• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.175-182
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• 1998

SAR 영상은 speckle 잡음의 multiplicative 특성으로 인해 영상 해석에 많은 제약을 받고 있다. Speckle 잡음을 제거하기 위한 방법은 크게 여러 개의 독립 영상을 multi-looks 처리 방법과 디지털 영상 처리 기술을 이용하는 방법으로 speckle 잡음 특성에 따른 비선형필터의 적용이다. 본 연구에서는 국지적 통계 자료를 이용하는 LEE와 Refined LEE 필터 그리고 speckle 자체의 통계 특성을 이용하는 EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)필터를 이용하여 speckle 잡음을 제거하여 SAR 영상의 화질을 개선하고 그 결과를 기존의 mean과 median 필터와 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.1900-1909
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• 1994

현행 NTSC TV 방식은 매우 정교하지만, 몇가지 본질적인 문제를 갖고 있다. 실제 TV 시스템에서의 문제중의 하나가 수직방향에서의 화질열화를 초래하는 비월주사에 의한 것이다. 본 논문에서는 Pseudomedian 필터를 이용한 비월주사에서 순차주사로의 변환방식을 제안하였다. 제안된 방식은 기존의 미디안 필터를 이용한 처리방식과는 달리 동일 필드내에서 처리가 이루어지기 때문에, 필드 메모리없이 구현될 수 있으며, 성능은 미디안 필터방식에 근사한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 방식과 기존의 방식을 비교하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.434-436
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• 1992

In this paper, we propose a new multilevel nonlinear filter for simultaneous edge detection and noise suppression, which we call a order statistic-median hybrid(OMH) filler. The median-related filters cause an edge shift in the presence of an impulse near the edge. The proposed filter reduces such edge shifting while suppressing impulsive as well as nonimpulsive noise. We show that at the noisy edge point the OMH filter is substantially superior to the median filter, the $\alpha$-TM filter and the STM filter[I] in two respects: (a) the output bias error and (b) the output mean square error. Test results confirm that the OMH filter is robust in preserving sharp edges, inhibiting edge shifting, and suppressing a wide variety of noise. The structure for the OMH filter integrated circuit is also described.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.601-607
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• 2018

Median filtering is a nonlinear method which is known to be effective in removing impulse noise while preserving local image structure relatively well. However, it could still suffer the smearing phenomena of edges and fine details into neighbors due to undesirable influence from the pixels whose values are far off from the true value of the pixel at hand. This drawback mainly comes from the fact that median filters typically employ a regular shape window for collecting the pixels used in the filtering operation. In this paper, we propose a median filtering method which employs an irregular shape filter window in collecting neighboring pixels around the pixel to be denoised. By employing an irregular shape window, we can achieve good noise suppression while preserving image details. Experimental results have shown that our approach is superior to regular window-based methods.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.75-80
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• 1983

스므싱 필터를 사용하여 spot noise를 갖는 협상을 스므싱할 때에, 잡음은 거의 제거되지만 영상의 blurring을 초래한다. 본 논문에서는 이러한 영상 blurring을 동시에 개선하기 위하여 메디안 필터를 이용한 한 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 잡음협상과 그 잡음영상을 메디안 필터링한 결과와의 차를 이용하였으며, 잡음제거와 동시에 blurring의 감소를 효과적으로 이룩할 수 있음을 보여 주었다. 본 논문에서는 또한 제안한 알고리즘을 여러가지 기존 스므싱 방법과 비교하여 그 특징을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1373-1379
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• 2007

본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.65-71
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• 2017

디지털 이미지나 비디오는 저장, 전송을 하는 과정에서 여러 가지 종류의 잡음이 발생하게 된다. 이러한 잡음 중 Salt & Pepper 잡음은 원본 데이터를 훼손하여 압축 효율을 저하시키고 영상 처리 방법으로 이용하는 Edge Detection이나 Segmentation에서의 성능저하를 일으키는 요인이 된다. 이 잡음을 완화하기 위한 방법으로 Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter, Adaptive Median Filter 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 높은 잡음의 밀도에서 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 Salt & Pepper 잡음이 발생하는 무선 통신 환경에서 잡음 완화를 위한 새로운 형태의 필터를 제안한다. 제안한 필터는 Salt & Pepper 잡음 감지를 통해 훼손된 픽셀의 위치를 확인하고 일정 영역의 훼손되지 않은 인접 픽셀 값들을 이용하여 잡음을 완화한다. 제안하는 필터 중 $3{\times}3$ 크기의 에러 마스크를 이용하는 필터의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 PSNR을 통해 평가하였을 때, 이미지에서 잡음의 밀도가 95%일 때, MF와 비교하여 13.24 dB, AMF와 비교하여 13.09 dB의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권3호
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• pp.197-205
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• 2004

In this paper, we studied on the hardware implementation of a 3${\times}$3 window weighted median filter using bit-level sorting algorithm. The weighted median filter is a generalization of the median filter that is able to preserve :,harp changes in signal and is very effective in removing impulse noise. It has been successfully applied in various areas such as digital signal and video/image processing. The weighted median filters are, for the most part, based on word-level sorting methods, which have more hardware and time complexity, However, the proposed bit-serial sorting algorithm uses weighted adder tree to overcome those disadvantages. It also offers a simple pipelined filter architecture that is highly regular with repeated modules and is very suitable for weighted median filtering. The algorithm was implemented by VHDL and graphical environment in MAX＋PlusII of ALTERA. The simulation results indicate that the proposed design method is more efficient than the traditional ones.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2014

영상처리는 디지털 시대를 맞이하여 영상복원 기술의 수요가 급증함에 따라 여러 분야에서 대중화되고 있다. 그러나 영상 데이터를 획득, 전송, 처리하는 과정에서 salt and pepper 잡음에 의해 영상이 훼손된다. 기존의 영상을 복원하는 대표적인 방법들은 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), SWMF(switching weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 제거 및 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 제안한 알고리즘은 훼손된 영상을 복원하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제31권1호
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• pp.21-28
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• 2015

The essential idea of de-noising is referring to neighboring pixels of a center pixel to be updated. Conventional adaptive de-noising filters use local statistics, i.e., mean and variance, of neighboring pixels including the center pixel. The drawback of adaptive de-noising filters is that their performance becomes low when edges are contained in neighboring pixels, while anisotropic diffusion de-noising filters remove adaptively noises and preserve edges considering intensity difference between neighboring pixel and the center pixel. The anisotropic diffusion de-noising filters, however, use only intensity difference between neighboring pixels and the center pixel, i.e., local statistics of neighboring pixels and the center pixel are not considered. We propose a new connectivity function of two adjacent pixels using statistics of neighboring pixels and apply connectivity function to diffusion coefficient. Experimental results using an aerial image corrupted by uniform and Gaussian noises showed that the proposed algorithm removed more efficiently noises than conventional diffusion filter and median filter.