• 한국소음진동공학회논문집
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• 제16권11호
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• pp.1149-1157
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• 2006

Donoho et al. suggested a wavelet thresholding denoising method based on discrete wavelet transform. This paper proposes an improved denoising method using a new thresholding function based on translation-invariant wavelet for underwater acoustic measurement. The conventional wavelet thresholding denoising method causes Pseudo-Gibbs phenomena near singularities due to the lack of translation-invariant of the wavelet basis. To suppress Pseudo-Gibbs phenomena, a denoising method combining a new thresholding function based on the translation-invariant wavelet transform is proposed in this paper. The new thresholding function is a modified hard-thresholding to each node according to the discriminated threshold so as to reject unknown external noise and white gaussian noise. The experimental results show that the proposed method can effectively eliminate noise, extract characteristic information of radiated noise signals.

• 한국음향학회지
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• 제25권7호
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• pp.333-338
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• 2006

수중 방사소음 측정시 낮은 신호대 잡음비를 가지는 신호에 대해 유용한 신호를 얻기 위해서는 잡음제거가 이루어져야 한다. 본 논문은 잡음제거를 수행하기 위하여 Donoho 등에 의해 제안된 Translation-Invariant (TI) 웨이브렛 기반으로 다중 임계치 함수를 적용한 잡음제거 기법을 제안한다. 기존의 웨이브렛 잡음제거 기법은 특이점 부근에서 Pseudo-Gibbs 현상이 발생하는 문제점이 있다 TI 웨이브렛은 신호의 특성 위치를 변화시켜 Pseudo-Gibbs 현상을 제거한다. 그리고 배경잡음 및 외부잡음을 제거하기 위해 각 노드별 변형된 소프트 임계치를 적용한 다중 임계치 함수를 제안한다. 제안 기법의 타당성을 검토하기 위해 모의 시뮬레이션과 해상실험을 수행한 결과 신호대 잡음비가 23dB 및 18dB 이상 개선됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.7-12
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• 2003

본 연구는 이미지 디노이징을 위한 1-패스 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 Overcomplete wavelet expansion을 사용하여 노이즈의 제거에 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 실험 결과는 Wiener 필터링 방법과 Level dependent 임계치, 2-패스 공간적응적 웨이블릿 임계화 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2012

Thedenoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a long established problem in signal or image processing. Today the research is focus on the wavelet domain, especially using the wavelet threshold method. In this paper, a waveletbased image denoising modified adaptive thresholding method is proposed. The proposed method computes thethreshold adaptively based on the scale level and adaptively estimates wavelet coefficients by using a modified thresholding function that considers the dependency between the parent coefficient and child coefficient and the soft thresholding function at different scales. Experimental results show that the proposed method provides high peak signal-to-noise ratio results and preserves the detailed information of the original image well, resulting in a superior quality image.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제19권4호
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• pp.1465-1476
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• 2008

In recent years wavelet methods have been focused on block shrinkage or thresholding approaches to accounting for the sparseness of the wavelet representation for an unknown function. The block shrinkage or thresholding methods have been developed in both of classical methods and Bayesian methods. In this paper, we propose a Bayesian approach to selecting wavelet basis functions at each resolution level without MCMC procedure. Simulation study and an application are shown.

• 한국정보컨버전스학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2013

심전도는 심장질환의 진단을 위해 많이 사용되고 있다. 정확한 진단을 위해 웨이블릿과 문턱치 방법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존의 hard 문턱치 방법을 응용하여 hard inverse 문턱치 방법을 연구하였다. Pan-Tomkins 알고리즘에 hard inverse 문턱치 방법을 적용하였고 알고리즘을 간소화 할 수 있었다. mit-bih 103번 ECG 신호를 검출한 결과 신호의 왜곡 발생과 잡음의 영향이 받지 않고 R 피크를 검출할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1122-1128
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• 2007

본 논문은 웨이블릿 패킷 변환과 AA(절대평균)임계값 설정 기반에 의한 영상의 노이즈를 제거하여 영상을 복원하는 연구이다. 웨이블릿 패킷 변환은 웨이블릿 변환보다 고주파부분에서 노이즈 제거가 효과적이다. 또한 기존에 사용된 임계값 결정은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상되고, 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원 영상의 PSNR이 저하된다. 반면 AA임계값 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 10%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 5% PSNR이 증가하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.155-160
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• 2006

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영역의 4개의 서브밴드와 임계값 처리를 이용하는 계층적 블록 매칭 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 다분해능의 첫 번째 레벨에서 웨이브릿 변환 영역의 4개 서브밴드를 이용함으로써 복원된 영상의 PSNR 성능을 향상시켰고, 움직임 벡터에 대한 임계값 처리를 하여 계산량을 줄였다. Carphone 영상과 Mother and Daughter 영상에 대한 실험에서 기존의 계층적 움직임 추정 알고리즘과 비교하여 임계값을 0으로 하였을 경우에 계산량은 최대 16%까지 증가하였으나 복원된 영상의 PSNR 성능은 최대 0.16dB 정도 향상된 결과를 보였고, 임계값을 증가시킴에 따라서 계산량은 최대 8%정도 줄고 복원된 영상의 PSNR은 비슷한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.163-167
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• 2002

본 연구는 이미지 디노이징을 위한 새로운 공간 적응적 웨이블릿 임계화를 제안하였다. 웨이블릿 임계화를 이용한 디노이징은 최상의 기저함수와 임계치를 구하는 연구에 집중되어왔으나 이미지의 통계적 특성의 변화에 효과적으로 적용되는 방법은 아직 충분하지 않은 상태이다. 제안된 방법에 의한 실험 결과는 Wiener필터링 방법과 Level dependent 임계치 방법보다 좋은 결과를 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.156-160
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• 2014

Thresholding in frequency domain is a simple and effective noise reduction technique. Determination of the threshold is critical to the image quality. The optimal threshold minimizing the Mean Square Error (MSE) is chosen adaptively in the wavelet domain; we utilize an equation of the MSE for the soft-thresholded signal and the histogram of wavelet coefficients of the original image and noisy image. The histogram of the original signal is estimated through the deconvolution assuming that the probability density functions (pdfs) of the original signal and the noise are statistically independent. The proposed method is quite general in that it does not assume any prior for the source pdf.