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가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원
Image Restoration using Weighted Octagonal Median Filter 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.2, 2021년, pp.202 - 207  

이은영 (Dept. of Information and Communications Engineering, Mokpo National University) ,  나철훈 (Dept. of Information and Communications Engineering, Mokpo National University) ,  이은경 (Dept. of Automotive Engineering, Honam University)

초록
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영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

One of the most important tasks in image processing is noise filtering. Noise removal in image is a difficult task due to many reasons such as nonstationary sequences and corrupted by various types of noise. Human's visual perception is heavily based on the edge information. Thus, noise filtering mu...

주제어

#영상 복원   #메디안 필터   #경계 검출   #가중 팔각형 필터  

표/그림 (6)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • n×n 필터 창은 영상의 오른쪽으로 이동하면서 이미 정의되어 있는 필터창을 우측으로 한 화소씩 이동하면서 적용되어 진다. 본 논문에서 제안하고 있는 가중팔각형 메디안 필터를 이용하여 어떠한 대상이라도 필터의 중심창 화소 주변에 에지가 존재하는지의 여부를 테스트할 수 있다. [그림 2-(a)]는 본 논문에서 제안하는 팔각형 메디안 필터의 구조를 보여주고 있다.
  • 본 논문에서는 기존의 메디안 필터가 가지고 있는 단점을 보완하여 에지를 잘 보존하면서 효과적으로 영상 내의 잡음을 제거할 수 있는 새로운 형태의 메디안 필터 방법을 제안한다.
  • 판단하였다. 이러한 이유로 본 논문에서는 팔각형 필터 창의 중심에 가까운 화소가 상대적으로 중심에서 먼 화소보다 높은 비중을 가지도록 가중치를 다르게 정의하고, 중심 화소와의 거리가 실제 결과에 영향을 미치도록 설계하고 처리를 해 보았다. 를 기준으로 바깥쪽으로 멀어질수록 3, 2, 1의 하중을 주었다.
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참고문헌 (8)

  1. B. W. Cheon and N. H. Kim, "Noise Removal with Spatial Characteristics in Mixed Noise Environment," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 3, pp. 254-260, 2019. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. S. Cheon, J. Heon, H. Lee, and G. Park, "Comparision and Analysis of Algorithms for Image Noised Reduction," in Proceeding of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, pp. 1756-1758, Dec. 2016. 

  3. H. Lu, C. Yin, Z. Cui, and J. Hu, "A depth video coding in-loop median filter based on joint weighted sparse representation," Wuhan University Journal of Natural Sciences, vol. 21, pp. 351-357, Jul. 2016. 

    상세보기 crossref

  4. W. K. Patt, Digital Image Processing, 2md ed. Communications, 4th ed., Addison Wesley, 1977. 

  5. Y Pranay, "Color image noise removal by modified threshold median filter for RVIN," Internalion Conference on Electronic Design, Computer Network & Automated Verfication (EDCAV), pp. 175-180, Jan. 2015. 

  6. J. W. Tukey, "Nonlinear (nonsuperposable) methods for smoothing data," in Proceeding of Rec. EASCON, pp. 673, Jul. 1974. 

  7. L. R. Rabiner, M. R. Sambur, and C. E. Schmidt, "Application to speech processing," IEEE Trans. Acoust. Speech, Signal Processing, vol. ASSP-23, pp. 552-557, 1975. 

  8. N. S. Jayant, "Average and median-based smoothing techniques for improving digital speech quality in the presence of transmission error," IEEE Trans. Commum., vol. COM-24, pp. 1043-1045, 1976. 

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