A shift-averaged Haar wavelet transform was introduced as a new and excellent tool to distinguish real peaks from the noise contaminated NMR signals. It is based on Haar wavelet transform and translation-invariant denoising process. Donoho's universal threshold was newly introduced to the shift-averaged Haar wavelet transform for the purpose of automated noise suppression, and was quantitatively compared with the conventional uniform threshold method in terms or threshold and signal to noise ratio (SNR). New algorithm was combined with a routine to suppress a large solvent peak by singular value decomposition (SVD). Combined algorithm was applied to the real spectrum that containing large solvent peak.
음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.
A typical terahertz time-domain spectroscopy system requires large, expensive, and heavy hardware such as a lock-in amplifier and a function generator. In this study, we replaced the lock-in amplifier and the function generator with a single sound card built into a typical desktop computer to significantly reduce the system size, weight, and cost. The sound card serves two purposes: 1 kHz chopping signal generation and raw data acquisition. A unique software lock-in (Python coding program to eliminate noise from raw data) method was developed and successfully extracted THz time-domain signals with a signal-to-noise ratio of ~40,000 (the intensity ratio between the peak and average noise levels). The built-in sound card with the software lock-in method exhibited sufficiently good performance compared with the hardware-based method.
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.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 정보화 시대에서 영상은 여러 매체에서 필수적으로 이용되며, 잡음은 이러한 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 잡음 제거는 영상 처리에서 필수적인 과정이며, 잡음의 종류에는 발생 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며 AWGN이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 잡음의 영향을 완화하기 위해, 전처리 과정으로 국부 마스크를 9개의 영역으로 구분하여 각 화소들의 평균을 이용한 에지 검출 방법을 적용한다. 그리고 변형된 에지 검출의 결과에 임계값을 적용하여 국부 마스크에 서로 다른 필터를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
디지털 영상 처리는 군사, 의료, 영상인식 시스템, 로봇, 산업 등의 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 획득, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 발생된다. 일반적으로 영상에 중첩되는 잡음에는 발생 원인과 형태에 따라 다양하며, AWGN 및 임펄스 잡음이 대표적이다. 영상처리에서 잡음 제거는 영상 분할, 영상 인식, 특징 추출 등의 전처리 과정에서 필수적이다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 캐니 에지를 이용하여 비에지 영역과 에지 영역을 구분하여 각 영역에 따라 필터를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, 확대 영상, 에지 영상 및 PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.
Singular value decomposition (SVD) has been used during past few decades in the advanced NMR data processing and in many applicable areas. A new modified SVD, piecewise polynomial truncated SVD (PPTSVD) was developed far the large solvent peak suppression and noise elimination in U signal processing. PPTSVD consists of two algorithms of truncated SVD (TSVD) and L$_1$ problems. In TSVD, some unwanted large solvent peaks and noises are suppressed with a certain son threshold value while signal and noise in raw data are resolved and eliminated out in L$_1$ problem routine. The advantage of the current PPTSVD method compared to many SVD methods is to give the better S/N ratio in spectrum, and less time consuming job that can be applicable to multidimensional NMR data processing.
Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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