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[국내논문] 복합잡음 환경에서 비선형 필터 알고리즘을 이용한 잡음제거 방법
De-noising Method using Nonlinear Filter Algorithm in Mixed Noise Environments 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.18 no.9, 2014년, pp.2265 - 2271  

(Department of Control and Instrumentation Engineering, Pukyong National University) ,  김남호 (Department of Control and Instrumentation Engineering, Pukyong National University)

초록
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현대 사회의 정보 통신은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 관련한 디지털 장치가 대중화되고 있으며 디지털 영상은 생산 및 과학연구에 광범위하게 응용되고 있다. 그러나 일반적으로 영상의 전송 및 저장하는 과정에서 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 공간영역에서 잡음의 종류에 의해 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여 처리하며, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 판단하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In modern society digital equipments that are related with various hardware and software are popularized, and digital images are widely applied in the field of production and scientific research. In general, however, images are degraded by the noise in the process of transmission and storage. In thi...

주제어

#임펄스   #가우시안   #비선형 필터   #가중치  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음의 종류에 따라 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고, 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음의 종류에 따라 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고, 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상에 첨가되는 잡음에는 무엇이 있는가? 영상에 첨가되는 잡음은 발생 원인과 종류에 따라 여러 가지가 있으며, 주로 임펄스 잡음(impulse noise), 가우시안 잡음(Gaussian noise) 및 두 가지 잡음이 동시에 중첩되는 복합잡음 등이 있다[1,2].
적응 중심 가중치 메디안 필터의 한계점은? CWMF는 메디안값에 가중치를 크게 하여 비 잡음 화소에 대한 왜곡을 줄이지만 메디안값이 잡음일 경우 잡음제거 특성이 미흡하다. ACWMF는 잡음화소를 판단하여, 비 잡음 화소는 보존하고 잡음 화소에 대해서만 필터링을 수행하며 임계값의 제한성으로 잡음검출에 오류가 발생할 수 있다[6,8].
잠음 제거 방법 중에서 메디안 필터의 단점은? 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법들 중에서, 메디안 필터(SMF: standard median filter)는 잡음을 제거함에 있어 잡음 화소 및 비 잡음 화소에도 필터링이 수행되어 원 화소를 변형시키거나 윤곽선을 왜곡시키는 문제점이 발생하게 된다. 그리고 알파 트림드 평균 필터(A-TMF: alpha-trimmed mean filter)는 잡음을 제거함에 있어 영상에 블러링 현상을 일으킨다.
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참고문헌 (8)

  1. R. C. Gonzalez and R.E. woods, Eds., Digital Image Processing, Prentice Hall, 2007. 

  2. A. Fabijanska, D. Sankowski, "Noise adaptive switching median-based filter for impulse noise removal from extremely corrupted images", Image Processing, IET, vol. 7, no. 5, pp. 472-480, August 2011. 

  3. Oten, Remzi and De Figueiredo, Rlui J P, "Adaptive Alpha-Trimmed Mean Filters Under Deviations From Assumed Noise Model", IEEE Trans., Image Processing, vol. 13, no. 5, pp. 627-639, May 2004. 

    상세보기 crossref

  4. Xu Long and Nam-Ho Kim, "The Modified Median Filter using Standard Deviation in Impulse Noise Environment", International Journal of KIICE, vol. 17, no. 7, pp. 1725-1731, July 2013. 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. Gao Yinyu and Nam-Ho Kim, "A study on image restoration for removing mixed noise while considering edge information", International Journal of KIICE, vol. 15, no. 10, pp. 2239-2246, Oct. 2011. 

    원문보기 상세보기 crossref

  6. Ko. S. J, Lee. Y. H, "Center weighted median filters and their application to image enhancement", IEEE Trans. Circuits system, vol. 38, no. 9, pp. 984-993, 1991. 

    상세보기 crossref

  7. T. Chen and H. R. Wu, "Adaptive impulse detection using center weighted median filters". IEEE Signal Processing Letters, vol 8, no. 1, pp. 1-3, Jan 2001. 

    상세보기 crossref

  8. Zhou, Y.Y. ; Ye, Z.F. ; Huang, J.J, "Improved decision-based detail-preserving variational method for removal of random-valued impulse noise," Published in IET Image Processing, vol. 6, no. 7, pp. 978-985, May 2012. 

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