Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.10a
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pp.173-175
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2017
With the rapid progress of the digital area has come the increase in demand for multi-media services. Imaging processing as a result is being hailed as a technological field that can offer smart and efficient methods for the processing and analysis of images. In general, noise exist in various types, depending on the cause and form. Some leading examples of noise are AWGN(additive white Gaussian noise), salt and pepper noise and complex noise. This study suggests an algorithm to remove complex noise by using the standard deviation and noise density of the partial mask in order to effectively remove complex noise in images.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2239-2246
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2011
In image signal processing, image signal is corrupted by various noises and caused the degradation phenomenon. And Images often corrupted by AWGN(additive white gaussian noise) and impulse noise which called mixed noise. In this paper, the algorithm is proposed to remove mixed noise while keeping edge information. The proposed algorithm first classifies the noise type, if the classify result is AWGN, then the mean of the output after using self-adaptive weighted mean filter and median value will be the outfiltering value. And if the noise type is impulse noise, then the noise is removed by a modified nonlinear filter. Also we compare existing methods through the simulation and using PSNR(peak signal to noise ratio) as the standard of judgement of improvement effect. The result of computer simulation on test images indicates that the proposed method is superior to traditional filtering algorithms.
In this study, We derived Recursive Least Squares(RLS) algorithm with adaptive maximum -likelihood channel estimate for digital pulse amplitude modulated sequence in the presence of intersymbol interference and additive white Gaussian noise. RLS algorithms have better convergence characteristics than conventional algorithms, LMS Least Mean Squares) algorithms.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.518-523
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2017
This paper proposes a novel denoising method based on non-local(NL) means. The NL-means algorithm is effective for removing an additive Gaussian noise, but the denoising parameter should be controlled depending on the noise level for proper noise elimination. Therefore, the proposed method optimizes the denoising parameter according to the noise levels. The proposed method consists of two processes: off-line and on-line. In the off-line process, the relations between the noise level and the denoising parameter of the NL-means filter are analyzed. For a given noise level, the various denoising parameters are applied to the NL-means algorithm, and then the qualities of resulting images are quantified using a structural similarity index(SSIM). The parameter with the highest SSIM is chosen as the optimal denoising parameter for the given noise level. In the on-line process, we estimate the noise level for a given noisy image and select the optimal denoising parameter according to the estimated noise level. Finally, NL-means filtering is performed using the selected denoising parameter. As shown in the experimental results, the proposed method accurately estimated the noise level and effectively eliminated noise for various noise levels. The accuracy of noise estimation is 90.0% and the highest Peak Signal-to-noise ratio(PSNR), SSIM value.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2003.11a
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pp.229-233
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2003
In this paper we theoretically analyze the probability of error for M-ary pulse position modulation (PPM) ultra-wideband (UWB) multiple access system using Gaussian monopulse. The optimum detection of UWB signals using M-ary orthogonal PPM in additive white Gaussian noise (AWGN) and multiple access interference (MAI) is considered, then receiver signal to noise power ratio (SNR) and upper bound fur the bit error rate (BER) are derived. Numerical results considering some practical parameters are presented.
A new power and bandwidth efficient modem technique-Correlative Encoded FSK (CEFSK) is proposed. CEFSK has a spectral efficiency comparable to Gaussian filtered FSK (GFSK), and it achieves 0.7db Eb/N0 improvement at bit error rate (BER) of 1 * 10 -4 over GFSK in an additive white Gaussian noise (AWGN) channel and 3.0dB improvement in a Rayleigh fading channel
We present a novel pilot-aided channel estimation method for OFDM (Orthogonal Frequency Division Muitiplexing) system using WT(Wavelet transform) and interpolation. Due to excellent AWGN (Additive White Gaussian Noise) cancellation capability of n, pilot channels are estimated quite exactly and then, Dey are used in 2-degree polynomial interpolating the other remaining data symbol channels. The simulation results for Short WATM (Wireless Asynchronous Transfer Mode) channel show that the degradation in BER (Bit Error Ratio) performance of OFDM system iか this estimator is negligible compared to the case of perfect knowledge of CSI (Channel State Information).
Choi, Jung-Hun;Han, Tae-Young;Park, Sung-Kyung;Kim, Nam
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2003.11a
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pp.303-307
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2003
In this paper, the W(ultra widebend) system is used for high speed transmission applying BPSK(Binary Phase Shift Keying) and QPSK (Quadrature Phase Shift Keying), and utilizing the convolution coding with code rate, 1/2 and constraint length, K=7 in order to reduce the bit error rate. And the performance of system is analyzed in the AWGN(Additive White Gaussian Noise) channel environment by using the Viterbi decoding algorithm and adopting the time-hopping sequence as a multiple access method in order to avoid the multiuser interference.
Broadcast nature of wireless medium and path-loss reduction create a favourable condition for collaborative communications (CC) among single-antenna users to gain the powerful benefits of multi-antenna system without the demand for physical arrays. This paper proposes a CC strategy adapting to the propagation environment changes by optimizing the transmit signal amplification factors to simplify the structure of maximum likelihood (ML) detector and to obtain the minimum error probability as well. The closed-form BER expression was also derived and compared to the simulation results to evaluate the performance of the suggested solution. A variety of numerical results revealed the cooperation significantly outperforms non-cooperative counterpart under flat Rayleigh fading channel plus AWGN (Additive White Gaussian Noise).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.782-784
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2013
As digital image processing technologies are developing, edges are being utilized in various areas. In the existing edge detection methods, there are mask methods which utilize Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian operator etc. To realize these existing edge detection methods is simple. But, in case that AWGN(additive white Gaussian noise) added images are processed, edge detection characteristics are slightly insufficient. Therefore, the edge detection algorithm using the standard deviation of local mask was suggested in this paper to compensate for the drawbacks in the existing detection methods and the suggested algorithm in AWGN environments showed excellent edge detection characteristics.
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