the ASRF-GS (Adaptive Speckle Removal Filer - Gradient and Symmetry). And the other is a edge detection filter which obtains the thin edge map, called the EDUGS(Edge Detection Using Gradient and Symmetry). The performance of the proposed noise suppression filter is evaluated by the IMPV(SNR improvement) and the Speckle Index(SI), and the perforamnce of the edge detection is evaluated by the edge detection error rate. According to the evaluated method, The SI reduced about 0.035, The IMPV improved about 1.265(dB), and the edge detection error rate is about 17.5%.
In this paper, the authors showed that the removal of impulse noise in CR images was implemented using variety of median filters and SNR/PSNR measurements. They used three kinds of medical images-hand, skull, and knee- for experimental results. But the noise in CR image was only the impulse noise. In real medical image, the noise of an image would be very different type. Therefore. the lack of experimental results using different noise in CR images is one flaw.
In this study, we organized the test results obtained from the performance tests for the CA certificated air cleaners which had been commercially available in Korea since 2003, and analyzed the correlation among the test parameters such as flow rate, particle collection efficiency, clean air delivery rate (CADR), ozone emission, odor removal efficiency and noise level etc. The noise level of 267 air cleaners were increased as concentrated at the 45, 50, 55 dB, which are the required noise level for CA certification according to flow rate, and ozone emissions from the CA air cleaners were significantly lower than the requirement limit, 50 ppb for 24 hour operation. The average particle collection efficiency and odor removal efficiency were 89.3 and 80.8%, approximately 20% higher than the requirement of CA certification, regardless of flow rates. The particle removal performance of an air cleaner was clearly discriminated by its CADR, and the CADR was obtained with a simple calculation: 0.79 x flow rate. The low differentiation of gas removal performance of air cleaners by the current CA gas test method was improved by 3.2, 751.3, 13.4 times for ammonia, acetic acid, respectively, by adopting the CADR concept and the real time measurement method, FTIR, for gas removal performance test.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.