[논문]영상 잡음 제거를 위해 개선된 비지역적 평균 알고리즘

박상욱; 강문기

영상 잡음 제거를 위해 개선된 비지역적 평균 알고리즘
Improved Nonlocal Means Algorithm for Image Denoising 원문보기

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.48 no.1 = no.337, 2011년, pp.46 - 53

박상욱 (연세대학교 전기전자공학과 TMS 정보기술사업단) , 강문기 (연세대학교 전기전자공학과 TMS 정보기술사업단)

초록
AI-Helper

비지역적 평균 기반 영상 잡음 제거 알고리즘은 이론적 배경이 간단한데 반해 영상 잡음 제거 성능은 우수하여 최근 가장 널리 사용되는 잡음제거 알고리즘 중에 하나이다. 그러나 기존의 비지역작 평균 기반 알고리즘도 여전히 평탄 영역에서의 잡음 제거 효과가 미흡하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은 문제점이 있어 다양한 방식으로 개선된 알고리즘이 개발되고 있다. 본 논문에서는 비지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재 정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안한다. 가중치 정렬을 통해 갱신된 가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고 선명하게 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인한 흐려짐 없이 잡음 제거가 가능하다. 다양한 잡음 정도를 갖는 실험 영상에 제안된 방법을 테스트하여 기존에 제안된 비지역적 평균 기반 알고리즘들에 비해 시각적, 수치적 성능에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Nonlocal means denoising algorithm is one of the most widely used denoising algorithm. Because it performs well, and the theoretic idea is intuitive and simple. However the conventional nonlocal means algorithm has still some problems such as noise remaining in the denoised flat region and blurring artifacts in the denoised edge and pattern region. Thus many improved algorithms based on nonlocal means have been proposed. In this paper, we proposed new improved nonlocal means denoising algorithm by weight update through weights sorting and newly defined threshold. Updated weights can make weights more refined and definite, and denoising is possible without that artifacts. Experimental results including comparisons with conventional algorithms for various noise levels and test images show the proposed algorithm has a good performance in both visual and quantitative criteria.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그러므로 본 논문에서는 ?(命에 대하여 다음 과 같은식을 제안한다. 먼저 식(10)을 테일러 급수 (Taylor series)로 전개하면 다음과 같이 쓸 수 있다.

가설 설정

표준편차는。을 갖는 각화소별로 독립되고 동일한 가우시 안 분포를 갖는다고 가정한다.

제안 방법

가중치 갱신을 통해 개선된 비지역적 평균 기반 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 통하여 평탄 영역에서의 잔존하는 잡음 제거가 가능하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은문제점이 없이 선명한 잡음 제거 영상을 얻을 수 있었다.
다음으로 표 1부터 표 4까지 각 테스트 영상에 대하여 다양한 강도의 잡음을 가하고 기존에 제시된 잡음제거 알고리즘들과 새로 제안된 잡음 제거 알고리즘을적용하여 PSNR 수치로 비교하였다.
제안된 알고리즘을 통하여 평탄 영역에서의 잔존하는 잡음 제거가 가능하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은문제점이 없이 선명한 잡음 제거 영상을 얻을 수 있었다. 비 지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안하였다.가중치 정렬을 통해 갱신된가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고선명하고 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인 한 흐려 짐 없이 잡음 제거가 가능하다.
이와 같은 연구들에도 불구하고 비지역적 평균 기반잡음 제거 방법에 여전히 해결되지 않은 문제점이 있으며 기존 알고리즘들이 성능 향상을 위해 영상과 가중치의 반복 계산(iteration)을 통해 연산량 증가가 현저한데반해 한 번의 가중치 갱신만을 통해 다른 개선 알고리즘들과 대등하거나 또는 더 우수한 성능 향상을 얻을수 있는 알고리즘을 제안한다.
영역의 확대 영상이다. 제안된 알고리즘과의 PSNR 을 통한 정량적 비교를 위한 알고리즘으로 Bilateral 잡음 제거 알고리즘⑶, 기존 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘团 그리고 근래에 제안된 개선된비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘⑸的 등을 정하였다.

성능/효과

비 지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안하였다.가중치 정렬을 통해 갱신된가중치들을 통해 경계 및 패턴 영역에서 보다 고르고선명하고 가중치를 구할 수 있어 결과적으로 잡음 제거로 인 한 흐려 짐 없이 잡음 제거가 가능하다. 현재 제안된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘에 대해 알고리즘 최적화를 통해 연산 속도를 증가시키는 방법에관한 연구가 진행되고 있다.
그림에서 보면 잡음이 있을 경우 기존 알고리즘에서구한 가중치 이미지는 전체적으로 원영상에서의 가중치 영상과 비슷하지만 여전히 거칠고 잡음이 섞여 있는것을 확인할 수 있다. 그러나 우측의 제안된 가중치 갱신을 통해 구 한 가중치 이미지를 보면 가중치 영상 안에서 끊어진 패턴들이 연결되어 원영상에서의 가중치영상과 더 많이 근접하며 또한 선명해졌음을 확인할 수 있다.
잡음이 있을 때의 가중치 영상의 경우 잡음이 없는 원영상에 대해 가중치 영상에 비해 노이즈 에러 때문에 테스트 패턴이 고르지 못하고 거친 것을 확인할 수 있다. 그러므로 다음 장에서 제안하는 알고리즘을 통해 가중치 영상을 고르게 만들고 이를 통해 잡음 제거 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다.
제안된 알고리즘의 연산량은 기존 알고리즘⑷에 비해 다소 증가하는데 그 이유는 가중치 정렬을 위해 연산이추가되기 때문이다. 그러므로 제안된 알고리즘의 최종연산량은 정렬 알고리즘의 선택에 따라 달라질 수 있으며 본 실험에서는 빠른 정렬(quick sorting) 알고리즘을사용하였고 기존 알고리즘에 비해 대략 1.5배의 연산수행 시간을 보였다.
기존 알고리즘의 경우 잡음 제거로 인해 모자의 깃털 부분이 흐려진 중앙의 기존 방법에서와는 달리 제안된 알고리즘에서는 잡음 제거 후에도 깃털 무늬 부분이 보다선명함을 확인할 수 있다.
그림 8에서 보면 기존 알고리즘의 경우 잡음 제거로 인해배의 그물망이 무늬가 거의 없어졌지만 제안된알고리즘의 경우 그물무늬를 유지한 상태로 잡음이 제거된 것을 확인할 수 있다. 또 그림 9에서 보면 기존 알고리즘의 경우에는 잡음 제거 후에 줄이 흐려져서 희미거나 거의 보이지 않지만 제안된 알고리즘의 경우 잡음제거 후에도 줄이 선명하게 남아있는 것을 확인할 수있다.
그림 4에서 house의 지붕 부분 평탄 영역과 배수관 부분을 보면 기존 비지역적 평균 기반 방법에서는 여전히 남아있는 잡음이 제안된 알고리즘에서는 모두 제거되었음을 확인할수 있다. 또 배수관 옆의 벽돌 패턴과 지붕을 보면 기존방법에서는 흐려짐이 심하게 발생하였으나 제안된 방법에서는 벽돌과 지붕이 보다 선명하게 유지되고 있음을확인할 수 있다.
그림 6에서도앞의 비교에서와 마찬가지로 결과를 확인할 수 있다. 잡음 제거로 인해 체크무늬 부분이 흐려진 중앙의 기존 방법에서와는 달리 제안된 알고리즘에서는 잡음 제거 후에도 체크무늬 부분이 보다 선명함을 확인할 수있다.
알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 통하여 평탄 영역에서의 잔존하는 잡음 제거가 가능하며 잡음 제거 과정에서 경계 및 패턴 영역의 흐려짐과 같은문제점이 없이 선명한 잡음 제거 영상을 얻을 수 있었다. 비 지역적 평균값을 구할 때 사용되는 가중치를 가중치 정렬을 통해 재정의된 임계치로서 갱신하고 그로부터 잡음 제거 효과를 향상시키는 개선된 비지역적 평균 알고리즘을 제안하였다.
표에서 보는 바와 같이 제안된 알고리즘이 기존의 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘과 비교해서는 보다 우수한 성능을 보이며 근래 제안된 다른 비 지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘과 대등한 성능을 보임을알 수 있다.

참고문헌 (11)

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상세보기
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상세보기
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상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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