Noise in image sequences is visually offensive and may mask important image detail. In addition to degradation of visual quality, the noise pattern increases the entropy of the image, and thus hinders effective compression. This paper proposes a spatial and a temporal joint filters to reduce the noise by jointly connecting two adaptive noise reducers with different characteristics, and we also propose an IIR-type 3D noise reduction litter scheme connecting the spatial and the temporal joint filters. The proposed 3D IIR filter not only strongly removes noise in uniform image regions while preserving edges and details but also effectively suppresses temporal flicker caused by noise. Experimental results show that the proposed scheme improves subjective quality as well as objective quality as compared with the various noise filtering techniques.
During depth data acquisition and transmission, the quality of depth maps is usually degraded by physical noise and coding error. In this paper, a new joint bilateral filter based on the common distance transform is presented to enhance the low-quality depth map. The proposed method determines the amount of exploitable color data according to distance transform values of depth and color pixels. Consequently, the proposed filter minimizes noise in the depth map while suppressing visual artifacts of joint bilateral filtering. Experimental results show that our method outperforms other conventional methods in terms of noise reduction and visual artifact suppression.
The joint transform correlator (JTC) has been the best known technique for pattern recognition and identification. This paper proposes a new technique of fringe adjustment by adopting a sinusoidal amplitude-modulated iterative filter convolved with an interference fringe pattern in the joint power spectrum (JPS) domain. The comparison of our new technique and other techniques is presented to show that the newly proposed technique can successfully improve both the correlation peaks and the peak signal-to-noise ratio (PSNR). Simulated results of enhanced interference fringes are also presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.16
no.12
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pp.1219-1228
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1991
In the actual case, a model of noise canceller using adaptive filter has both a channel transfer function from noise source to main signal input and to noise canceller input. The previous models of noise canceller have been considered to be only one side channel transfer function. Therefore, it is proposed that a new model has two channel transfer functions and derives an optimal tranfer function of adaptive noise canceller. The adaptive filter is using the joint process lattice filter that has fast adaptive speed. The signal noise radio has been improved by a model of ANC-ALE and it is confirmed with computer simulation. Beside, a dc bias is very effective for noise cancelling, especially to the particular signal.
In this paper, we proposed a wavelet phase-only filter modulation synthetic discriminant function joint transform correlator(WPOfSDF-JTC) for scale invariant pattern recognition, and an improved algorithm to reduce the filter synthesis time. Computer simulation showed that the proposed filter has better SNR than CWMF if input image has random noise and the improved synthesis algorithm can reduce the iteration time. We used frequency selective JTC to solve the problem of the optical alignment and eliminate the autocorrelation and crosscorrelation between each input image.
In mechanical system, gear trains have backlash innately. With the presence of inherent backlash, the overall system performance is limited in many practical control systems. It has been reported that a disturbance observer has the property of effective removing disturbance and cutting measurement noise off. The plant is remodeled with modified disturbance observer to observe and compensate backlash characteristics. And this paper describes a method to design Q filter and to analyze the effects of disturbance and measurement noise to the output. It is shown that the vibration and tracking error caused by backlash were decreased and the time constant and relative degree are important factor to design Q filter.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.15
no.9
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pp.764-774
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1990
In this paper, make a study on comparison of adaptive filters for predictor characteristics that transversal, lattice, and joint process lattice filter is using the LMS algorithm that is simple structure and pracotical application is easy. The theoical background and structure of each adaptive filters exhibit for practical design. Adaptive convergence condition for optimal weight vector and optimal reflection coefficient make clear, and it is also shown through computer simulation. The error signals and noise characteristics of these filters make a comparative study. In view of the results, joint process lattice filter is shown that most superior characteristic in these adaptie filters.
Aiming at the problems of low image enhancement accuracy, long enhancement time and poor image quality in the traditional robot sequence motion image enhancement methods, an adaptive enhancement method for robot sequence motion image is proposed. The feature representation of the image was obtained by Karhunen-Loeve (K-L) transformation, and the nonlinear relationship between the robot joint angle and the image feature was established. The trajectory planning was carried out in the robot joint space to generate the robot sequence motion image, and an adaptive homomorphic filter was constructed to process the noise of the robot sequence motion image. According to the noise processing results, the brightness of robot sequence motion image was enhanced by using the multi-scale Retinex algorithm. The simulation results showed that the proposed method had higher accuracy and consumed shorter time for enhancement of robot sequence motion images. The simulation results showed that the image enhancement accuracy of the proposed method could reach 100%. The proposed method has important research significance and economic value in intelligent monitoring, automatic driving, and military fields.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1175-1184
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2015
A depth map is an image which contains 3D distance information. Generally, it is difficult to acquire a high resolution (HD), noise-removed, good quality depth map directly from the camera. Therefore, many researches have been focused on acquisition of the high resolution and the good quality depth map by up-sampling and pre/post image processing of the low resolution depth map. However, many researches are lack of effective up-sampling for the edge region which has huge impact on image perceptual-quality. In this paper, we propose an up-sampling method, based on joint bilateral filter, which improves up-sampling of the edge region and visual quality of synthetic images by adopting different weights for the edge parts that is sensitive to human perception characteristics. The proposed method has gains in terms of PSNR and subjective video quality compared to previous researches.
Due to a variable noises in the field underground lines, clear technology of noises is very important in the diagnosis technology of partial discharge. Therefore we progressed filter test to improve the measuring test of partial discharge in a field. We applied to field test after making W-LC filter for partial discharge measurement, and then designed experimental environment such as under- ground distribution lines of field. Measuring sensor for test was UHF sensor. And we analysed those using the Lemke Probe and oscilloscope (TDS-3054, Tektro- nix). Finally, we obtained excellent data of noise decrement in the joint box of 22.9[kV] distribution lines from above experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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