• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.539-551
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• 2018

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.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-14
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• 2014

최근, 현대전은 GPS 위치측위를 바탕으로 정밀타격체계 및 미사일 방어체계가 핵심이 되어가고 있다. 하지만 군 환경 특성상 산악지형 및 시가전에서의 지형지물로 인한 large/small scale fading, 주파수 간섭 등으로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 이는 아군 위치 파악 실패로 인한 지원 지연 및 유도탄 오폭으로 인명피해를 발생시키게 된다. 본 연구는 위치오차를 보정하기 위해 wavelet denoising filter를 이용한 간섭완화 측위기법을 제안한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi밀결합 측위 기법의 실증 테스트 결과와 wavelet denoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과로 간섭완화 성능을 나타낸다. Wavelet denoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과는 기존 GPS보다 평균 21.6% 의 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의 우수성을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제19권4호
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• pp.3-15
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• 2000

본 논문은 웨이블렛 영역에서 신호성분을 보존하면서 첨부된 잡음성분을 제거할 수 있는 새로운 잡음제거 필터를 제시한다. 적응적 웨이블렛 수축(AWS) 필터라 불리는 제안된 필터는 웨이블렛 제거기와 적응적 수축기의 두 개 연산기로 구성되어 있으며 각각의 연산기는 웨이블렛 계수의 국부적 통계성을 이용하여 적응적으로 추정되는 threshold에 의존하여 선택되는데 웨이블렛 제거기는 threshold보다 작은 웨이블렛 계수들을 0으로 대신하여 웨이블렛 영역에서 잡음을 제거하게 된다. 또한 적응적 수축기는 threshold보다 큰 계수들을 적응적으로 수축하여 신호성분을 보존하면서 잡음성분을 줄이게 된다. 실험 결과, 제안된 필터는 기존의 방법들보다 잡음을 제거하면서 신호성분을 보존하는데 더욱 효과적임을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.1139-1145
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• 2002

웨이브렛 변환 데이터는 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로 주파수 대역별로 필터링할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 중요한 두 가지 잡음을 웨이브렛을 사용하여 제거하였다. AWGN 환경에 대해서 hard-threshold를 적용한 UDWT(undecimated discrete wavelet transform)를 사용하였으며, 임펄스 잡음환경에 대해서는 임계치에 의한 잡음 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 잡음 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 이러한 잡음 제거 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 테스트 신호로서 Blocks와 DTMF(dual tone multi frequency)를 사용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.32-35
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• 2005

Image denoising is basic work for image processing, analysis and computer vision. This paper proposes a novel algorithm based on wavelet threshold for image denoising, which is combined with the linear CLS (Constrained Least Squares) filtering and thresholding methods in the transform domain. We demonstrated through simulations with images contaminated by white Gaussian noise that our scheme exhibits better performance in both PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) and visual effect.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.29-36
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• 2004

웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.253-260
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• 2008

영상향상 방법 중의 하나인 잡음제거는 공간영역과 변환영역 필터링에 대해서 많은 연구가 되어 왔다. 최근에는 에너지 집중도가 탁월하고 다분해능 성질을 갖는 웨이브릿 변환이 많이 사용되고 있다. 그러나 최종 사용자가 인간인 경우에는 인간시각체계에 기반한 변환을 사용하는 것이 시각적으로 유용하므로, 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 영상 잡음제거 분야에 적용하였다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환과 다른 종류의 인간시각필터인 Gaussian 미분 변환에 대해서 피크신호대잡음비로 잡음제거 성능을 비교하였다. 여러 가지 잡음의 3가지 레벨에 대해서 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 BWT와 DGT보다 PSNR이 각각 0.41, 0.14dB 더 좋은 결과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.127-129
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• 2012

디지털 카메라, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 일상생활 전반에서 영상이 사용되고 있다. 그러나 영상은 잡음에 의해 열화가 발생하고, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법들에는 워너 필터, 평균 필터, VisuShrink 등이 있지만, 미흡한 잡음제거성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상 잡음 제거를 위해, 위너 필터 및 변형된 웨이브렛 기반의 적응 임계값과 thresholding 함수를 이용한 하이브리드 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해, 저주파 특성과 고주파 특성을 동시에 나타내고, 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타냈다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.788-794
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 계수의 새로운 통계적 혼합 모델링을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도(重要圖)를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 분류된 중요도에 혼합 모델의 상태 확률을 계산하고, 이를 이용하여 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 0.1-0.2㏈ 정도 높은 PSNR을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.255-265
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• 2007

웨이블릿 축소 기법으로 영상신호의 잡음을 제거할 때, 웨이블릿 계수들이 상관관계를 갖는 경우 잡음제거 효과가 저하된다. 멀티웨이블릿 변환된 계수 들은 사전 필터의 영향으로 상관관계를 갖게 된다. 이러한 문제점을 해결하기위해 V Sterela에 의해 Universal 경계 값 적용을 위한 사전 필터를 새로 설계하거나 가중 값을 적용하는 기법이 제시되었다. 본 논문에서는 멀티웨이블릿 변환 영역에서 웨이블릿 축소 기법의 잡음제거 효과를 향상시키기 위해, 대역의 계수를 추정된 잡음편차로 나누는 계수 정규화기법을 Universal, SURE 및 GCV 경계 값에 적용하여 잡음을 제거하는 시도를 하였다. 각 경계 값들에 대한 PSNR을 비교하여 이 기법의 실용성을 확인하였다.