• Title/Summary/Keyword: 잡음 제거

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Noise Reduction of Binary Image in Non-Impulse Noise (비임펄스 잡음이 포함된 이진영상의 잡음제거)

  • 김재석;정성옥;오무송
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.511-513
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    • 2002
  • 본 논문에서는 영상에 Salt-Pepper와 같은 임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 기존의 잡음제거 방법인 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거할 수 있지만 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 포함된 영상에 대해서는 미디언 필터를 이용하여 비임펄스 잡음이 제거되지 않으므로 임펄스 잡음이 아닌 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거를 형태학적 연산을 이용하여 잡음 제거하는 방법을 제안한다.

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Performance Comparison of Noise Reduction Algorithms for Enhancing Voice Quality based on Telematics (텔레메틱스 기반의 통화음질향상을 위한 잡음제거 알고리즘의 성능비교)

  • Kim, Hyoung-Gook;Choi, Hong-Jae
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.11 no.1
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    • pp.86-91
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    • 2012
  • To provide high voice quality of real-time voice communication based on telematics exposed to various noise environments, the noise reduction algorithm with low computing load is required to effectively remove the noise. In this paper, we propose a noise reduction algorithm based on Mel-Filter and illustrate the proposed algorithm comparing with conventional noise reduction algorithms. As a experimental result that evaluates the performance of the noise reduction algorithms under the car and babble noise environments, the proposed noise reduction algorithm has the lower computing load with the similar PESQ score compared to the conventional noise reduction algorithms. It proves that the proposed noise reduction algorithm can efficiently remove the noise in mobile telematics.

The Quantization Noise Reducing Effect on Enrage Signals by the Soft-Threshold Technique (Soft-Threshold 기법을 이용한 영상신호의 양자화 잡음 제거 효과)

  • 우창용;박남천
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.393-396
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    • 2003
  • 고압축 영상신호에서 발생된 양자화잡음 제거 효과를 비교하였다. 잡음제거는 Soft-Threshold 기법을 이용하여 각 대역에서 양자화 잡음을 제거하였다. Soft-Threshold 기법에 적용하기 위해 각 대역별 잡음분산을 Monotonic 변환 및 SURE, Visu 방법으로 추정하여 양자화 잡음제거 효과를 PSNR로 비교하였다. 양자화 잡음 제거 결과 영상에 따라 달라지지만 유니폼 양자화 영상에서 약 5~6dB 정도의 영상품질 개선 효과가 있었다.

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Noise reduction Algorithm for CFA Images (컬러 필터 배열 영상에서의 잡음제거 알고리즘)

  • Lee, Min-Seok;Park, Sang-Wook;Kwon, Ji-Yong;Kang, Moon-Gi
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.67-69
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    • 2010
  • 대부분의 디지털 카메라는 컬러 필터 배열(Color Filter Array)을 가진 하나의 영상 획득 센서를 사용한다. 따라서 영상획득 이후에 컬러 보간 알고리즘이 필수적으로 진행된다. 또 영상 획득 과정에서 센서의 열화나 암전류 등과 같은 잡음이 발생하여 영상 잡음 제거 알고리즘이 필요하다. 하지만 기존의 대부분의 영상 잡음 제거 알고리즘은 컬러 필터 배열 영상의 특징인 모자이크 데이터 기반이 아닌 컬러 보간 이후의 풀 컬러영상에(YCbCr) 적용되고 있다. 따라서 잡음이 포함된 영상으로 컬러 보간을 할 경우 잡음의 공간적 상관관계(spatial correlation)가 커짐에 의한 잡음 번짐 때문에 컬러 보간 이후의 잡음제거는 더욱 어렵게 된다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컬러 필터 배열 영상에 대한 잡음제거 알고리즘이 연구되고 있으며, 본 논문에서도 CMOS/CCD의 이미지 센서에서 획득된 베이어 컬러 필터 배열 영상에서 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 베이어 컬러 필터 배열 영상 데이터에서 경계(edge)의 방향성을 고려한 LMMSE 방법을 기반으로 한 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상의 경계를 보존해주며 잡음제거 과정 다음에 진행되는 컬러 보간 과정에서의 잡음 번짐의 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과를 통해 향상된 잡음 제거 효과를 확인하였다.

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Image denoising using Generative Adversarial Network (생성적 적대 신경망을 이용한 영상 잡음 제거)

  • Park, Gu Yong;Kim, Yoonsik;cho, Nam Ik
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.213-216
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    • 2019
  • 영상 잡음 제거 알고리즘은 잡음으로 오염된 영상으로부터 잡음이 제거된 깨끗한 영상을 추정하여 복원하는 연구이다. 기존의 모델 기반 방법의 영상 잡음 제거 알고리즘은 영상을 복원하는 과정에서 최적화 문제를 풀어야 한다는 단점과 매개변수를 직접 선택을 해주어야 한다는 단점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝을 이용한 학습기반 방법의 영상 잡음 제거 연구를 소개한다. 먼저, 신경망의 구축을 위하여 신경망의 구성 요소는 Instance Normalization 과 컨볼루션 신경망을 이용한 모델을 제안하였고, 여러 연구 분야에서 좋은 성능을 보이는 U-Net 구조를 전체적인 구조로 차용하였다. 신경망의 학습을 위하여 DnCNN 에서 제안한 잡음을 학습하는 잔여 학습 기법을 채택하였고, 기존의 영상 잡음 제거 알고리즘의 단점인 결과 영상이 흐릿해지는 현상을 보완하기 위하여 생성적 적대 신경망 학습 방법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 신경망을 이용한 잡음 제거 영상의 결과가 기존의 연구 방법들 보다 인지적인 측면에서 좋은 결과를 보임을 확인하였다.

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Image Denoising via Non-convex Low Rank Minimization Using Multi-denoised image (다중 잡음 제거 영상을 이용한 Non-convex Low Rank 최소화 기법 기반 영상 잡음 제거 기법)

  • Yoo, Jun-Sang;Kim, Jong-Ok
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • pp.20-21
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    • 2018
  • 행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.

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X-ray Medical Image Spatio-temporal Denoising Algorithm (엑스선 의료영상의 시공간 잡음제거 알고리즘)

  • Park, Sangwook;Joo, Hui Jin;Sohn, Jeongwoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.685-686
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    • 2016
  • 엑스선 투시촬영장치와 같은 의료용 동영상의 잡음 제거에 있어서 시공간 잡음제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 얄고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 지역적 평균 필터 기반 공간 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐 열화 현상을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다.

An Optimistic Algorithm of the Noise Reduction of an Image (화상의 잡음제거에 관한 최적화 알고리즘)

  • 신충호;오무송
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.254-256
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    • 2002
  • 기존의 윤곽선 검출윤곽선 검출방법과는 다른 본 논문에서는 효율적인 방법론을 이용해서 윤곽추출 및 잡음제거 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 전처리과정을 거친후 본 방법론을 적용함으로써 영상 윤곽추출률을 높이고자한다. 특히, 기존의 윤곽선 추출방법인 로버트와 라플라 시안방법을 사용한 후에 미디안 필터를 사용했으며, 제안한 방법은 기존의 윤곽선 추출 필터를 거친 후에 사용하였다. 구체적으로 서술하면 일정한 임계치를 초과하면 흰색으로 대치하고, 그렇치 않으면 검정색으로 대치한다. 기존의 잡음제거과정은 윤곽선 손실은 없었으나 잡음제거가 소량 이루어졌으며, 제안한 방법은 약간의 윤곽선 손실을 보였으나 완전하게 잡음을 제거시킬 수 있었다.

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Denoising of Image Signals by the Soft-Threshold Technique with the Monotonic Transform (웨이브릿 변환 영역에서 단조변환을 이용하여 경계값을 결정하는 Soft-Threshold 기법의 영상잡음 제거)

  • 우창용;박남천
    • Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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    • pp.281-284
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    • 2000
  • 이 논문은 웨이브릿 변환 영역의 백색 가우시안 잡음이 부가된 영상에서 최고 대역에서는 Donoho가 제시한 Visushrink 방법으로 잡음을 제거하고 최저대역을 제외한 나머지 대역들은 Monotonic 변환을 이용한 각 대역의 잡음편차를 추정하고 이를 VisuShrink 경계값에 적용하여 Soft-Threshold 기법으로 영상잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 이 논문에서 제시된 혼합방법에 의한 잡음 제거는 Donoho가 제시한 VisuShrink 방법보다 1㏈ 정도의 잡음제거 개선 효과가 있었다.

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Non-Impulse Noise Reduction of Binary Image based on Morphological Arithmetic (형태학적 연산에 기반한 이진영상의 비임펄스 잡음제거)

  • 김재석;정성옥
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.6 no.6
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    • pp.909-914
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    • 2002
  • In this thesis, noise reduction of image with impulse noise in circle image removed noise to harness existing median filter for noise reduction from image data of damage by noise when impulse noise is high or noise reduction is low, but it is not made up of noise reduction to harness existing median filter in case of existence of non-impulse noise. Therefore noise reduction of image with non-impulse noise had to remove noise by morphological arithmetic in this thesis's proposition. In contrast to median filtering, result of edge detection is more efficient after remove non-impulse noise by method of thesis's proposition and it compare and demonstrate through this experimentation.