The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.7
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pp.922-934
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1993
In this paper, statistical properties of the spatiotemporal center weighted median(CWM) filter for image sequences are investigated. It is statistically shown that the CWM filter preserves image structures under motion at the expense of noise suppression. To improve the CWM filter, a filter which can be effectively used in image sequence processing, the adaptive directional center weighted median filter (ADCWM), is proposed. This filter utilizes a multistage filtering structure based on adaptive symmetric order statistic(ASOS) operators which produce a pall of order statistics symmetric about the median. The ASOS's are selected by using adaptive parameters adjusted by local image statistics. It is shown experimentally that the proposed filter can preserve image structures while attenuating noise without the use of motion estimation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2015.10a
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pp.711-714
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2015
A new technique for image restoration using Weighted cross-shaped median filter with edge-detection algorithm is proposed in this paper. It consists of simple hypothesis test for edge-detection, and makes use of the weighted cross-shape window. This method is applied to noise corrupted image and its results are compared with those of median filters. As for the experimental result, method of weighted cross-shape median filter is superior to other median filters.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.6
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pp.65-71
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2017
Digital images and videos are subject to various types of noise during storage and transmission. Among these noises, Salt & Pepper noise degrades the compression efficiency of the original data and causing deterioration of performance in edge detection or segmentation used in an image processing method. In order to mitigate this noise, there are many filters such as Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter and Adaptive Median Filter. However these methods are inferior in performance at high noise density. In this paper we propose a new type of filter for noise mitigation in wireless communication environment where Salt & Pepper noise occurs. The proposed filter detects the location of the damaged pixel by Salt & Pepper noise detection and mitigates the noise by using adjacent pixel values which are not damaged in a certain area. Among the proposed filters, the performance of the filter using the $3{\times}3$ error mask is compared with that of the conventional methods and it is confirmed that when density of noise in the image is 95%, their performances are improved as 13.24 dB compared to MF and 13.09 dB compared to AMF.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.2
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pp.1-11
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2021
Salt and pepper is a type of impulse noise. It may appear due to an error in the image transmission process and image storage memory. This noise changes the pixel value at any position in the image to 0 (in case of pepper noise) or 255 (in case of salt noise). In this paper, we present an algorithm for SAP noise reduction. The proposed method consists of three steps. In the first step, the location of the SAP noise is detected, and in the second step, the pixel value of the detected location is restored using a weighted average of the surrounding pixel values. In the last step, a reliability matrix around the reconstructed pixels is constructed, and additional correction is performed with a weighted average using this. As a result of the experiment, the proposed method appears to have similar or higher objective and subjective image quality than previous methods for almost all SAP noise ratios.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.798-801
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2014
Nowadays, the demand for multimedia services has grown with the rapid evolution in the digital era. But due to external causes in the process of processing, transmitting and storing image data, the images are damaged. One of the major causes of such damage is known to be noise. Some of the most commonly used methods for removing noise are CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter) and AWMF(adaptive weighted median filter). However, these filters all leave a bit to be desired in removing noise in a complex noise environment. Therefore this paper suggest an image restoration filter algorithm that first judges the noise and sets a adjustment weight based on the median value and distance of the mask to remove the complex noise. For an objective analysis, the results were compared against existing methods and the PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a reference.
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.
Ionospheric delay error, one of main error sources in GPS signal, varies with signal frequency. Dual-frequency user uses L1, L2 frequency pseudorange to estimate the ionospheric delay, and there are errors caused by pseudorange measurement noise. So, filter is usually used to smooth the measurement. Weighted hatch filter can estimate optimal smoothed pseudorange measurement. But measurement noise model is needed to use this filter. In this paper, measurement noise modeling is conducted for NDGPS reference station. Using noise modeling result, weighted hatch filter estimate smoothed pseudorange measurement and ionospheric delay. Standard deviation of ionospheric dealy error drops to one-twenty fifth of non-filtered result.
이 논문에서는 frequency-weighted MSE를 최소화하는 적응 pre-filter와 post-filter를 음성파형 부호화기에 적용했을 때의 성능을 분석한다. 먼저 여러 다양한 pre-filter와 post-filter에 의한 noise shaping 효과를 이론적으로 보여준다. 그리고 frequency-weighted SNR 척도를 사용하여 적응 pre-filter 와 post filter에 의한 성능면에서의 이득을 이론적으로 유도한다. 적응 pre-filter와 post-filter를 ADM과 ADPCM 부호화기에 적용해본 결과에 의하면 음성파형 부호화기의 성능을 FWSNR\sub SEG\ 척도로 약 3dB 정도 개선할 수 있음을 알 수있다. 또한 pre-filter와 post-filter를 사용하면 청각적으로 중요한 영향을 미치는 1kHz에서 3kHz 사이의 양자화 잡음을 효과적으로 줄일 수 있다.
In this paper, we propose a subband acoustic echo canceller using the weighted Overlap-add adaptive filter bank to prevent the decrease of convergence speed in full-band US processing, and make it possible to realize the adaptive filter in block-parallel processing, this paper introduces the weighted overlap-add technique for subband echo canceller. Moreover, we propose a new double-talk detector which employs dedicated filter in addition to the energy comparison method simultaneously. The computer simulation results show that the performance of the proposed subband adaptive echo canceller double-talk detection
In this paper, the SEM image processing system based on PC is designed, and a new noise reduction filtering algorithm is proposed. The SEM image obtained in semiconductor processing line is sensitive to noise, the weighted-D filter can remove uniform and Gaussian noise effectively, but can not remove impulse noise properly, A new improved filtering algorithm is proposed to reduce mixed-noise. The performance of the proposed filter is quantitatively evaluated by use of the normalized mean square errors (NMSE). The experimental results show that the performance of the proposed filter is obtained between 0.96 and 2.5 times better than that of weighted-D filter in NMSE evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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