• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.231-241
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• 2013

본 연구에서는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음 및 혼재된 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 평균 근사 값 필터를 제안한다. 먼저, 잡음을 검출하기 위한 단계로서 적용 마스크 내의 최소 최대값을 제거한 평균을 구한 후, 화소 값과 평균값의 차이가 임계 값 이상인지 알아본다. 화소 값이 임계 값 이상이면 잡음으로 처리하고, 임계 값 이하이면 비 잡음으로 처리한다. 다음으로, 잡음을 제거하기 위한 단계로서 잡음이 포함된 화소의 최소 최대값을 제외한 평균값과 마스크 내 가장 근사한 값을 화소 값으로 출력한다. 이러한 평균 근사 값 필터를 혼재된 잡음 영상에 적용한 결과, 중앙값 필터와 평균값 필터만을 각각 적용했을 때에 비해 0.4[dB] 이상 효과적으로 잡음을 제거할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2018

A Gaussian noise is caused by surrounding environment or channel interference when transmitting image. The noise reduces not only image quality degradation but also high-level image processing performance. The Non-Local Means (NLM) filter finds similarity in the neighboring sets of pixels to remove noise and assigns weights according to similarity. The weighted average is calculated based on the weight. The NLM filter method shows low noise cancellation performance and high complexity in the process of finding the similarity using weight allocation and neighbor set. In order to solve these problems, we propose an algorithm that shows an excellent noise reduction performance by using Summed Square Image (SSI) to reduce the complexity and applying the weighting function based on a cosine Gaussian kernel function. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국광학회지
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• 제5권2호
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• pp.217-224
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• 1994

반점 간섭무늬 위상단면도의 잡음을 제거하기 위해 위상이동 convolution과 2-bit 양자화 스무딩 필터를 조합하였다. 위상이동 convoltion처리로 톱니파 형태를 갖는 반점 간섭무늬 위상단면도에서 2.pi. jump 양단의 edge 성분을 완벽하게 유지하면서 스무딩 처리를 할 수 있었다. 2-bit 양자화 스무딩 필터는 반점 간섭무늬 위상단면도의 스무딩 처리를 하는데 있어서 average, low-pass 필터 및 median 필터 보다 처리속도가 빠르고 S/N비 특성이 우수하였다. 잡음을 제거한 반점 위상단면도를 path dependent unwrapping 알고리즘을 적용하여 위상의 2.pi. 불연속성을 해소하고 펼쳐 보았다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.81-88
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• 2007

본 논문은 통신중 발생 할 수 있는 잡음(Noise)이 영상정보에 주는 영향을 확인하고 그것을 가능한 한 원본영상정보에 가깝게 잡음을 제거 할 수 있는 Nagao필터를 분석하고 기존의 Nagao필터보다 더 나은 성능을 위하여 다른 분할영역을 설정하여 MSE(Mean Square Error)를 줄일 수 있는 필터를 제안하고 모의실험과 그 결과를 통하여 이 방법의 우수성을 확인한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제3권3호
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• pp.83-87
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• 2000

송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1987년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 16-17 Oct. 1987
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• pp.690-693
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• 1987

Base-line wandering and 60Hz noise in ECG are removed by linear phase FIR filter. The important problem in FIR filtering is to reduce the number of impulse response coefficients. It can be reduced by symmetrical impulse response. The ripple is improved by window function .omega.(n). And the determination of filter accuracy is proposed by PRD(percent rms difference) algorithm.

• 전자공학회논문지A
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• 제28A권9호
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• pp.708-714
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• 1991

In this paper, the noise contribution to the permit tivity profile reconstructed by the spectral inverse scattering scheme is investigated and a low-pass filter is proposed to reduce such the noise effects. Numerical simulations showed that the reconstructed profiles are affected by extremely large error. The suggested low-pass filter made it possible to reconstruct the permittivity profile nearly similar to the original. Furthermore, the optimal condition to the low-pass filter agreed well with the physical meaning even if several variables involved in the inverse scattering scheme were changed.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.568-574
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• 2002

영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1220-1225
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• 2010

This paper proposes a novel active noise control (ANC) approach that uses an IIR filter and neural network techniques to effectively reduce interior noise. We construct a multiple-channel IIR filter module which is a linearly augmented framework with a generic IIR model to generate a primary control signal. A three-layer perceptron neural network is employed for establishing a secondary-path model to represent air channels among noise fields. Since the IIR module and neural network are connected in series, the output of an IIR filter is transferred forward to the neural model to generate a final ANC signal. A gradient descent optimization based learning algorithm is analytically derived for the optimal selection of the ANC parameter vectors. Moreover, re-estimation of partial parameter vectors in the ANC system is proposed for online learning. Lastly, we present the results of a numerical study to test our ANC methodology with realistic interior noise measurement obtained from Korean railway trains.

• 응용통계연구
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• 제31권5호
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• pp.555-572
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• 2018

영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.