KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.381-394
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2016
The several noise level estimation algorithms that have been developed for use in image processing and computer graphics generally exhibit good performance. However, there are certain special types of noisy images that such algorithms are not suitable for. It is particularly still a challenge to use the algorithms to estimate the noise levels of complex textured photographic images because of the inhomogeneity of the original scenes. Similarly, it is difficult to apply most conventional noise level estimation algorithms to images rendered by the Monte Carlo (MC) method owing to the spatial variation of the noise in such images. This paper proposes a novel noise level estimation method based on histogram modification, and which can be used for more accurate estimation of the noise levels in both complex textured images and MC-rendered images. The proposed method has good performance, is simple to implement, and can be efficiently used in various image-based and graphic applications ranging from smartphone camera noise removal to game background rendition.
In this paper, a new speech enhancement method using level adapted wavelet packet is presented. First, we propose a level adapted wavelet packet to alleviate a drawback of the conventional node adapted one in noisy environment. Next, we suggest an adaptive noise estimation method at each node on level adapted wavelet packet tree. Then, for more accurate noise component subtraction, we propose a new estimation method of spectral subtraction weight. Finally, we present a modified spectral subtraction method. The proposed method is evaluated on various noise conditions: speech babble noise, F-l6 cockpit noise, factory noise, pink noise, and Volvo car interior noise. For an objective evaluation, the SNR test was performed. Also, spectrogram test and a very simple listening test as a subjective evaluation were performed.
The ship radiated noise level fluctuates by the difference of interference and reverberation according to measurement methods and environmental conditions. These phenomena cause error of the source level estimation even in the same environment conditions. This paper describes a quantitative analysis and a reduction method for an error value to the source level estimation in spatial and temporal interference environment. The design criteria of the radiated noise measurement array composed of omni-directional hydrophones and the source level accuracy in the deep water range are given. The source level accuracy in the shallow water range is also derived based on the statistical model of the multiple reflection paths. The results are verified using the water tank experiment and the sea trial.
In a DCT coding, degradations called block artifact and mosquito noise are appeared in reconstructed pictures. They should be reduced in post processing after decoding without superabundant processing. However, an estimation of mosquito noise is rare because of its difficulty. To realize an estimation of mosquito noise level, we extract a block that mosquito noise will be easy to occur. Mosquito noise level is calculated at a selected side of the block. In this processing, only the sides of high probability block are used. Then, a block value is taken by averaging. Finally, the picture value is calculated by averaging of this. Estimation method is evaluated by using the MPEG-4 decoded pictures. Quantization scale of coding and the estimated mosquito noise level are compared. As the results, we recognize the proposed method gives almost reasonable mosquito block and absolute level. Father, adaptive filter is controlled by the estimated mosquito noise level. It is recognized that the high quality of decoded picture is kept and the mosquito noise is reduced effectively at the picture with degradation.
A significant trial has been performed for estimation of noise level of a cross flow fan for air conditioning system. In general, measurements of noise level of machinery require rigorous equipment involving an anechoic chamber with precision gauges. The apparatus is expensive to utilize and is not easy to construct. In this work, we adopt static pressure sensing from an ordinary pressure transducer for prediction of noise level of a rotating fan. The present procedure is finding sound pressure from the static pressure by manipulating Light-Curle equation depicts noisy energy in terms of pressure on surfaces of noise generators. Sound power level near core unit of the fan is evaluated with the present methodology in a normal laboratory room without any sound absorbers. The method is easy and shows good prediction results compared with precise measurements by using microphones.
The suggested method of previous Son's study dichotomized subjective response data to modeling noise exposure-response. The method used maximum liklihood estimation instead of least square estimation and the noise exposure-response curve of the study was logistic regression analysis result. The method was originated to modeling community response rate such as %HA or %A. It can be useful when the subjective response was investigated based on predicted noise level. It is difficult to measure the single source emitting noise such as railway because various traffic noise sources combined in our life. The suggested method was adopted to model in this study and railway noise-exposure response curves were modeled because the noise level of this area was predicted data. The data of this study was used by previous Ko's paper but he dealt the area as combined noise area and divided the data by dominant noise source. But this study used all data of this area because the annoyance response to railway noise was higher than other noise according to the result of correlation analysis. The trend of the %HA and %A prediction model to train noise of this study is almost same as the model based on measured noise of previous Lim's study although the investigated areas and methods were different.
Sound power is one of the most significant factors to predict and assess noise from sound source. However, many researchers developed indirect methods to calculate the sound power with noise level because it is impossible to measure sound power directly while a train is running. In this paper, we proposes a method to estimate separately each sound power for rolling noise and propulsive noise with the noise emitted from rolling stocks and verifies the validity of the estimation method using other sound power estimation formula.
본 연구는 운전 중 발생하는 청각 자극의 유형 및 정도가 운전자가 지각하는 주관적 속도감에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 수행되었다. 본 연구에서 사용된 청각 자극은 엔진 소음과 음악 소리였으며 전자는 자동차의 속도에 따라 함께 변하는 청각 단서인 반면 후자는 자동차의 속도와는 무관하게 변화하는 비단서 소음으로 사용되었다. 엔진 소음의 강도만 조작되어 제시된 실험 1에서는 엔진 소음의 크기에 따라 운전자가 느끼는 주관적 속도감이 다르게 나타나 운전자들은 엔진 소음이 작을수록 기준속도보다 더 빨리 주행한 반면 엔진 소음이 클수록 더 천천히 주행하는 것이 관찰되었다. 실험 2에서는 엔진 소음과 음악 소리를 모두 들려주었는데, 그 결과 엔진 소음의 크기변화에 따른 주관적 속도감의 차이는 여전히 나타났으나 음악 소리의 크기변화에 따른 속도감의 차이는 보이지 않았다. 또한 실험 1과 2를 통합하여 음악 소리의 유무효과를 분석해 본 결과 음악 소리가 엔진 소음을 차폐시킬 만큼 크고 엔진 소음이 작을 경우에는 음악 소리가 없는 경우보다 속도를 더 내는 것으로 나타났다. 이는 음악 소리가 속도감에 영향을 주는 직접요인은 아니지만 간접적으로 영향을 미친다는 가능성을 시사한다.
본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.
In order to improve the acoustic performance of a noise barrier without increasing its height, various type of acoustic devices are suggested but, there is no proper method to estimate the performance in Korea. For this, an outdoor test facility was established in Expressway and Transportation Technology Institute(ETTI) of Korea Expressway Corporation for testing the acoustical performance of noise reducing devices installed on the top of a noise barrier. Noise measurements before and after installation of the noise reducing devices were carried out by using sound pressure level for long distance range from the barrier, from 10m to 40m. For considering the directivity effects of noise reducing devices, multivariate regression analysis was attempted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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