이 논문에서는 미디언 필터의 선형 조합을 통해 임의의 주파수 특성을 갖는 필터 구조와 그 설계 방법을 제안한다. Linear-phase FIR 저대역통과 필터의 홀수번째 필터 계수의 부호를 바꾸면 FIR 고대역 통과 필터를 얻을 수 있는데, 이것은 필터 계수의 부호가 모두 양수인 두 개의 부분 필터의 차와 같은 모양을 가진다. 이 과정을 일반화하여 비선형 필터에 적용하면 LCWM(linear combination of median filter)필터는 가중 미디언 부필터(sub-filter)의 선형 조합으로 구성된다. 이는 선형 대수학에서 어떤 공간상의 임의의 벡터가 그 공간의 기저 (basls) 벡터들의 선형 조합으로 표현된다는 사실과 유사하다. 따라서 부필터의 필터 계수를 기저 벡터로이용하여 얻어지는 기저 행렬과 필터의 주파수 특성을 조절하는 계수 벡터를 구함으로써 LCWM 필터를 설계할 수 있다. 제안된 필터 설계 방법을 이용하면 특정 주파수 특성을 가지는 FIR 필터와 유사한 특성을 갖는 비선형 필터 구조를 만들 수 있다. LCWM 필터는 고대역 통과, 저대역 통과, BP(band-pass), BS(band-stop)의 임의의 주파수 특성을 가지는 필터로 설계될 수 있음이 실험을 통해 확인되었다.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
Recently, advancement in the visual technology has lead to the further development of the three dimensional (3D) imaging systems. The visual perception to view a pair of images simultaneously, is a crucial factor to build a stereoscopic 3D image. In this paper, we present the depth cues between the intensities of the two images when viewing with both eyes. Due to this stereoscopic effect, objects at different distances from the eyes differ in their horizontal positions, giving the depth cue of horizontal disparity. By simple image processing technique, we also present the binocular disparity map between the two images. A median filter has been used to filter out all the noises occurring in the disparity map image.
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
통신에 의한 전송 영상은 잡음이나 번짐 또는 일그러짐 등을 항상 포함한다. 본 논문에서는 적응형 일반스텍 최적화 필터(OAGSF: optimal adaptive generalized stack filter)라는 영상복원 공간 필터를 제안하였는데, 이는 영상의 복원에서 잡음 제거율과 외곽선 정보의 보존률의 증가을 위해 신경회로맘의 역전파 학습 알고리즘의 가중치 학습 알고리즘을 기반으로 적응형 일반스택 필터(AGSF)를 최적화 시킨 것이다. 적응형 일반스택 필터는 일반스택 필터(GSF: generalized stack filter)와 적응형 다단계 메디안 필터(AMMF; adaptive multistage median filter)로 구분하고, 일반스텍 필터는 스택 필너치 기능을 보완한것이고, 적응형 다단계 메디안 필터는 메디안 필터의 외곽선 정보 보존률을 높인 것이다. 신경회로망의 역전파 학습 알고리즘에 대하여 두가지 가중치 학습 알고리즘인 최소평균절대 (LMA:Least Mean Absolute) 알고리즘과 최소평균자승(LMS: Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응형 일반스택 필터를 최적화하였다. 본 논문에서 제시한 신경회로망을 이용한 영상복원 공간필터에 대해 실험결과를 통해 제시하였다.
다양한 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 증가됨에 따라, 영상을 정보전달의 수단으로 사용하기 위한 기술들이 급격히 발전하고 있다. 영상에 첨가되는 여러 가지 잡음을 제거하기 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 방법 등이 제안되었으나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 먼저 잡음을 판단한 후, 변형된 메디안 필터와 적응 가중치 평균 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
본 논문에서는 임펄스성 광대역 재밍 환경에서 직접 시퀀스 확산 대역(direct-sequence spread spectrum: DS/SS) 신호를 강인하게 포착하는 기법을 제안한다. 광대역 재밍 신호의 영향을 완화하기 위하여 미디언(median) 필터를 이용하여 수신 신호를 전처리한다. 빠른 포착을 위해서는 PN 시퀀스의 일부만으로 포착 여부를 판정해야 하므로, 포착기를 분석적으로 설계하기 위해서는 PN 시퀀스의 부분 상관 함수에 대한 적절한 모델이 필요하다. 본 논문에서는 미디언 필터로 처리한 PN 신호의 부분 상관 함수를 근사적인 상한을 이용하여 조각적 선형 모델로 모델링한다. 제안된 포착 방식의 성능을 기존의 방법과 비교하여 전산 모의 실험을 통해 분석적인 설계 방법을 검증한다.
RF 기반 고속 무선통신 기술이 급속히 발전함에 따라 무선 주파수 대역을 기반으로한 IoT 네트워크용 디바이스가 빠르게 보급되고 있으나, 최근 IoT 네트워크 디바이스의 급속한 확산 속도에 비하여 RF 통신 기술의 발전속도가 미치지 못하고 있다. 이러한 상황에서 가시광원을 송신수단으로 사용하는 OWC 기술은 RF 기반 무선 통신의 대역 고갈 문제를 극복 할 수 있는 기술로서 주목받고 있으나, OWC용 데이터 수신 중 발생하는 LED 조명 형태의 왜곡으로 인하여 LED 조명 검출율이 저하되고 RoI의 설정이 부정확해지는 현상이 발생 할 가능성이 있다. 본 논문에서는 Adaptive Median Filter를 적용한 저속 카메라 통신용 LED 조명 검출 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 명확한 RoI 설정 및 LED 조명 검출이 가능할 것으로 사료되며, 본 연구결과를 통해 RF 기반 무선 통신기술의 보완재로서의 역할을 효율적으로 수행 할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 영상의 노이즈 감소를 위한 복합필터 제안과 간 초음파영상에서 노이즈 제거를 통한 영상품질의 향상으로 정확한 영상 해석에 도움을 주고자 하였다. 실험은 ATS-539 다목적용 초음파팬텀을 이용하여 Gaussian blurring filter, Sharpening filter, Median filter의 조합으로 상위 7개의 복합필터를 선정하고 이를 간 초음파영상에 적용하였다. 그 결과 상위 7개 복합필터 적용하였을 때 SNR, CNR, MSR 값이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 이 중 복합필터 1과 2가 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 PSNR 30 dB이상, SSIM 1에 가까운 결과값을 나타내어 영상의 손실률이 적음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 복합필터의 적절한 적용은 정확한 영상의 판독과 해석에 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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