[논문]3D 맵 빌딩을 위한 하이브리드 미디언 필터를 이용한 LRF의 임펄스 잡음 제거

황요섭; 김현우; 김태준; 이장명

doi:10.5302/j.icros.2012.18.10.970

3D 맵 빌딩을 위한 하이브리드 미디언 필터를 이용한 LRF의 임펄스 잡음 제거
Impulse Noise Removal of LRF for 3D Map Building Using a Hybrid Median Filter 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.18 no.10, 2012년, pp.970 - 976

황요섭 (부산대학교 전기전자공학부) , 김현우 (부산대학교 전기전자공학부) , 김태준 (부산대학교 전기전자공학부) , 이장명 (부산대학교 전기전자공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

최근 미지의 지형을 주행할 수 있는 로봇들이 많이 개발되고 있으며, 이러한 추세에 따라 장애물의 높이 및 기울기 등의 형상을 판단할 필요성이 증대되고 있다[1,2]. 따라서 본 연구에서는 비교적 단순하게 구성하여 3D 맵 빌딩을 할 수 있도록 LRF 레이저 스캐너와 다이나믹셀 서보모터만을 사용한 측정 시스템을 제안한다.
영상에서의 가우시안 잡음은 저주파 통과 필터링 또는 블러링에 의해 효과적으로 제거되지만 임펄스 잡음에는 거의 효과가 없다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 대해 영상분야에서 사용되는 마스크 처리 기반의 하이브리드 미디언 필터를 이용한 방법을 다룬다[12]. 하이브리드 미디언 필터를 적용하기 위한 데이터 획득에 관한 방법도 다룬다.
본 논문에서는 임펄스 잡음에 대해 영상분야에서 사용되는 마스크 처리 기반의 하이브리드 미디언 필터를 이용한 방법을 다룬다[12]. 하이브리드 미디언 필터를 적용하기 위한 데이터 획득에 관한 방법도 다룬다.

제안 방법

LRF에서 0°를 기준값으로 정하고 이 거리값을 이용하여 스캔 각도에 따른 거리 값을 보정하였다.
본 논문에서는 이동로봇의 2D 레이저 거리 스캐너의 데이터를 다이나믹셀 서보모터를 이용하여 Yaw축을 상하로 움직이도록 하는 시스템을 제안하고, 이렇게 제안된 시스템에서 2D 레이저 스캐너의 데이터를 적층하는 방식으로 3D맵 빌딩을 구현하였다. 구현된 3D 맵 빌딩에서 LRF 수신 데이터내의 효과적인 임펄스 잡음 제거를 위해 적층된 데이터를 영상과 같이 취급하여 영상 잡음제거에 사용되는 마스크 기반 처리중의 하나인 임펄스 잡음 제거에 효과가 크며 경계선 보존이 가능한 하이브리드 미디언 필터를 적용하여 3D 맵 빌딩을 구현하였다. 본 논문에서는 3D 맵 빌딩의 품질평가에 있어, 다양한 형태의 윈도우를 갖는 미디언 필터와 적용된 하이브리드 미디언 필터의 특성 분석을 통해 수행시간과 PSNR을 측정하였다.
36° 간격으로 240°를 스캔할 수 있으며, 스캔 스피드는 100 msec/scan이며, 최대 측정거리는 4,000 mm이다. 또한 다이나믹셀 서보모터 2개를 이용하여 레이저 스캐너의 Yaw축 기울임 각도를 조절하였으며, 서보모터의 엔코더를 이용하여 이동로봇의 Yaw축 data를 측정한다. 이동로봇의 진행방향에 적용하여 IMU는 Roll축에 자이로와 Pitch축과 Yaw축에 가속도 센서를 배치하여 시스템을 구성하였다[4,5,8-10].
이렇게 IMU를 이용할 경우 서보모터의 엔코더보다 정밀한 기울기 계산이 가능해 진다. 또한 센서의 특성상 에러 값이 발생할 가능성이 있기 때문에 상보필터를 사용함으로서 에러를 필터링하여 정확한 기울기 값을 얻도록 하였다. 이를 이용해 3차원 맵빌딩시 수행되는 LRF의 기울어짐 각도를 계산하고 맵 적층에 적용된다.
먼저 II 장에서는 시스템 구성 및 지도의 작성에 관해 설명하고, III 장에서는 임펄스 잡음 제거를 위한 하이브리드 미디언 필터 적용 방법을 설명하고, IV 장에서는 실험을 통해 하이브리드 미디언 필터를 적용한 3D 맵 빌딩을 검증하며, 마지막으로 V 장에서는 결론을 제시함으로써 이 논문을 마무리 한다.
구현된 3D 맵 빌딩에서 LRF 수신 데이터내의 효과적인 임펄스 잡음 제거를 위해 적층된 데이터를 영상과 같이 취급하여 영상 잡음제거에 사용되는 마스크 기반 처리중의 하나인 임펄스 잡음 제거에 효과가 크며 경계선 보존이 가능한 하이브리드 미디언 필터를 적용하여 3D 맵 빌딩을 구현하였다. 본 논문에서는 3D 맵 빌딩의 품질평가에 있어, 다양한 형태의 윈도우를 갖는 미디언 필터와 적용된 하이브리드 미디언 필터의 특성 분석을 통해 수행시간과 PSNR을 측정하였다. 수행시간은 사용된 모든 필터들이 5x5 마스크 매트릭스 연산을 갖기 때문에 현저한 시간적 차이는 없었지만 PSNR을 이용하여 화질 손실을 비교한 결과 적용된 하이브리드 미디언 필터가 2배이상의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
구한 중간값을 출력 영상의 화소에 삽입하여 임펄스 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 5x5 영상 마스크를 사용하여 임펄스 잡음을 제거한다.
본 논문에서는 이동로봇의 2D 레이저 거리 스캐너의 데이터를 다이나믹셀 서보모터를 이용하여 Yaw축을 상하로 움직이도록 하는 시스템을 제안하고, 이렇게 제안된 시스템에서 2D 레이저 스캐너의 데이터를 적층하는 방식으로 3D맵 빌딩을 구현하였다. 구현된 3D 맵 빌딩에서 LRF 수신 데이터내의 효과적인 임펄스 잡음 제거를 위해 적층된 데이터를 영상과 같이 취급하여 영상 잡음제거에 사용되는 마스크 기반 처리중의 하나인 임펄스 잡음 제거에 효과가 크며 경계선 보존이 가능한 하이브리드 미디언 필터를 적용하여 3D 맵 빌딩을 구현하였다.
또한 다이나믹셀 서보모터 2개를 이용하여 레이저 스캐너의 Yaw축 기울임 각도를 조절하였으며, 서보모터의 엔코더를 이용하여 이동로봇의 Yaw축 data를 측정한다. 이동로봇의 진행방향에 적용하여 IMU는 Roll축에 자이로와 Pitch축과 Yaw축에 가속도 센서를 배치하여 시스템을 구성하였다[4,5,8-10].
적용한 하이브리드 미디언 필터의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 비슷한 구조의 마스크를 갖는 미디언 필터와 두 가지 방법으로 비교하여 측정해보았다. 필터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 필터의 처리속도에 관한 알고리즘 수행시간을 이용하여 판단해보았다.
제안된 이동로봇의 시스템을 이용하여 단일 LRF의 2D데이터는 LRF의 0~180° 범위내의 스캔 데이터와 Yaw축의 기울임 각도 -30° ~ +30° 사이의 데이터를 적층하는 방법으로 데이터를 누적시켜 영상 데이터와 같이 획득한다.
제안된 측정 시스템에서 사용하는 LRF 레이저 스캐너는 비교적 측정 특성이 우수하고 정확하지만 레이저 스캐너의 특성상 장애물의 특성이나 기타 환경요인에 의해 가우시안 잡음과 짧은 시간에 매우 큰 값으로 튀는 임펄스 잡음이 혼재된 데이터를 수신한다. 이렇게 잡음이 생길경우 로봇이 정확한 맵을 작성하기 어려워질 뿐만 아니라 이렇게 만들어진 지도를 바탕으로 모바일 로봇이 작업을 수행할때 장애물과 잡음을 구별 할 수 없어지게 된다.
적용한 하이브리드 미디언 필터의 성능을 정량적으로 평가하기 위해 비슷한 구조의 마스크를 갖는 미디언 필터와 두 가지 방법으로 비교하여 측정해보았다. 필터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 필터의 처리속도에 관한 알고리즘 수행시간을 이용하여 판단해보았다. 사용된 미디언 필터의 마스크 형태는 5x5 마스크를 갖는 교차형, X형, 블록형, 다이아몬드형이며 아래와 같다[16].

대상 데이터

그림 3은 전체 시스템 블록도로서 IMU는 3축 가속도 1개와 1축 자이로 센서 2개로 구성되고 주제어보드를 담당하는 MCU는 Atmel사의 Atmega128을 사용하여 이동로봇을 구성하였다. 3축 가속도 센서는 VTI Technologies사의 SCA3000-D 01 (± 2g), 자이로 센서는 Analog Devices사의 ADIS6100 (± 300° / s)를 사용한 모듈로 구성된다.
본 논문에서 2D 적층 데이터 추출을 위해 구성된 주행 로봇 시스템은 (주) 엔티렉스사의 NT-TANK-LL (엔티렉스탱크) 모델로, 평지에서 속도 20.5 M/min이고, 무게 12 kg 사양의 바디로 내부에 배터리, 전자제어장치 및 모터 드라이버를 내장할 수 있는 구조와 10 W급 DC모터와 256 pulse/ rotate 정밀도를 갖는 광학식 엔코더가 내장되어 있는 것을 사용한다.
필터의 품질을 객관적으로 평가할 수 있는 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)과 필터의 처리속도에 관한 알고리즘 수행시간을 이용하여 판단해보았다. 사용된 미디언 필터의 마스크 형태는 5x5 마스크를 갖는 교차형, X형, 블록형, 다이아몬드형이며 아래와 같다[16].

데이터처리

PSNR은 객관적인 화질 측정 방법으로 주로 영상 또는 동영상 손실 압축에서 화질 손실 정보를 평가할 때 사용하는 최대 신호 대 잡음비에 대한 표이다. 최대 신호 대 잡음비는 신호의 전력에 대한 고려없이 평균 제곱 오차를 이용해서 계산할 수 있다. 계산식은 식 (6)과 같다[12,13].

이론/모형

영상처리분야에서 주로 사용되는 마스크 기반 처리의 임펄스 잡음제거 방법 중의 하나로 주로 미디언 필터링을 많이 사용하지만 미디언 필터링은 영상내의 직선, 코너와같은 부분이 망가져서 희미한 영상을 얻기 쉽다. 이를 보완한 잡음제거 방법으로 경계선 보존에 중점을 둔 알고리즘으로 하이브리드 미디언 필터를 사용한다[12]. 하지만 이 알고리즘은 가우시안 잡음의 제거는 한계가 있다.

성능/효과

수행시간은 사용된 모든 필터들이 5x5 마스크 매트릭스 연산을 갖기 때문에 현저한 시간적 차이는 없었지만 PSNR을 이용하여 화질 손실을 비교한 결과 적용된 하이브리드 미디언 필터가 2배이상의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 미디언 필터에서 직선과 코너 등의 경계선이 뭉개지는 현상을 적용된 하이브리드 미디언 필터를 통해 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후 좀 더 효율적인 임펄스 제거를 위해 적절한 하이브리드 미디언 마스크 매트릭스의 선택과 하이브리드 미디언 필터를 이동로봇의 자율주행에서 실시간으로 3D 맵 빌딩에 사용할 수 있도록 리얼타임 시스템을 구현할 예정이다.
본 논문에서는 3D 맵 빌딩의 품질평가에 있어, 다양한 형태의 윈도우를 갖는 미디언 필터와 적용된 하이브리드 미디언 필터의 특성 분석을 통해 수행시간과 PSNR을 측정하였다. 수행시간은 사용된 모든 필터들이 5x5 마스크 매트릭스 연산을 갖기 때문에 현저한 시간적 차이는 없었지만 PSNR을 이용하여 화질 손실을 비교한 결과 적용된 하이브리드 미디언 필터가 2배이상의 품질을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 미디언 필터에서 직선과 코너 등의 경계선이 뭉개지는 현상을 적용된 하이브리드 미디언 필터를 통해 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

후속연구

또한 미디언 필터에서 직선과 코너 등의 경계선이 뭉개지는 현상을 적용된 하이브리드 미디언 필터를 통해 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 향후 좀 더 효율적인 임펄스 제거를 위해 적절한 하이브리드 미디언 마스크 매트릭스의 선택과 하이브리드 미디언 필터를 이동로봇의 자율주행에서 실시간으로 3D 맵 빌딩에 사용할 수 있도록 리얼타임 시스템을 구현할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	미디언 필터링의 단점은?	영상처리분야에서 주로 사용되는 마스크 기반 처리의 임펄스 잡음제거 방법 중의 하나로 주로 미디언 필터링을 많이 사용하지만 미디언 필터링은 영상내의 직선, 코너와같은 부분이 망가져서 희미한 영상을 얻기 쉽다. 이를 보완한 잡음제거 방법으로 경계선 보존에 중점을 둔 알고리즘으로 하이브리드 미디언 필터를 사용한다[12].
	영상에서의 가우시안 잡음은 무엇에 의해 효과적으로 제거되나?	영상에서의 가우시안 잡음은 저주파 통과 필터링 또는 블러링에 의해 효과적으로 제거되지만 임펄스 잡음에는 거의 효과가 없다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 대해 영상분야에서 사용되는 마스크 처리 기반의 하이브리드 미디언 필터를 이용한 방법을 다룬다[12].
	하이브리드 미디언 필터 알고리즘의 필터링 개념은 무엇인가?	하지만 이 알고리즘은 가우시안 잡음의 제거는 한계가 있다. 이 알고리즘의 필터링 개념은 영상에서 홀수 x 홀수 영상의 마스크를 추출한다. 추출한 마스크에서 대각선, 역대각선, 중앙수직선 그리고 중앙 수평선 그룹을 얻는다. 각 그룹을 정렬한 후 그룹별 중간값을 추출한다. 마스크의 중심값을 얻어 그룹별 중간값과 정렬한 후 중간값을 구한다. 구한 중간값을 출력 영상의 화소에 삽입하여 임펄스 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 5x5 영상 마스크를 사용하여 임펄스 잡음을 제거한다.

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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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