• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.455-458
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• 2008

이전의 정보화는 글이나 혹은 음성에 의존했다면, 현대사회의 정보전송은 다양한 영상 매체를 이용하여 전송하고 있다. 휴대폰과 TV, 컴퓨터는 대표적인 영상신호를 이용하는 매개체로서 현대사회를 이루는 큰 축이라고 할 수 있다. 이러한 이유로 중요성이 부각되어지는 영상 신호의 개발은 크게 압축 및 인식 그리고 복원 등 많은 부분에서 연구가 되어지고 있다. 노이즈는 이러한 신호를 이용함에 따라 필연적으로 발생되며, 발생되는 노이즈로서는 임펄스 노이즈(Impulse Noise)와 AWGN(Additive White Gaussian Noise)가 대표적이다. 이러한 노이즈를 줄이기 위하여 다양한 필터가 개발되고 있으며, 각기 그 잡음의 성향에 따라 다른 필터가 사용되어진다. 그러나 잡음은 신호에서 독립적으로 발생되어지는 것이 아니라 중첩되어 발생되어진다. 본 논문은 이러한 중첩된 잡음을 제거하고자 영상필터를 제안하였으며, 이를 기존의 다른 필터와 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1689-1696
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• 2017

영상을 획득 또는 전송하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 이러한 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 공간 영역에서 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 제거하기 위해 잡음의 종류에 따라 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 AWGN에 훼손된 경우, 국부 마스크의 표준편차에 임계값을 적용하여 가중치 마스크의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 국부 마스크를 네 방향으로 세분하여 각 방향의 salt and pepper 잡음이 가장 적은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 각각 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.343-345
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• 2017

디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, Salt & Pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 기존 방법들은 Salt & Pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 Salt & Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 이중선형 보간법 및 메디안 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 판단하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1376-1382
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• 2016

본 논문에서는, 배경 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 일반적인 3차원 광자 계수 집적 영상의 화질을 개선하는 방법을 설명한다. 광자 계수 영상법은 광자가 매우 희박한 환경에서 소수의 광자를 검출하여 영상을 시각화 하는 방법이다. 하지만, 배경에서 발생되는 광자의 수가 많을 때, 원하는 물체의 광자 검출은 매우 어렵다. 이로 인해, 복원된 영상의 화질이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 불필요한 배경 잡음을 제거하고 오로지 원하는 물체에서만 광자를 검출하는 새로운 광자 계수 영상법을 제안한다. 또한, 3차원 정보를 획득하기 위해 집적 영상을 사용한다. 제안된 알고리즘의 유용성을 증명하기 위하여 광학적 실험을 수행하고 성능 평가를 위해 평균 제곱 오류 값을 계산한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.163-170
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• 2017

Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.184-187
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• 2018

뇌경색의 예방 및 치료에 있어서 가장 중요한 요소는 대뇌 혈류량을 증가시키는 것이다. 대뇌 혈류를 증가시키는 방법으로는 기본적으로 약물에 의한 방법과 수술 또는 동맥 내에 의료 기구를 직접 삽입하는 침습적인 시술(NeuroFloTM) 등이 있다. 본 논문에서 제안하는 비 침습적인 대뇌 혈류 증가 장치는 합병증 유발 확률이 적고, 환자의 혈압 상태에 따라 치료 수준을 정할 수 있으므로 환자의 부담을 덜어줄 수 있다. 이러한 비 침습적인 대뇌 혈류 증가 장치 구현에 있어, 환자에게 알맞은 치료 수준을 제공하기 위한 정확한 평균 동맥압 값을 측정하는 것이 중요하다. 따라서 노이즈를 제거하기 위해 아날로그 필터 및 디지털 필터를 사용하였고, 피크 값 검출을 위한 알고리즘, 펌프제어 알고리즘 등을 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권5C호
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• pp.542-549
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• 2007

편미분 방정식을 도입하여 새로운 영상처리 기술을 개발하려는 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 확산 방정식을 풀어 잡음 제거, 영상 복원, 에지 검출 및 영상 분할 등에 응용할 수 있는 이미지 확산 알고리즘에 관심이 높다. 본 논문에서는 기존의 비등방성 확산 방식이 결국은 커널 크기가 작은 적응 필터링 방식과 동일한 효과를 낸다는 것을 보이고, 확산 과정에서 선형 필터의 단점을 보완할 수 있도록 가중 미디언(WM, Weighted Median) 필터를 적용한 새로운 확산 기법을 제안하였다. 제안된 WM 필터가 비등방성 커널을 갖도록 필터계수에 대응하는 가중치들을 이미지의 국부적인 변화량에 따라 적응적으로 가변할 수 있는 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 반복 과정에서의 확산 속도를 증가할 수 있도록 커널의 크기를 증가시키기 위한 방안도 제시하였다. 실제 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 잡음 제거 (특히 임펄스성 잡음) 특성이나 에지 보존 특성이 더 우수하다는 것을 보였다. 또한 기존의 방식에 비해 확장된 크기를 갖는 커널을 이용함으로써 확산 속도를 높일 수 있다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1468-1473
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• 2018

4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.214-220
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.