Journal of electromagnetic engineering and science
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제14권2호
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pp.79-81
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2014
In B-scan data measured by a pulse-type monostatic borehole radar, target signatures are seriously obscured by two clutters that differ in orientation and intensity. The primary clutter appears as a nearly constant time delay, which is caused by internal ringing between antenna and transceiver in the radar system. The secondary clutter occurs as an oblique time delay due to the guided borehole wave along the logging cable of the radar antenna. This issue led us to perform adaptive filtering processing for orientation-based clutter removal. This letter describes adaptive filtering processing consisting of a combination of edge detection, data rotation, and eigenimage filtering. We show that the hyperbolic signatures of a dormant air-filled tunnel target can be more distinctly enhanced by applying the proposed approach to the B-scan data, which are measured in a well-suited test site for underground tunnel detection.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.535-538
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2009
Speckle noise reduction for ultrasound CT image using morphological adaptive median filtering based on edge preservation is presented in this paper. Speckle noise is multiplicative feature and causes ultrasound image to degrade widely from transducer. An input image is classified into edge region and homogeneous region in preprocessing. The speckle is reduced by morphological operation on the 2D gray scale by using convolution and correlation, and edges are preserved. The adaptive median is processed to reduce an impulse noise to preserve edges. As the result, MAM of the proposed method enhances the image to about 10% in comparison with Winner filter by Edge Preservation Index and PSNR, and 10% to only adaptive median filtering.
In mechatronic systems using electric signals to drive control systems, driving signals including the frequency band of the unwanted signals, such as resonant frequencies and noise frequencies, can affect the accuracy of the controlled system and can cause serious damage to the system due to the resonance phenomenon of the mechatronic system. An LOS (Line of Sight) control unit is used to automatically rotate the gimbal system with a video imaging system generally mounted on modern aerial vehicles. However, it still suffers from natural frequency variation problems due to variations of operational temperature. To prevent degradation in performance, this paper proposes an adaptive filtering technique based on real-time noise analysis and adaptive notch-filtering for LOS control systems, and verifies how our proposed method maintains the LOS stabilization performance. Additionally, this filtering technique can be applied to the image noise filtering of the video imaging system. It is designed to reduce image noises generated by switching circuits or power sources. The details of design procedures of the proposed filtering technique and the experiments for the performance verification are described in this paper.
This paper presents lattice structure of bilinear filter and the conversion equations from lattice parameters to direct-form parameters. Billnear models are attractive for adaptive filtering applications because they can approximate a large class of nonlinear systems adequately, and usually with considerable parsimony in the number of coefficients required. The lattice filter formulation transforms the nonlinear filtering problem into an equivalent multichannel linear filtering problem and then uses multichannel lattice filtering algorithms to solve the nonlinear filtering problem. The lattice filters perform a Gram-Schmidt orthogonalization of the input data and have very good easily extended to more general nonlinear output feedback structures.
최근에 해상도의 손실없이 신호대잡음비를 개선시킬 수 있는 적응 템플릿 필터링이 제안되었다. 적응 템플릿 필터링은 다중 템플릿들 중에서 현재 복셀의 주변 구조와 가장 잘 매칭이 되는 템플릿을 선택하여 적응필터 링을 적용하는 방법이다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나, $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 이것은 자기 공명영상에서 복셀의 부분적인 볼륨 효과에 기인하는 것으로 여러 조직의 성분을 포함하고 있는 경계면의 복셀들에 적응 템플릿 필터링이 적용될 경우 다중성분을 가진 복셀들의 그레이레벨이 인접한 단일성분의 그레이레벨 값에 가까워져 에지가 강조되기 때문이다 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 $T_1$ 자기공명영상과 팬텀 영상에 적용한 결과 에지 artifact가 사라지는 것을 확인할 수 있었으며, 최대 신호대잡음비 면에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3497-3515
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2018
Differential privacy has broadly applied to statistical analysis, and its mainly objective is to ensure the tradeoff between the utility of noise data and the privacy preserving of individual's sensitive information. However, an individual could not achieve expected data utility under differential privacy mechanisms, since the adding noise is random. To this end, we proposed an adaptive Gaussian mechanism based on expected data utility under conditional filtering noise. Firstly, this paper made conditional filtering for Gaussian mechanism noise. Secondly, we defined the expected data utility according to the absolute value of relative error. Finally, we presented an adaptive Gaussian mechanism by combining expected data utility with conditional filtering noise. Through comparative analysis, the adaptive Gaussian mechanism satisfies differential privacy and achieves expected data utility for giving any privacy budget. Furthermore, our scheme is easy extend to engineering implementation.
In this paper, we employ the adaptive comb filtering for effective noise reduction in mobile communication environment. Adaptive comb filtering is a well-known method for noise reduction, but requires correct pitch period and must be applied just in voiced speech frames. To satisfy these requirements we use two kinds of information extracted from speech packets, one of which is the pitch period information measured precisely by a speech coder and the other is the frame rate information related to a decision on speech or silence frame. Experiments on speech recognition system confirm the efficiency of this method. Feature parameters employing this method give superior performance in noise environment to those extracted directly from output speech.
In this paper, we propose a noise estimation method for noise reduction. It is based on block and pixel-based noise estimation. We assume that an input image is contaminated by the additive white Gaussian noise. Thus, we use an adaptive Gaussian filter and estimate the amount of noise. It computes the standard deviation of each block and estimation is performed on pixel-based operation. The proposed algorithm divides an input image into blocks. This method calculates the standard deviation of each block and finds the minimum standard deviation block. The block in flat region shows well noise and filtering effects. Blocks which have similar standard deviation are selected as test blocks. These pixels are filtered by adaptive Gaussian filtering. Then, the amount of noise is calculated by the standard deviation of the differences between noisy and filtered blocks. Experimental results show that our proposed estimation method has better results than those by existing estimation methods.
Adaptive template filtering has been proposed recently for an enhancement of signal-to-noise ratio. In some magnetic resonance images whose gray levels have relatively small dynamic ranges, e.g., T1 imaging, however, artificial stair-like artifact is observed in edge regions. This is partially due to edge enhancement effect in such voxels that contain multiple compounds at the boundaries of tissues. The gray levels of these voxels tend to change those of near voxels that contain single compound by the adaptive filtering, which exaggerate edge discontinuities. In this paper, we propose a technique to eliminate such artifact by identifying those voxels and assigning a larger template for them. Filtered images with the proposed technique show substantial visual enhancement at the edges without degradation of peak signal-to-noise ratio compared to the original adaptive template filtering for both magnetic resonance images and phantom images
In this paper, we employ the adaptive comb filtering for effective noise reduction in mobile communication environment. Adaptive comb filtering is a well- known method for noise reduction, but requires the correct pitch period and must be applied just in voiced speech frames. To satisfy these requirements we use two kinds of information extracted from speech packets, one of which is the pitch period information measured precisely by a speech coder and the other is the frame rate information related to a decision on speech or silence frame. Experiments on speech recognition system confirm the efficiency of this method. Feature parameters employing this method give superior performance in noise environment to those extracted directly from output speech.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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