This study has developed a new liquid crystal calibration technique using Neural networks with median filtering and applied this technique to heat transfer measurements. To verify the validity of this new measurement technique, the local Nusselt numbers on a flat plate surface subjected to an axisymmetric impinging jet were measured and compared with the results by the conventional Hue-temperature calibration technique under the same conditions. Because the Neural networks predict the non-linear relations between temperatures and corresponding R, G, B values, Neural networks-median filtering calibration technique can utilize a much wider color band in the experiment than the Hue-temperature calibration technique, resulting in a significant reduction in the experimental time.
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. As the result the proposed method enhances the image to about 20% in comparison with Winer filter by Edge Preservation Index and PSNR.
가산잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 Filter Algorithm 중 Mean Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 산술평균한 값을 화소로 삼는다. 그러나 산술평균은 화소간의 편차를 고려하지 않으므로 편차가 심한 화소-윤곽선이 훼손되고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 채택될수 있다. 이를 보완한 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하여 중앙값을 화소로 삼아 편차가 심한 화소를 보존하고, 화소들에 포함되지 않은 값이 화소로 선택되는 오류를 방지한다. 그러나 Median Filter Algorithm은 화소들의 묶음을 정렬하고, 중위수를 구하는데 소모되는 시간이 Mean Filter Algorithm의 화소들의 평균을 구하는 시간보다 상대적으로 많이 소모되고, 잡음이 화소로 선택될 오류가 발생한다. 이러한 단점을 보완한 Fast Median Filter Algorithm을 제안한다. Fast Median Filter Algorithm은 훼손영상을 전체집합으로, 국부영상을 부분집합 1, 2로 두어 Median Filter Algorithm보다 효율적으로 화소들을 정렬한다. 시험결과는 IBM 기종(80586)에서 구동되었으며 기존의 Filter Algorithm들과 비교분석한 결과 Mean Filter Algorithm과 대등한 속도와 Median Filter Algorithm의 결과영상을 얻음으로서 Fast Median Filter Algorithm의 우수성을 확인할 수 있었다.
In recent years, medical image diagnosis has growing significant momentous in the medicinal field. Brain and lung image of patient are distorted with salt and pepper noise is caused by moving the head and chest during scanning process of patients. Reconstruction of these images is a most significant field of diagnostic evaluation and is produced clearly through techniques such as linear or non-linear filtering. However, restored images are produced with smaller amount of noise reduction in the presence of huge magnitude of salt and pepper noises. To eliminate the high density of salt and pepper noises from the reproduction of images, a new efficient fuzzy based median filtering algorithm with a moderate elapsed time is proposed in this paper. Reproduction image results show enhanced performance for the proposed algorithm over other available noise reduction filtering techniques in terms of peak signal -to -noise ratio (PSNR), mean square error (MSE), root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), image enhancement factor (IMF) and structural similarity (SSIM) value when tested on different medical images like magnetic resonance imaging (MRI) and computer tomography (CT) scan brain image and CT scan lung image. The introduced algorithm is switching filter that recognize the noise pixels and then corrects them by using median filter with fuzzy two-sided π- membership function for extracting the local information.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
최근에 위,변조 영상의 처리이력 복구를 위한 포렌식 툴로서 미디언 필터링 (MF: Median Filtering) 검출기가 크게 고려되고 있다. 미디언 필터링의 분류를 위한 미디언 검출기는 적은 양의 특징 셋과 높은 검출율을 갖도록 설계되어야 한다. 본 논문은 변조된 영상의 미디언 필터링 검출을 위한 새로운 방법을 제안한다. BMP를 미디언 윈도우 사이즈에 의하여 여러 미디언 필터링 영상으로 변환하고, 윈도우 사이즈에 따른 차분포 값을 계산하여 그 값으로 미디언 필터링 윈도우 사이즈와 같은 특징 셋을 만든다. 미디언 필터링 검출기에서, 특징 셋은 잠재성장 모델링 (LFM: Latent Growth Modeling)을 사용하는 모델 특성으로 변환된다. 실험에서, 테스트 영상은 TP (True Positive)와 FN (False Negative) 두 분류로 판별된다. 제안된 알고리즘은 분류 효율성이 TP와 FN의 혼동에서 최소거리 평균이 0.119로서 훌륭한 성능임이 확인 되었다.
To improve the noise characteristics, software-based noise reduction algorithms are widely used in cadmium zinc telluride (CZT) pixelated semiconductor gamma camera system. The purpose of this study was to develop an improved median filtering algorithm using a thresholding method for noise reduction in a CZT pixelated semiconductor gamma camera system. The gamma camera system simulated is a CZT pixelated semiconductor detector with a pixel-matched parallel-hole collimator and the spatial resolution phatnom was designed with the Geant4 Application for Tomography Emission (GATE). In addition, a noise reduction algorithm with a median filter using an improved thresholding method is developed and we applied our proposed algorithm to an acquired spatial resolution phantom image. According to the results, the proposed median filter improved the noise characteristics compared to a conventional median filter. In particular, the average for normalized noise power spectrum, contrast to noise ratio, and coefficient of variation results using the proposed median filter were 10, 1.11, and 1.19 times better than results using conventional median filter, respectively. In conclusion, our results show that the proposed median filter using improved the thresholding method results in high imaging performance when applied in a CZT semiconductor gamma camera system.
Images are unavoidably contaminated with different types of noise during the processes of image acquisition and transmission. The main forms of noise are impulse noise (is also called salt and pepper noise) and Gaussian noise. In this paper, an effective method of removing mixed noise from images is proposed. In general, different types of denoising methods are designed for different types of noise; for example, the median filter displays good performance in removing impulse noise, and the wavelet denoising algorithm displays good performance in removing Gaussian noise. However, images are affected by more than one type of noise in many cases. To reduce both impulse noise and Gaussian noise, this paper proposes a denoising method that combines adaptive median filtering (AMF) based on impulse noise detection with the wavelet threshold denoising method based on a Gaussian mixture model (GMM). The simulation results show that the proposed method achieves much better denoising performance than the median filter or the wavelet denoising method for images contaminated with mixed noise.
In this paper, we propose a hybrid filter for noise reduction. The proposed method adjusts rational filtering direction according to an edge in the image using median filtered data. Rational filter modulates the coefficients of a linear lowpass filter to limit its action in presence of image details. By the ratio of polynomials in the input variables, rational filter reduces noise adaptively. Median filter is widely used to reduce impulse noise, but removes some details for highly corrupted images. Also, desirable details are removed when the window size is large. Our proposed algorithm combines rational filter and median filter. Thus, proposed method not only preserves edge, but also reduces noise in uniform region. Experimental results show that our proposed method has better quality than those by existing median and rational filtering methods.
Recently, filtering methods for attenuating noise while preserving image details are in progress actively. And SM(standard median) filter showed a great performance for noise removal in impulse noise environment but, it caused edge cancellation error. So, variable methods that modified SM(standard median) filter have been proposed, and CWM(center weighted median) filter is representative. Also, there are several methods to improve the efficiency based on min/max operation in term of preserving detail and filtering speed. In this paper, we managed a pixel corrupted by impulsive noise using min/max value of the surrounding band enclosing a pixel, and compared the efficiency with exiting methods in the simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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