• 융합신호처리학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.111-118
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• 2004

웨이블릿 변환 영역에서 계수 축소 방법의 잡음제거는 알고리즘의 단순함과 잡음제거 효과의 우수함으로 많이 사용되는 방법이다. 계수 축소 방법 중 VisuShrink는 데이터의 수와 잡음편차에 비례하는 universal 경계값을 사용하여 잡음을 제거하는 방법이다. 일반적으로 잡음편차가 알려져 있지 않으므로 universal 경계값 결정을 위해 잡음편차 추정이 필요하다. 그러나 잡음편차 추정 방법은 고주파 대역에서는 알려져 있으나 저주파 대역에 대해서는 알려져 있지 않으므로 기존의 VisuShrink 방법은 저주파 대역의 잡음을 제거할 수 없다. 본 논문에서는 단조변환에 의한 각 대역의 잡음편차를 추정하고, 추정된 편차에 가중값을 곱한 가중편차를 universal 경계값에 적용하여 최저주파 대역을 제외한 모든 대역의 잡음을 Soft-Threshold 기법으로 제거하였다. 그리고 잡음제거 특성을 비교하기 위해 기존의 VisuShrink방법 및 SureShrink방법과의 잡음제거 특성을 비교하였다. 비교 결과 본 논문에서 제시된 잡음제거 방법은 가우시안 잡음과 고압축 양자화 잡음에서 좋은 잡음 제거효과를 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.26-31
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• 2012

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-130
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• 2007

SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2000

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.127-129
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• 2012

디지털 카메라, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 일상생활 전반에서 영상이 사용되고 있다. 그러나 영상은 잡음에 의해 열화가 발생하고, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법들에는 워너 필터, 평균 필터, VisuShrink 등이 있지만, 미흡한 잡음제거성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상 잡음 제거를 위해, 위너 필터 및 변형된 웨이브렛 기반의 적응 임계값과 thresholding 함수를 이용한 하이브리드 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해, 저주파 특성과 고주파 특성을 동시에 나타내고, 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타냈다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.141-147
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• 2014

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.