Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.195-208
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2004
Histogram is a very useful method on various practical aspect. With increasing importance of simple calculation method and convenience, it became the basic method in digital image processing nowadays. However, basic limit of using histogram is losing spatial position information of pixels on image. This paper reanalyzes image by presenting histogram with spatial position information(spatial histogram). Also using that result, level order recursive median filter is realized. Presented recursive median filter showed much improved results on edge maintenance aspect compared to existing recursive median filter.
Though median filter is used for removing noise and smoothing image. But, the result of it has distortion around edge. And then, this paper proposes new noise removing algorithm by recursive morphological processing. Basic operation is same each other, but there is some different processing method between recursive morphology and general morphology theory. This recursive morphological filter can be viewed as the weighted order static filter, and then it has a weighted SE(structuring element). Especially using this algorithm to remove the 10% gaussian noise, this paper confirmed that PSNR is improved about 0.642~1.5757 db reserving edge well better than the results of the traditional median filter.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.40
no.4
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pp.402-406
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1991
In this paper, we find a set of conditions on weights under which a recursive weighted median filter preserves monotone or localy monotone sequence and under which any input sequence converges to a locally monotone sequence after a finite number of passes.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2005.11a
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pp.167-170
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2005
Recently, filtering methods for attenuating noise while preserving image details are in progress actively. And SM(standard median) filter showed a great performance for noise removal in impulse noise environment but, it caused edge cancellation error. So, variable methods that modified SM(standard median) filter have been proposed, and CWM(center weighted median) filter is representative. Also, there are several methods to improve the efficiency based on min/max operation in term of preserving detail and filtering speed. In this paper, we managed a pixel corrupted by impulsive noise using min/max value of the surrounding band enclosing a pixel, and compared the efficiency with exiting methods in the simulation.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.10
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pp.717-727
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2022
An algorithm is realized for estimating the component fault and health diagnosis such as a deterioration. Based on the turbofan engine health diagnosis model, from the health parameters which are estimated by a real time tracking filter, the outliers are eliminated efficiently by an effective median filter to minimize an false alarm. The difference between the fault and deterioration trends is identified by the detection measure for abrupt change, thereby the clear diagnosis classifying the fault and the health condition is possible. The effectiveness of the algorithm for fault and health diagnosis is verified from the simulated results of engine component faults and deterioration.
In this paper we analyze the convergence behavior of the recursive least rank (RLR) L-filter. The RLR L-filter is an order statistics filter, filter coefficients of which are the weights according to the order of magnitude of inputs. And RLR L-filter is a non-linear adaptive filter, that uses RLR algorithm for coefficient updating. The RLR algorithm is a non-linear adaptive algorithm based on rank estimates in Robust statistics. The mean and mean-squared convergence behavior of the RLR L-filter is examined with variable step-sizes. The RLR L-filter adapts the median filter type to the heavy-tailed distribution function of impulse noise, and adapts the average filter type to Gaussian noises.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.8
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pp.360-367
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2002
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.87-97
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2004
In this paper, we propose an algorithm for interlaced-to-progressive conversion by the weighted summation of the information collected from spatial do-interlacing method, in which the weighted edge based line average is applied, and the temporal method in which the motion compensation is employed by using hi-directional BMA (block matching algorithm). We employed time-recursive and motion adaptive processing as motion detection is involved. Also, a median filter is used to deal with limitation of the linear summation in which only an intermediate of values being involved is determined. The main goal of the approach is to overcome the shortcomings of each of the do-interlacing techniques without significant increment of the computational complexity, and the proposed method is apt to implement in hardware for real-time processing.
Digital fetal monitoring system based on the personal computer combined with the digital signal processing board was implemented. The DSP board acquires and digitally processes ultrasound fetal Doppler signal for digital rectification, FIR filtering, autocorrelation function calculation, its peak detection and MEDIAN filtering. The personal computer interfaced with the DSP board is in charge of graphic display, hardcopy, data transmission and on-line analysis of fetal heart rate change including and variability. I used a recursive technique for autocorrelation function computation method and MEDIAN filter which can greatly reduce the amount of calculation and accuracy. I also implemented analysis algorithm of fetal heart rate change based on normal fetal sample data in order to exact diagnosis.
본 논문은 기존의 가중 메디안 필터에 음의 가중치를 갖는 recursive weighted median(RWM) 필터 구조를 소개하고자 한다. 이는 연산과정에 퍼지 클러스터를 적용하여 또 다른 구조의 RWM 필터를 제안하였다. 제안된 RWM 필터는 infinte impulse response(IIR) 선형 필터의 부류로 상사되는 것으로서 기존의 선형 IIR 필터와는 달리 강건한 대역 또는 고역통과 필터의 특성 뿐만 아니라 피드백 되어진 계수 값에 상관없이 항상 BIBO 시스템에서의 안정성과 잡음에 강건한 특성을 나타낸다. 특히 퍼지 클러스터를 적용하여 중앙값 주변의 값을 적절히 취함으로서 신뢰성과 보다 빠른 연산속도의 성능을 여러 다른 구조의 필터들과 성능 비교 실험을 통해 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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