• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제16권12호
• /
• pp.1368-1375
• /
• 2013

본 논문에서는 공간 적응적인 노이즈 검출 및 제거 방식에 대해 제안한다. 관측 영상 및 첨가 노이즈가 가우시안 분포 특성을 갖고 있다는 가정 하에 국부 통계 특성을 이용하여 노이즈 매개 변수들을 예측하며, 예측된 매개변수들은 1차 마르코프 랜덤 장과 연동하여 노이즈 검출 과정의 제약 조건을 설정하기 위해 사용된다. 더불어, 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건에 따라 제안된 가변 크기의 적응 저주파 통과 필터를 사용하여 적응적으로 복원 영상의 완화 정도를 제어하였다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 효율성을 입증할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제18권4호
• /
• pp.437-442
• /
• 2015

Voice activity detection is very important process that voice activity separated form noisy speech signal for speech enhance. Over the past few years, many studies have been made on voice activity detection, but it has poor performance in low signal to noise ratio environment or fickle noise such as car noise. In this paper, it proposed new voice activity detection algorithm using ensemble variance based on wavelet band entropy and soft thresholding method. We conduct a survey in a lot of signal to noise ratio environment of car noise to evaluate performance of the proposed algorithm and confirmed performance of the proposed algorithm.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.82-88
• /
• 2016

영상 인식에서 널리 이용되는 PPHT(Progressive Probability Hough Transform)는 직선을 정확하게 인식하는 우수한 알고리즘이나 원본 영상이 선명하지 않거나 복잡하여 잡음 성분이 많은 경우 인식률이 감소하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 잡음에 강하고 손상된 가장자리 패턴을 복구하며 직선을 인식하는 개선된 PPHT 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 픽셀 단위로 직선을 추적하고 검증하여 선분을 검출하는 방식으로 잡음의 영향을 최소화하고 손상된 가장자리 패턴을 일정 범위 내에서 복구하여 인식률을 증가시켰다. 제안한 알고리즘을 차선 인식에 적용하여 직선의 오인식률을 30% 이상 감소시키고 선분 인식률이 15%까지 증가함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제17권8호
• /
• pp.91-97
• /
• 2012

본 논문에서는 각 프레임에서의 음성신호 및 비음성신호 구간을 검출하는 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 음성신호 및 비음성신호 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 멀티밴드필터에 의한 환경잡음억압 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 음성으로부터 특징 파라미터를 추출하여 필터뱅크의 서브밴드 영역에서 잡음을 제거하는 방법이다. 본 실험에서는 환경잡음억압 알고리즘의 성능을 멀티밴드필터를 사용하여 각 프레임에서 잡음을 제거하는 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 스펙트럴 왜곡률을 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제9권1호
• /
• pp.89-102
• /
• 2013

The paper presents a fuzzy based impulse noise filter for both gray scale and color images. The proposed approach is based on the technique of boundary discriminative noise detection. The algorithm is a multi-step process comprising detection, filtering and color correction stages. The detection procedure classifies the pixels as corrupted and uncorrupted by computing decision boundaries, which are fuzzified to improve the outputs obtained. In the case of color images, a correction term is added by examining the interactions between the color components for further improvement. Quantitative and qualitative analysis, performed on standard gray scale and color image, shows improved performance of the proposed technique over existing state-of-the-art algorithms in terms of Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) and color difference metrics. The analysis proves the applicability of the proposed algorithm to random valued impulse noise.

• 대한음성학회지:말소리
• /
• 제48호
• /
• pp.155-173
• /
• 2003

This paper proposes a noise reduction-based speech detection method under telephone channel environments. We adopt the AURORA front-end noise reduction algorithm based on the two-stage mel-warped Wiener filter approach as a preprocessor for the frequency domain speech detector. The speech detector utilizes mel filter-bank based useful band energies as its feature parameters. The preprocessor firstly removes the adverse noise components on the incoming noisy speech signals and the speech detector at the next stage detects proper speech regions for the noise-reduced speech signals. Experimental results show that the proposed noise reduction-based speech detection method is very effective in improving not only the performance of the speech detector but also that of the subsequent speech recognizer.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
• /
• pp.770-772
• /
• 2013

영상에서 에지는 물체의 인식, 검출 등의 여러 분야의 전처리 과정에서 활용되고 있다. 일반적으로 알려진 기존의 에지 검출 방법에는 마스크를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하다. 그러나, 임펄스 잡음이 첨가된 영상을 처리할 경우, 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 단점을 보완하고 임펄스 잡음에 훼손된 영상에 강인한 에지 검출을 위하여, 본 논문에서는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제15권4호
• /
• pp.817-822
• /
• 2011

본 논문에서는 먼저 신경회로망의 학습에 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 제안한 음성인식알고리즘의 성능을 원음성에 백색잡음 및 자동차 잡음을 부가하여 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다. 잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 신호대잡음비를 사용하여 본 알고리즘이 유효하다는 것을 확인한다.

• 대한전기학회논문지
• /
• 제35권4호
• /
• pp.127-135
• /
• 1986

This paper represents a real time algorithm which improves the some drawbacks in the past methods for detection of the QRS conplexes of ECG signals. In the conventional method we can't detect QRS complex and QRS duration more correctly in case of (1) the contaminated ECG with 60Hz noise, muscle noise. (2) the movement of the baseline for a QRS complex. (3) being abnormal QRS complex with prolonging QRS. Therefore, we have proposed a new algorithm which can detect accurate QRS complex detection in case of the contaminated ECG with 60Hz noise, muscle noise, and movement of baseline for QRS complex. Moreover, in case of prolonging QRS we accomplished to detect not only QRS complex but also a single pulse that has a width proportional to QRS duration. This algorithm which is proposed in our paper in our paper in programmed with 6502 assembly language for real time ECG signal processing.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
• /
• pp.211-214
• /
• 2009

Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,