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복합잡음 환경에서 변형된 스위칭 필터를 이용한 잡음 제거
Noise Removal using Modified Switching Filter in Mixed Noise Environments 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.6, 2016년, pp.1215 - 1220  

권세익 (Dept. of Control and Instrumentation Eng., Pukyong National University) ,  김남호 (Dept. of Control and Instrumentation Eng., Pukyong National University)

초록
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사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As society has developed 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. However, image data is always corrupted by various noises during image processing, ...

주제어

#복합잡음   #잡음 제거   #스위칭 필터  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여, 잡음판단을 통해 두 부분으로 나누어 처리한다. 중심화소가 salt and pepper 잡음인 경우, 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터 및 메디안 필터로 처리하고, AWGN인 경우, 국부 마스크의 화소 정보를 이용한 가중치 마스크로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음을 완화하기 위하여 잡음 판단을 통해 salt and pepper 잡음과 AWGN으로 나누어 처리하는 알고리즘을 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상에 첨가되는 대표적인 잡음은? 영상에 첨가되는 잡음은 발생되는 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 주로 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise), 복합잡음이 대표적이다. 복합잡음을 제거하기 위한 대표적인 공간영역 방법에는 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter)등이 있다.
복합잡음을 제거하기 위한 대표적인 공간영역 방법의 한계는? 복합잡음을 제거하기 위한 대표적인 공간영역 방법에는 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter)등이 있다. 그러나 이러한 방법 들은 복합잡음 환경에서 필터의 한계로 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다[4-8]. 
복합잡음을 제거하기 위한 대표적인 공간영역 방법에는 무엇이 있는가? 영상에 첨가되는 잡음은 발생되는 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 주로 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise), 복합잡음이 대표적이다. 복합잡음을 제거하기 위한 대표적인 공간영역 방법에는 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter)등이 있다. 그러나 이러한 방법 들은 복합잡음 환경에서 필터의 한계로 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다[4-8].
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참고문헌 (8)

  1. K. N. Plataniotis and A. N. Venetsanopoulos, Color Image Processing and Applications, 1st ed. Berlin, Germany: Springer, 2000. 

  2. R. C. Gonzalez and R.E. woods, Digital Image Processing, 3rd ed. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2008. 

  3. A. S. A wad and H. Man, "High Performance Detection Filter for Impulse Noise Removal in Images," IEEE Electronic Letters, vol. 44, no. 3, pp. 192-194, Jan. 2008. 

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  4. Se-Ik Kwon and Nam-Ho Kim, "A Study on Modified Spatial Weighted Filter in Mixed Noise Environments," JKIICE, vol. 19, no. 1, pp. 237-243, Jan. 2015. 

  5. 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

  6. Jiahui Wang and Jingxing Hong, "A New Selt-Adaptive Weighted Filter for Removing Noise in Infrared images," IEEE Information Engineering and Computer Science, ICIECS International Conference, pp.1-4, Dec. 2009. 

  7. Xu Long and Nam-Ho Kim, "An Image Restoration using Nonlinear Filter in Mixed Noise Environment," JKIICE, vol.17, no.10, pp.2447-2453, Oct. 2013. 

  8. Gao Yinyu and Nam-Ho Kim, "A Study on Removing Impulse Noise using Modified Adaptive Switching Median Filter," JKIICE, vol.15, no.11, pp.2474-2479, Nov. 2011. 

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