• 제목/요약/키워드: trimmed spatial median

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붓스트랩을 활용한 최적 절사공간중위수 추정량 (A Trimmed Spatial Median Estimator Using Bootstrap Method)

  • 이동희;정병철
    • 응용통계연구
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    • 제23권2호
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    • pp.375-382
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    • 2010
  • 본 논문에서는 다변량 자료의 위치모수에 대한 로버스트 추정량으로 공간중위수에 대한 절사 추정량을 제안하였다. 최적절사율은 붓스트랩 방법을 이용하여 결정하였으며, 이중붓스트랩을 활용하여 추정된 절사공간중위수의 공분산행렬을 추정하였다. 모의실험 결과 붓스트랩 방법에 의한 절사공간중위수는 자료가 다변량 코시분포를 따르는 경우 기존 공간중위수에 비하여 작은 평균제곱오차를 보여 효율적인 추정량으로 나타났다. 아울러 이중붓스트랩을 이용한 절사추정량의 공분산행렬 추정량은 단순붓스트랩 방법에 의하여 추정된 공분산행렬이 갖는 과소추정의 문제를 해결하는 방법으로 나타났다.

복합잡음 환경에서 변형된 공간 가중치 필터에 관한 연구 (A Study on Modified Spatial Weighted Filter in Mixed Noise Environments)

  • 권세익;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.237-243
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    • 2015
  • 최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

AWGN 잡음 제거를 위한 변형된 공간분할 평균필터 (Modified Spatial Division Average Filter for AWGN Noise Reduction)

  • 박화정;권미래;김남호
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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    • pp.227-229
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    • 2021
  • 현대 사회는 아날로그 시대를 지나 디지털 영상시대로 나아가고 있으며, 이러한 시대의 흐름에 발맞춰 탐사로봇, 의료장비, CCTV 등 다양한 영상 기기들이 우리의 일상생활에 많은 도움을 주고 있다. 하지만 디지털 영상에서 다양한 원인으로 인해 발생하는 잡음들은 영상의 열화 현상을 일으킬 뿐 아니라, 화질을 훼손시키고 악화시킨다. 대표적인 잡음으로 AWGN이 있으며 이를 제거하기 위한 필터의 종류로 평균필터, 메디안필터, 알파 트림드 평균필터 등이 있지만, 이러한 필터들은 고주파 영역에서는 다소 미흡한 잡음 제거 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 변형된 공간분할 평균필터를 제안한다.

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