This paper is for investigation of the noise reduction effect all 20 filters by combining Low Pass Filter(LPF) 5 kinds, High Pass Filter(HPF) 4 kinds, Median Filter(MF) 11 kinds. Noise is added to reduce noise and minimize the quality degradation in medical imaging system. We also compared Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE) for all the combinations of different filters. As a result, noise decrease appeared in the LPF3*3#1 + HPF3*3#1 + Vertical3*1 of highest filter. We confirmed noise reduction effect by applying the proposed filter combination in many fields of medical imaging applications.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.165-168
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2008
With the development of the information technology in recent years, the innovation of multimedia information technology also has been accelerated. Many fields of the digital image processing technologies as image data compression, recognition. restoration, etc. are now being studied actively. When transmitting and saving digital images, noise would be made, and we are using the image filters to remove the noise. The Image Filter used Digital Image Process basically has a two-dimensional structure. There are two methods of the filter's creation - One is reiterating one dimension, and the other is using an indivisible two-dimension image filter. The space domain method using mask is the latter one. That is inserting the value-multiplied pixels values faced each other when the two-dimension filter overlapped on input image- to the filter value's center position and the same position in the image. The image filter is being used widely along with one-dimension filter, according each noise. Most people are using various median filters to remove the impulse noise. However, in this paper, I suggested a powerful switching median filter and compared with conventional method for verification.
A new technology on video frame rate up-conversion (FRUC) is presented by combining the median filter and motion estimation (ME) with an occlusion detection (OD) method. First, ME is performed to have a motion vector. Then, the OD method is used to refine motion vector in the occlusion region. Since the wrong motion vector can be obtained with high possibility in the occluded area, a median filtering that less depends on the motion vector is applied to that area, and since the motion vector is continuous and robust in the non-occluded area, BDMC(Bi-Directional Motion Compensated interpolation) is applied to obtain interpolated image in that area. BDMC using the bi-directional motion vectors achieves good results when continuity and robustness of the motion vector is higher. Experimental results show that the proposed algorithm provides better performance than the conventional approach. The average gain of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) is approximately 0.16 dB in the test sequences compared with BDMC.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.29
no.1
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pp.63-69
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2011
Recent growth of the geospatial information on the web made it possible to applicate spatial data. Also, the demand for rich and latest information shows a steady growth. The need for the new service using conflation of the existing spatial databases is on the increase. The information delivery of the services using the road vector and aerial image is reached intuitionally and accurately. However, the spatial inconsistencies in map services such as Daum map, Naver map and Google map is the problem. Our approach is processed to extract the road candidate image, match the template and filter the control points pair using vector median. Finally, CNS node and link are aligned to the real road with the aerial image. The experimental results show that our approach can align a set of CNS node and link with aerial imagery for daejon, such that the completeness and correctness of the aligned road have improved about 35% compare with the original roads.
Image magnification is the estimation of a few pixel in images with high quality from a pixel of an image with low resolution and there have been studied many techniques to make images with high quality. In this paper, we propose an image interpolation method using median filter and spatial information. The proposed method makes an interpolating pixel using an average value of a median filtered value and an average value of two pixels correlated with an interpolating pixel tightly. Also we make the magnified image with improved quality to add the directional information of surrounding pixels and the characteristic of ones using average value and max value of spatial variation. We evaluate the performance using PSNR in the quality of enlarged image comparing the proposed method with existing methods. The results show the proposed method improves PSNR than the existing methods and make images preserving the characteristic of original imges.
The main purpose of this paper is to compare the performances of various filters with color images to remove the noise. Furthermore, we suggest a modified de-noising process by the transformation of color model from RGB to another color models, such as HSV and $YC_BC_R$, to improve the quality of de-noising methods encompassing Median, Wiener, and Mean filters. Neither the performance comparison of the de-noising filters with color images nor the converting the color model for better de-noise on the degraded images haven't been performed before. Inspired to make improvements, we conduct experiments with new de-noising process on color images. The result of the experiments is shown that it could assist on certain filters being more reliable techniques.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.4
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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.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.3
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pp.598-604
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2012
Image signal is corrupted by various noises in image processing, many studies are being accomplished to restore those images. In this paper, we proposed a cascade filter algorithm for removing random valued impulse noise. The algorithm consists two steps that noise detection and noise elimination. Variance of filtering mask and center pixel variance are calculated for noise detection, and the noise pixel is replaced by estimated value which first apply switching self adaptive weighted median filter and finally processed by modified weight filter. Considering the proposed algorithm only remove noise and preserve the uncorrupted information that the algorithm can not only remove noise well but also preserve edge.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.217-219
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2019
In response to the increased use of digital video device, more researches are actively made on the image processing technologies. Image processing is practically used on various applied fields such as medical photographic interpretation, and object recognition. The types of image noise include Gaussian Noise, Impulse Noise, and Salt and Pepper. Noise refers to the unnecessary information which damages the video and the noise is mainly removed by a filter. Typical noise removal methods are Median Filter and Average Filter. While Median Filter is effective for removing Salt and Pepper noise, the noise removal performance is relatively lower in the environment with high noise density. To address such issue, this study suggested an algorithm which utilizes neighboring pixels to remove noise.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.10
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pp.717-727
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2022
An algorithm is realized for estimating the component fault and health diagnosis such as a deterioration. Based on the turbofan engine health diagnosis model, from the health parameters which are estimated by a real time tracking filter, the outliers are eliminated efficiently by an effective median filter to minimize an false alarm. The difference between the fault and deterioration trends is identified by the detection measure for abrupt change, thereby the clear diagnosis classifying the fault and the health condition is possible. The effectiveness of the algorithm for fault and health diagnosis is verified from the simulated results of engine component faults and deterioration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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