[논문]다운 스케일 영상을 이용한 적응적인 비국부 평균 노이즈 제거 방식

응웬 뚜안안; 김동영; 홍민철

doi:10.7840/kics.2015.40.1.55

다운 스케일 영상을 이용한 적응적인 비국부 평균 노이즈 제거 방식
Adaptive Non-Local Means Denoising Algorithm Using Down-Scaled Images 원문보기

한국통신학회논문지 = The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, v.40 no.1, 2015년, pp.55 - 57

응웬 뚜안안 (Soongsil University, School of Electronic Engineering) , 김동영 (Soongsil University, School of Electronic Engineering) , 홍민철 (Soongsil University, School of Electronic Engineering)

초록
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본 논문에서는 노이즈에 의해 왜곡된 영상의 다운 스케일 영상들을 이용한 적응적인 비국부 평균 노이즈 제거 방식에 대해 제안한다. 다운 스케일 영상을 활용하여 국부 활동성이 높은 영역과의 유사도가 높은 패치 수를 증대시켜 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 문제점인 국부 활동성이 높은 영역에서의 왜곡 현상 및 윤곽선 손실 현상을 감소시키기 방식에 대해 기술한다. 실험 결과를 통해 비국부 평균 방식과 비교하여 제안 방식이 평균 1.5 (dB) 성능 향상이 있음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents an adaptive non-local means denoising algorithm using down-scaled images. This work provides a method to reduce artifacts and information loss around context region by increasing the number of similar patches for high activity region with down-scaled images. Experimental results ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 비국부 평균 노이즈 제거 방식의 성능 향상을 위해 다운 스케일된 영상을 활용하여 국부 활동성이 큰 패치들에 대해 유사도가 높은 패치 수를 증가시켜 효과적인 노이즈 제거 및 에지 영역에서의 왜곡 현상을 감소시키는 방식에 대해 제안하였다. 유사한 영역을 증대하여 활용하는 방식을 제안하였다.
본 연구에서는 국부 활동성이 높은 영역에서 유사도가 높은 패치의 효과적인 확보를 위해 국부적으로 유사한 기하학적 특성이 많이 존재하는 다운 스케일된 영상들을 활용하여 비국부 평균 노이즈 방식의 성능을 향상시키는 방식에 대해 제안한다.

제안 방법

본 논문에서 제안한 기법을 다양한 영상들에 대해 다양한 양의 가우시안 노이즈를 첨부해서 실험하였다. 본 실험 결과에서는 256 × 256 크기의 ‘Lena’, ‘Cameraman’, 및 ‘Airfield’ 영상에 5dB, 10dB, 15dB 및 20dB 노이즈가 첨부된 결과에 대하여 기술한다.
본 방식의 기본 개념은 국부 활동성이 큰 영역에서는 유사도가 높은 패치수가 매우 제한적이므로 다운 스케일 영상을 이용하여 국부 활동성이 큰 패치를 위해 다운 스케일링 영상의 대응되는 화소를 기준으로 하는 검색 영역 내에서 유사도가 높은 영역의 패치 수를 증가하고자 하는데 있다. 이를 통해 국부 활동성이 큰 패치들에 대해 효과적인 노이즈 제거 및 에지 영역에서 발생하는 왜곡 현상을 감소시키고자 한다.

대상 데이터

제안 방식은 연산량을 고려하여 수평 및 수직 방향으로 2배 다운 스케일한 영상 (식 (5)의 Q =1)로 적용하였다. 더불어, 패치 크기는 7×7로 정의하였으며, NLM 방식의 패치 검색 영역은 21×21를 (패치당 검색 패치수 441개), 제안 방식은 원 해상도 및 다운 스케일한 영상에 각각 15×15 검색 영역을 적용하였다 (패치당 검색 패치수 450개).

데이터처리

본 실험 결과에서는 256 × 256 크기의 ‘Lena’, ‘Cameraman’, 및 ‘Airfield’ 영상에 5dB, 10dB, 15dB 및 20dB 노이즈가 첨부된 결과에 대하여 기술한다. 성능 비교를 위해 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)를 사용하였으며, 비국부 평균 노이즈 제거 방식 (NLM)^[1]과 성능 비교를 하였다. 제안 방식은 연산량을 고려하여 수평 및 수직 방향으로 2배 다운 스케일한 영상 (식 (5)의 Q =1)로 적용하였다.

성능/효과

실험 결과로부터 제안 방식의 성능이 NLM 방식보다 PSNR 성능이 첨부 노이즈 양에 관계없이 우월함을 확인할 수 있었으며, 최대 2dB 정도의 개선된 성능이 있음을 알 수 있었다. 더불어, 영상의 국부 활동성이 클수록 PSNR의 개선이 높아짐을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 결과는 다운 스케일된 영상에서 국부 활동성이 큰 영역이 복원 과정에서 효과적으로 기여했음을 알 수 있다.
그림에서 (a) 및 (b)는 15 (dB) 노이즈로 왜곡된 영상을 NLM 및 제안 방식으로 복원한 결과 영상을 나타낸다. 상기 결과에서 NLM 복원 영상은 고주파 영역에서 왜곡 현상이 존재하는 반면에 제안 방식에서는 국부 활동성이 큰 영역을 효과적으로 활용함으로서 고주파 영역에서의 왜곡 현상이 현저히 감소되었음을 확인할 수 있었으며, 상기 결과는 PSNR 결과와 일치함을 알 수 있었다.
표 1에 실험에 활용한 영상들에 대한 PSNR 성능 비교 결과를 정리하였다. 실험 결과로부터 제안 방식의 성능이 NLM 방식보다 PSNR 성능이 첨부 노이즈 양에 관계없이 우월함을 확인할 수 있었으며, 최대 2dB 정도의 개선된 성능이 있음을 알 수 있었다. 더불어, 영상의 국부 활동성이 클수록 PSNR의 개선이 높아짐을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 결과는 다운 스케일된 영상에서 국부 활동성이 큰 영역이 복원 과정에서 효과적으로 기여했음을 알 수 있다.

후속연구

유사한 영역을 증대하여 활용하는 방식을 제안하였다. 실험 결과를 통해 PSNR 및 시각적 성능 향상이 이루어졌음을 확인할 수 있었으며, 다양한 고해상도 영상 응용 분야에 활용 가능할 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	고성능 노이즈 제거 방식에 대한 필요성이 증가되고 있는 분야는 무엇인가?	디지털화된 원 영상에 다양한 현상에 의해 발생하는 노이즈 왜곡 영상을 복원하기 위한 연구는 오랜 기간 진행되었으며, 가전분야, 재난/보안용 영상 감시 시스템, 의학 및 국방 등의 다양한 응용 분야에서 관련 서비스의 성능 향상을 위해 고성능 노이즈 제거 방식에 대한 필요성이 증대되고 있다[1-3].
	비국부 평균 방식과 관련된 연구는 무엇이 있는가?	비국부 평균 (Non-local means) 기법은 노이즈 제거에 매우 효과적인 방식임이 입증되었으며 성능 향상을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다[1]. 특히 비국부 평균 필터의 통계적 분석[4], 가중치 함수의 선정[5], 노이즈 양 및 국부 활동성에 따른 패치 크기의 적응적 결정[6], 연산량의 절감을 위한 알고리즘의 가속화[7] 등과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 비국부 평균 방식의 기본 개념인 패치간의 공간상의 상관관계 활용은 희소 이론 (Sparsity theory)와 결함하여 block matching based two-stage 3D (BM3D) 노이즈 제거 필터 방식이 발표되었으며, 이와 관련된 많은 연구가 진행되고 있다[2].
	무엇과 성능 비교를 하였으며 무엇을 사용하였는가?	본 실험 결과에서는 256 × 256 크기의 ‘Lena’, ‘Cameraman’, 및 ‘Airfield’ 영상에 5dB, 10dB, 15dB 및 20dB 노이즈가 첨부된 결과에 대하여 기술한다. 성능 비교를 위해 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio)를 사용하였으며, 비국부 평균 노이즈 제거 방식 (NLM)[1]과 성능 비교를 하였다. 제안 방식은 연산량을 고려하여 수평 및 수직 방향으로 2배 다운 스케일한 영상 (식 (5)의 Q =1)로 적용하였다.

참고문헌 (7)

A. Buades, B. Coll, and J. M. Morel, "Image denoising methods. A new nonlocal principle," SIAM Rev., vol. 52, no. 1, pp. 113-147, Jan. 2010.

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P. Milanfar, "A tour of modern image filtering," IEEE Signal Process. Mag., vol. 30, no. 1, pp. 106-128, Jan. 2013.

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S. Shin, Y. Park, and Y. Kim, "Adaptive Video Enhancement Algorithm for Military Surveillance Camera Systems," J. KICS, vol. 39, no. 1, pp. 28-35, Jan. 2014.

원문보기 상세보기
N. Thacker, J. Manjon, and P. Bromiley, "Statistical interpretation of non-local means," IET Comput. Vis., vol. 4, no. 3, pp. 162-172, Mar. 2010.

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Y. Wu, B. Tracey, P. Natarajan, and J. Noonan, "James-Stein type center pixel weights for non-local means image denoising," IEEE Signal Process. Lett., vol. 20, no. 4, pp. 411-414, Apr. 2013.

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C. Deledaller, V. Duval, and J. Salmon, "Non-local methods with shape-adaptive patches," J. Math. Imaging Vis., vol. 43, no. 2, pp. 103-120, Apr. 2012.

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K. Chaudhury, "Acceleration of the shiftable O(1) algorithm for bilateral filtering and non-local means," IEEE Trans. Image Process., vol. 22, no. 4, pp. 1291-1300, Apr. 2013.

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