최근 현대 사회는 다양한 영상시스템이 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 영상데이터를 전송, 처리, 저장 하는 과정에서 다양한 이유로 열화가 발생하게 된다. 열화는 원 영상을 훼손하게 되며, 대표적인 잡음으로는 Salt and Pepper 잡음이 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법으로 A-TMF, CWMF, 선형보간법 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변형된 선형보간법을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서 PSNR, 프로파일 등을 사용하여 기존의 방법의 알고리즘들과 비교하였다.
최근 현대 사회는 다양한 영상시스템이 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 영상데이터를 전송, 처리, 저장 하는 과정에서 다양한 이유로 열화가 발생하게 된다. 열화는 원 영상을 훼손하게 되며, 대표적인 잡음으로는 Salt and Pepper 잡음이 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 방법으로 A-TMF, CWMF, 선형보간법 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 변형된 선형보간법을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 증명하기 위해서 PSNR, 프로파일 등을 사용하여 기존의 방법의 알고리즘들과 비교하였다.
Recently, modern society has come up with the importance of video processing as various imaging systems have developed. However, deterioration occurs in the process of transmitting, processing, and storing video data for various reasons. Deterioration will damage the original image, and the typical ...
Recently, modern society has come up with the importance of video processing as various imaging systems have developed. However, deterioration occurs in the process of transmitting, processing, and storing video data for various reasons. Deterioration will damage the original image, and the typical noise is Salt and Pepper noise. There are A-TMF, CWMF, and linear interpolation as the means to eliminate Salt and Pepper noise. However, these methods show somewhat poor noise abatement performance in high-density noise areas. Therefore, this paper proposes an algorithm to eliminate noise using modified linear interpolation. To prove the validity of the proposed algorithm, PSNR, Profile was used to compare it with existing methods.
Recently, modern society has come up with the importance of video processing as various imaging systems have developed. However, deterioration occurs in the process of transmitting, processing, and storing video data for various reasons. Deterioration will damage the original image, and the typical noise is Salt and Pepper noise. There are A-TMF, CWMF, and linear interpolation as the means to eliminate Salt and Pepper noise. However, these methods show somewhat poor noise abatement performance in high-density noise areas. Therefore, this paper proposes an algorithm to eliminate noise using modified linear interpolation. To prove the validity of the proposed algorithm, PSNR, Profile was used to compare it with existing methods.
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제안 방법
따라서 제안한 알고리즘은 Salt and Pepper 잡음이 영상에 미치는 영향을 완화하기 위해, 잡음 판단을 통하여 비 잡음인 경우 원 화소를 그대로 대치하고 잡음인 경우 국부 마스크의 크기를 국한하지 않고 유효화소를 찾은 후, 이를 이용하여 선형보간법을 적용하여 필터링하는 알고리즘을 제안하였다.
본 논문은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서 효과적으로 잡음을 제거하기 위해 먼저 잡음 판단을 거친 후, 비 잡음인 경우 화소값을 그대로 대치하고 잡음이라고 판단된 경우 방향성을 가지는 마스크를 생성하고 중앙 화소값을 기점으로 외측의 화소값이 모두 유효화소가 검출될 때까지 마스크의 크기를 국한하지 않고 늘려 선형 보간법으로 값을 추정하는 알고리즘을 제안하였다.
제안한 잡음 제거 알고리즘은 먼저 잡음 판단을 거친 후, 비잡음인 경우 그대로 대치하고 잡음인 경우 선형 보간법을 이용하여 필터링을 진행하였다. 잡음 픽셀을 중심으로 네 가지 방향성을 이용하여 마스크의 크기를 국한하지 않고 유효 픽셀을 찾아낸 후 단거리에 위치한 두 가지 추정값을 평균하여 필터링 하였다.
제안한 잡음 제거 알고리즘은 먼저 잡음 판단을 거친 후, 비잡음인 경우 그대로 대치하고 잡음인 경우 선형 보간법을 이용하여 필터링을 진행하였다. 잡음 픽셀을 중심으로 네 가지 방향성을 이용하여 마스크의 크기를 국한하지 않고 유효 픽셀을 찾아낸 후 단거리에 위치한 두 가지 추정값을 평균하여 필터링 하였다.
대상 데이터
본 논문에서는 512×512 크기의 Lena와 Peppers 영상에 임의로 Salt and Pepper 잡음을 첨가하여 시뮬레이션을 진행하였다. 제안하는 알고리즘의 타당성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)[7-8], Profile 등을 사용하여 기존의 잡음 제거 방법들과 성능을 비교하였다.
데이터처리
본 논문에서는 512×512 크기의 Lena와 Peppers 영상에 임의로 Salt and Pepper 잡음을 첨가하여 시뮬레이션을 진행하였다. 제안하는 알고리즘의 타당성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)[7-8], Profile 등을 사용하여 기존의 잡음 제거 방법들과 성능을 비교하였다.
성능/효과
PFA의 경우 Salt and Pepper 잡음(P=50%)에 훼손된 Lena와 Peppers영상에서 26.57[dB], 26.46[dB]의 높은 수치를 나타내었다. 기존의 A-TMF, CWMF, 선형 보간법과 비교했을 때 Lena영상의 경우 각각 10.
표 1은 각각의 필터들에 의해 복원된 Lena와 Peppers영상에 대한 PSNR의 수치를 나타낸 것이다. A-TMF와 CWMF의 경우 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 잡음 제거 성능을 보였으나 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보였다. 선형보간법의 경우 제안한 알고리즘과 가장 유사한 성능을 보였지만 마스크의 크기가 제한되어 있어 미흡한 성능을 나타낸다.
시뮬레이션 결과, A-TMF와 CWMF는 잡음 밀도가 30%로 낮을 경우 우수한 성능을 보였지만 40%로 높아질 경우 다소 미흡한 모습을 보였으며 선형보간법은 잡음제거 성능은 우수 하였으나 에지보존 성능이 다소 미흡하게 나타내었다. PFA의 경우 잡음제거 성능과 에너지보존 성능이 모두 우수하게 나타내었지만 잡음 밀도가 높아질수록 처리량이 많아지게 되어 속도가 느려진다는 단점이 있다.
후속연구
따라서 제안한 알고리즘의 경우 잡음을 완화시켜 운용되어지고 있는 시스템이 유용하게 적용될 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
잡음 제거가 필수적인 이유는 무엇인가?
일반적으로 영상데이터는 획득, 전송, 처리하는 과정에서 열화가 발생하게 되며 대표적인 잡음으로는 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음은 원 영상의 데이터를 훼손하게 되며, 영상의 화질을 저하시키고, 영상처리를 수행하는 과정에 예상치 못한 오류를 야기한다. 따라서 잡음 제거는 영상처리를 수행하기 전 필수적인 과정이다[1-4].
CWMF의 특징은 무엇인가?
A-TMF는 마스크 내의 화소를 정렬하고 평균필터와 메디안 필터를 조합한 필터로 저밀도 잡음 영역에서 우수한 성능을 나타낸다. CWMF는 중심 화소에 가중치를 부여한 메디안 필터로 에지 보존 성능은 우수하나 잡음 밀도가 높은 영역에서는 다소 미흡한 모습을 나타낸다. 선형 보간법은 주변 화소를 이용하여 화소를 예측하는 방법으로 주변 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 고밀도 잡음 영역에서 부적합한 모습을 나타내었다[5-6].
선형 보간법의 단점은 무엇인가?
CWMF는 중심 화소에 가중치를 부여한 메디안 필터로 에지 보존 성능은 우수하나 잡음 밀도가 높은 영역에서는 다소 미흡한 모습을 나타낸다. 선형 보간법은 주변 화소를 이용하여 화소를 예측하는 방법으로 주변 잡음의 영향을 많이 받기 때문에 고밀도 잡음 영역에서 부적합한 모습을 나타내었다[5-6].
참고문헌 (8)
S. I. Kwon, and N. H. Kim, "Salt and Pepper Noise Removal using 2-Dimensional Spline Interpolation," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 21, no. 6, pp. 1167-1173, Jun. 2017.
J. W. Lim, and E. K. Kim, "Noise Reduction by Filter Improvement in Mixed Noise Image," Journal of the Institute of Electronics and Information Engineering, vol. 50, no. 5, pp. 231-241, May. 2013.
H. B. Kim, S. M. Han, and C. H. Yim, "Selective Extension Median Filter for Impulse Noise Removal," in 2017 International Conference on The Institute of Electronics and Information Engineers, Busan : Korea, pp. 587-590, 2017.
N. Y. Lee, "Interative Image Restoration Based on Wavelets for De-Noising and De-Ringing," Journal of the Institute of Convergence Signal Processing, vol. 5, no. 4, pp. 271-280, Oct. 2004.
Y. J. Kim, J. H. Lee, and J. C. Jeong, "New Distance Weight Using Sine Function on Linear Interpolation," in 2017 International Conference on The Institute of Electronics and Information Engineers, pp. 660-663, 2017.
S. I. Kwon, and N. H. Kim, "Salt and Pepper Noise Removal using Linear Interpolation and Spatial Weight value," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 20, no. 7, pp. 1383-1388, Jul. 2016.
S. W. Hong, and N. H. Kim, "A Study on Deformable Masks Depending on the Noise Density," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 19, no. 9, pp. 2173-2179, Sep. 2015.
S. Banerjee, A. Bandyopadhyay, A. Mukherjee, A. Das, and R. Bag, "Random Valued Impulse Noise Removal Using Region Based Detection Approach," Journal of Engineering, Technology and Applied Science Research, vol. 7, no. 6, pp. 2288-2292, Dec. 2017.
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