고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5~6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.
웨이블릿 변환 영역에서 잡음제거 방법 중 Visushrink 추정에 사용되는 경계값은 측정 데이터 수와 잡음편차에 비례하는 것으로 알려져 있으나 잡음편차가 알려지지 않은 경우 Donoho는 웨이블릿 변환 영역의 최고대역에서 잡음편차 추정 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 분산이 데이터 수에 반비례함을 이용하여 threshold 기법을 이용하여 잡음제거 시 계산량을 감소를 목적으로 차 신호를 이용하여 측정데이터 수를 줄인 후 영상신호의 가우시안 잡음을 soft threshold 기법을 적용하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
이 논문은 웨이브릿 변환 영역의 백색 가우시안 잡음이 부가된 영상에서 최고 대역에서는 Donoho가 제시한 Visushrink 방법으로 잡음을 제거하고 최저대역을 제외한 나머지 대역들은 Monotonic 변환을 이용한 각 대역의 잡음편차를 추정하고 이를 VisuShrink 경계값에 적용하여 Soft-Threshold 기법으로 영상잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 이 논문에서 제시된 혼합방법에 의한 잡음 제거는 Donoho가 제시한 VisuShrink 방법보다 1㏈ 정도의 잡음제거 개선 효과가 있었다.
웨이블릿 축소기법은 웨이블릿 변환 계수의 분산 값에 의해 결정되는 경계값을 이용해서 원신호와 잡음신호 간의 MSE(Mean Square Error)가 최소가 되도록 웨이블릿 변환된 계수를 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 단조변환 및 웨이블릿 서브밴드의 전력을 이용해서 고주파 및 저주파 웨이블릿 밴드에 적용되는 새로운 경계값들을 제시하고, 이 값들과 ST(soft-threshold) 연산자에 의해 영상신호에 부가된 가우시안 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 VisuShrink방법 및 [15]에서의 제시한 기법의 결과와 PSNR로 비교, 평가하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 두 가지 새로운 잡음 제거 방법으로, 공간적 상관관계를 이용한 NSSNF(new spatially selective noise filtration)과 threshold에 기초한 UDWT(undecimated discrete wavelet transform)을 제시한다. NSSNF에서는 기존의 SSNF에 새로운 파라메타를 추가하여, 융통성 있는 SNR 이득 특성을 얻도록 하였으며, UDWT에서는 hard-threshold를 적용하여, 기존의 soft-threshold를 적용한 OWT(orthogonal wavelet transform)보다 우수한 잡음 제거 효과를 얻도록 하였다. 이러한 테스트 환경으로는 AWGN을 선택하였으며, 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하여, 기존의 잡음 제거 방법과 비교 분석하였다.
Adverse effects in the measured gamma spectrum caused by radioactive statistical fluctuations, gamma ray scattering, and electronic noise can be reduced by energy spectrum denoising. Wavelet threshold denoising can be used to perform multi-scale and multi-resolution analysis on noisy signals with small root mean square errors and high signal-to-noise ratios. However, in traditional wavelet threshold denoising methods, there are signal oscillations in hard threshold denoising and constant deviations in soft threshold denoising. An improved wavelet threshold calculation method and threshold processing function are proposed in this paper. The improved threshold calculation method takes into account the influence of the number of wavelet decomposition layers and reduces the deviation caused by the inaccuracy of the threshold. The improved threshold processing function can be continuously guided, which solves the discontinuity of the traditional hard threshold function, avoids the constant deviation caused by the traditional soft threshold method. The examples show that the proposed method can accurately denoise and preserves the characteristic signals well in the gamma energy spectrum.
웨이블릿 분해된 최고주파 대역을 4개의 균일대역으로 서브밴드 분할한 후 이 레벨들의 전력값 중에서 최소값과 단조 변환(monotonic transform)을 이용해서 레벨 적응적 경계값을 구하였다. 이 경계값으로 ST(soft threshold) 연산자에 적용하여 고주파 및 중간 대역의 가우시안 잡음을 제거하였다. 그 결과를 VisuShrink 방법 그리고 monotonic 변환 및 가중값을 이용해서 잡음 제거한 결과와 PSNR로 비교하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4774-4796
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2018
Wireless sensor networks are composed of a large number of inexpensive and tiny sensors used in different areas including military, industry, agriculture, space, and environment. Fault tolerance, which is considered a challenging task in these networks, is defined as the ability of the system to offer an appropriate level of functionality in the event of failures. The present study proposed an intelligent throughput descent and distributed energy-efficient mechanism in order to improve fault tolerance of the system against soft and permanent faults. This mechanism includes determining the intelligent neighborhood radius threshold, the intelligent neighborhood nodes number threshold, customizing the base paper algorithm for distributed systems, redefining the base paper scenarios for failure detection procedure to predict network behavior when running into soft and permanent faults, and some cases have been described for handling failure exception procedures. The experimental results from simulation indicate that the proposed mechanism was able to improve network throughput, fault detection accuracy, reliability, and network lifetime with respect to the base paper.
웨이블릿 축소 기법으로 영상신호의 잡음을 제거할 때, 웨이블릿 계수들이 상관관계를 갖는 경우 잡음제거 효과가 저하된다. 멀티웨이블릿 변환된 계수 들은 사전 필터의 영향으로 상관관계를 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 V Sterela에 의해 Universal 경계 값 적용을 위한 사전 필터를 새로 설계하거나 가중 값을 적용하는 기법이 제시되었다. 본 논문에서는 멀티웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 축소 기법의 잡음제거 효과를 향상시키기 위해, 대역의 계수를 추정된 잡음편차로 나누는 계수 정규화기법을 Universal, SURE 및 GCV 경계 값에 적용하여 잡음을 제거하는 시도를 하였다. 각 경계 값들에 대한 PSNR을 비교하여 이 기법의 실용성을 확인하였다.
A soft baking process was used to enhance the electrical characteristics of solution-processed indium-zincoxide (IZO) thin-film transistors (TFTs). We demonstrate a stable soft baking process using a hot plate in air to maintain the electrical stability and improve the electrical performance of IZO TFTs. These oxide transistors exhibited good electrical performance; a field-effect mobility of $7.9cm^2/Vs$, threshold voltage of 1.4 V, sub-threshold slope of 0.5 V/dec, and a current on/off ratio of $2.9{\times}10^7$ were measured. To investigate the static response of our solutionprocessed IZO TFTs, simple resistor load type inverters were fabricated by connecting a resistor (5 or $10M{\Omega}$). Our IZO TFTs, which were manufactured using the soft baking process at a baking temperature of $120^{\circ}C$, performed well at the operating voltage, and are therefore a good candidate for use in advanced logic circuits and transparent display backplanes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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