웨이브렛을 이용한 잡음 제거 알고리즘

배상범,김남호 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.8

Wavelet transformed data can filter signal with each frequency band, because it includes detail information about original signal. Therefore, in this paper, important two noises were removed by wavelet. About AWGN environment UDWT(undecimated discrete wavelet transform), applying hard-threshold, was used and about impulse noise environment, it can be possible to recognize edge of original signal as well as superior denoising effect by using two methods, denoising by threshold and slope of signal by wavelet. SNR was used as a judgemental criterion of a denoising effect and Blocks and DTMF(dual tone multi frequency) were used as a test signal. 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.

Wavelet-based Algorithm for Signal Reconstruction

배상범,김남호,Bae, Sang-Bum,Kim, Nam-Ho The Korea Institute of Information and Commucation 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.1

Noise is generated by several causes, when signal is processed. Hence, it generates error in the process of data transmission and decreases recognition ratio of image and speech data. Therefore, after eliminating those noises, a variety of methods for reconstructing the signal have been researched. Recently, wavelet transform which has time-frequency localization and is possible for multiresolution analysis is applied to many fields of technology. Then threshold-and correlation-based methods are proposed for removing noise. But, conventional methods accept a lot of noise as an edge and are impossible to remove the additive white Gaussian noise (AWGN) and the impulse noise at the same time. Therefore, in this paper we proposed new wavelet-based algorithm for reconstructing degraded signal by noise and compared it with conventional methods. 신호를 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이에 따라 전송 데이터에서 오류가 발생하거나, 영상 및 음성 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 이러한 잡음들을 제거하여 신호를 복원하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 현재, 시간-주파수 국부성을 갖고, 다중해상도 해석이 가능한 웨이브렛 변환이 많은 공학 분야에서 응용되고 있으며, 잡음 제거를 위해 문턱값과 상관관계를 이용한 방법 등이 제시되었다. 그러나 기존의 방법들은 여전히 많은 잡음들을 에지로서 판단하며, AWGN과 임펄스 잡음을 동시에 제거하기 위한 방법을 제공하지 않는다. 따라서 본 논문에서는 잡음에 의해 훼손된 신호를 복원하기 위하여, 새로운 웨이브렛기반 알고리즘을 제시하였으며, 기존의 방법들과 비교하였다.

웨이브렛 스펙트럼 분석을 이용한 신호의 특징 검출

배상범,김남호,Bae Sang-Bum,Kim Nam-Ho 한국정보통신학회 2006 한국정보통신학회논문지 Vol.10 No.4

In various fields of basic science and engineering, in order to present signals and systems exactly and acquire useful information from spatial and timely changes, many researches have been processed. In these methods, the Fourier transform which represents signal as the combination of the frequency component has been applied to the most fields. But as transform not to consider time information, the Fourier transform has its limitations of application. To overcome this problem, a variety of methods including the wavelet transform have been proposed. As transform to represent signal by using the changing window, according to scale parameter in time-scale domain, the wavelet transform is capable of multiresolution analysis and defines various functions according to the application environments. In this paper, to detect features of signal we analyzed wavelet the spectrum by using the basis function of the fourier transform. 기초과학과 공학의 다양한 분야에서, 신호와 시스템을 정확하게 표현하고, 신호의 공간적, 시간적 변화로부터 유용한 정보를 획득하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔다. 이러한 분석 방법들에서, 신호를 주파수 성분들의 조합으로서 표현하는 퓨리에 변환은 가장 많은 분야에서 응용되고 있다. 그러나 퓨리에 변환은 시간 정보를 고려하지 않는 변환으로서 응용의 한계성을 지니고 있으므로 이를 극복하기 위해, 웨이브렛 변환을 비롯한 다양한 방법들이 제시되었다. 웨이브렛 변환은 스케일 변수에 따라 변화하는 윈도우를 사용하여 신호를 시간-스케일 공간상에서 표현하는 변환으로서, 다중해상도 분석이 가능하며, 응용환경에 따라 다양한 형태의 함수를 정의할 수 있다. 따라서 본 논문에서 신호의 특징을 검출하기 위해, 퓨리에 변환의 기저함수를 사용하여 웨이브렛 스펙트럼을 분석하였다.

개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수에 관한 연구

배상범,김남호,Bae, Sang-Bum,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.6

영상에서 명암 차이가 큰 두 영역간의 경계를 나타내는 에지는 대상 물체에 대한 다양한 정보를 포함한다. 따라서 영상분할을 비롯한 물체인식 등의 분야에서 이러한 에지정보를 이용하고 있다. 에지는 밝기 변화의 크기와 지속시간 등에 따라 다양한 종류가 있으며, 일반적으로 미분을 통해 검출된다. 최근에는 영상처리와 컴퓨터비전 등의 분야에서, 특정 응용에 적용하기 위한 에지검출 방법들이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 개선된 에지검출 특성을 위한 웨이브렛 함수를 제안하여, 영상의 라인-에지 성분을 검출하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 확인하였다. Edge representing the boundary between two regions with the large briskness difference in mage includes diverse information about object. Therefore, this information has been utilized in fields such as image segmentation and object recognition. There are many kinds of edge according to duration time and the amplitude of brightness variation and edge is generally detected through the differential. Recently, in fields of image processing and computer vision, edge detection methods have been proposed to use in specific applications. Hence, in this paper the wavelet function for improved edge detection properties was proposed and detected line-edge components of images and its performance was proven through simulations.

임펄스 노이즈 환경에서 웨이브렛을 이용한 노이즈 제거 방법에 관한 연구

배상범,김남호 한국정보통신학회 2002 한국정보통신학회논문지 Vol.6 No.4

This paper presents the new method for removing impulse noise using wavelet. Time and frequency-localization capabilities in denoising can provide excellent specialties comparing with the existing methods, because of including detail information of signal. The method in this paper, using denoising by threshold and slope of signal by wavelet, has superior denoising effect and can recognize edge of original signal. For objective judgement, the test signals are used HeaviSine and DTMF and this paper simulated by test signals which have added to impulse noise of different site individually. 본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 임펄스 노이즈 제거 방범을 제시하며, 노이즈 제거에서 웨이브렛의 시간과 주파수 국부성은 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로, 기존의 방법들에 비해 우수한 결과를 제공한다. 임계치에 의한 노이즈 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 노이즈 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 객관적인 판단을 위해, 테스트 신호고서 HeaviSine과 DTMF를 사용하였으며, 서로 다른 크기를 갖는 임펄스 노이즈를 동일한 시간에 원신호에 중첩하여 시뮬레이션 하였다.

절단된 계수 벡터를 사용한 웨이브렛의 힐버트 변환쌍에 관한 연구

배상범,김남호 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.5

The wavelet transform pair used simultaneously when two wavelets are designed to form an approximate Hilbert transform pair provide excellent property than present DWT(discrete wavelet transform), especially in field that detect wide-band signals like pulse and increase the bit rate at the same bandwidth. In this paper, the two dyadic wavelet bases which form an approximate Hilbert transform pair were designed, and flat delay filter which has the truncated coefficient vector is used in order that the two filters can form Hilbert transform relation in the process of design. 두 개의 웨이브렛이 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하도록 설계될 때, 동시에 사용된 웨이브렛 변환 쌍은 펄스와 같은 광대역 신호의 검출과 동일한 대역폭에서 비트 전송율을 증가시키는 분야 등에서 기존의 DWT(discrete wavelet transform)에 비해 우수한 성능을 나타낸다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 근사 힐버트 변환 쌍을 형성하는 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저를 설계하였으며, 설계과정에서 두 개의 필터가 힐버트 변환 관계를 형성하도록 절단된 계수 벡터를 갖는 플래트 딜레이 필터를 사용하였다.

웨이브렛 변환쌍과 적응-길이 메디안 필터를 이용한 임펄스 노이즈 제거에 관한 연구

배상범,김남호 한국정보통신학회 2003 한국정보통신학회논문지 Vol.7 No.7

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다. As a society has progressed rapidly toward a highly advanced digital information age, a multimedia communication service for acquisition, transmission and storage of image data as well as voice has being commercialized externally and internally. However, in the process of digitalization or transmission of data, noise is generated by several causes, and researches for eliminating those noises have been continued until now. There were the existing FFT(fast fourier transform) and STFT(short time fourier transform) for removing noise but it's impossible to know information about time and time-frequency localization capabilities has conflictive relationship. Therefore, for overcoming these limits, wavelet transform which is presented as a new technique of signal processing field is being applied in many fields recently. Because it has time-frequency localization capabilities it's Possible for multiresolution analysis as well as easy to analyze various signal. And when two wavelet base were designed to form Hilbert transform pair, wavelet pair provide superior performance than the existing DWT(discrete wavelet transform) in data characteristic detection. Therefore in this parer, we removed impulse noise by using adaptive-length median filter and two dyadic wavelet base which is designed by truncated coefficient vector.

웨이브렛 근사계수 기반의 분포특성을 이용한 잡음 제거 방법에 관한 연구

배상범,김남호,Bae, Sang-Bum,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.2

잡음에 의한 열화현상은 디지털화된 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 신호의 에지 성분을 보존함과 동시에 잡음을 제거하기 위한 시간영역과 주파수영역의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호에 중첩된 복합적인 잡음을 감소시키기 위해, 웨이브렛 근사 계수를 이용한 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 신호의 에지와 잡음에 대한 구분 성능을 향상시키기 위해, 웨이브렛 근사계수의 누적으로부터 얻어지는 오차함수의 분포특성을 이용하였다. The degradation phenomenon caused by noises significantly corrupts digitalized data. Therefore, a variety of methods to preserve the edge component of signals and remove noise simultaneously have been used in time domain and frequency domain. In this paper, we have proposed a new noise reduction algorithm using wavelet approximation coefficients to reduce the mixed noise overlapping the signal. The proposed algorithm adopts the distribution characteristics of the error function which is obtained by accumulating the wavelet approximation coefficients, in order to improve the capability to separate edges of the signal and noises.

임프란트 표면 처리에 따른 공명주파수 변화에 대한 연구

배상범,이성현,송승일,Bae, Sang-Bum,Lee, Seong-Hyun,Song, Seung-Il 대한악안면성형재건외과학회 2010 Maxillofacial Plastic Reconstructive Surgery Vol.32 No.2

Purpose: The aim of this study is to compare the stability between Mg-incorporated implant, TiUnite and Machined implant. Materials and Methods: Premolars of 3 Mini pigs (24 months) were extracted. After 2 months later, total 27 fixtures of implants (9 of each design : Machined/ TiUnite/ Mg-incorporated) were inserted into the mandible of 3 mini-pig. Implant stability was estimated by RFA in installation to 2, 4 & 6 weeks. Statistical analysis of RFA values was performed with time and between groups using repeated measure ANOVA and turkey's multiple comparison test. Results: In analyzing the mean value for the observation periods, three types of implants yielded a slight decrease in RFA mean value after 2 week, followed by increase at 4-6 weeks. Mg incorporated oxidized implants demonstrated significantly higher RFA mean values at 6 weeks comparing other groups. The difference of RFA value with time and between groups was statistically significant. Conclusion: We concluded that Mg implants may reduce failure rates of clinical implants In the early period of bone healing and Mg implants may shorten the bone healing time from surgery to functional loading.

AWGN 환경에서 웨이브렛을 이용한 잡음 제거 방법에 관한 연구

배상범,김남호 한국정보통신학회 2001 한국정보통신학회논문지 Vol.5 No.5

본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 두 가지 새로운 잡음 제거 방법으로, 공간적 상관관계를 이용한 NSSNF(new spatially selective noise filtration)과 threshold에 기초한 UDWT(undecimated discrete wavelet transform)을 제시한다. NSSNF에서는 기존의 SSNF에 새로운 파라메타를 추가하여, 융통성 있는 SNR 이득 특성을 얻도록 하였으며, UDWT에서는 hard-threshold를 적용하여, 기존의 soft-threshold를 적용한 OWT(orthogonal wavelet transform)보다 우수한 잡음 제거 효과를 얻도록 하였다. 이러한 테스트 환경으로는 AWGN을 선택하였으며, 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하여, 기존의 잡음 제거 방법과 비교 분석하였다. This paper presents the new two denoising methods using wavelet. One is new spatially selective noise filtration(NSSNF) using spatial correlation and the other is undecimated discrete wavelet transform (UDWT) threshold-based. NSSNF got the flexible gain special property of SNR adding new parameter at the existing SSNF and UDWT had superior denosing effect than orthogonal wavelet transform(OWT) applied soft-threshold by applied hard-threshold. We selected additive white gaussian noise(AWGN) in this test environment. Also we analyzed and compared ousting denoising method using SNR as standard of judgement of improvemental effect.