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[국내논문] SAP 잡음 제거를 위한 적응적 스위칭 필터링 알고리즘
Adaptive Switching Filtering Algorithm for SAP noise 원문보기

디지털산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Society of Digital Industry and Information Management, v.18 no.1, 2022년, pp.25 - 35  

김동형 (한양여자대학교 소프트웨어융합과)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be reference...

주제어

#ASF(adaptive switching filter)   #SAP Noise Reduction   #AFSWMF(adaptive fuzzy switching weighted mean filter)   #NAMF(non-local adaptive mean filter)   #RWMF(reliability-based mean filter)  

표/그림 (10)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 논문의 구성은 먼저 2장에서 제안하는 알고리즘과 연관된 기반 기술인 non-local 필터, bilateral 필터 그리고 reliability-based weighted 필터에 대해서 간략히 소개한다. 3장에서는 제안하는 알고리즘에서의 SAP 잡음 위치 검출 및 잡음 비율 산출방식과 각 잡음 비율별 적용하는 각각의 요소 잡음제거 기법에 대해서 기술한다.
  • 제안하는 알고리즘은 이렇게 예측된 SAP 잡음비율을 이용한다. 먼저 SAP 잡음비율을 세 개의 구간을 나누고 각 구간별로 서로 다른 잡음 제거 기법을 적용하는 적응적 스위칭 필터링(AFS, adaptive switching filtering) 방법을 제안한다. 각 구간에서 적용되는 방법의 타당성은 46개의 이미지에 대해서 객관적 화질 측면에서 평가하였으며 약 90%정도 내외의 정확도로 해당 구간에서 가장 좋은 성능을 발휘하였다.
  • 먼저 잡음 비율에 따른 적응적 SAP 잡음 제거 기법 선택의 타당성을 확인하기 위해 실험에 사용된 전체 46개의 영상에 대해서 MF, AFSWMF, NAMF, ASF1, ASF2, ASF3를 나누어 복원된 이미지의 객관적 화질을 다음의 식을 이용하여 산출하였다.

  • Ⅱ. 관련 이론

    이번 절에서는 제안하는 알고리즘과 연관된 대표적인 필터링 기법으로서 non-local mean 필터링, bilateral 필터링, 그리고 reliability-based weighted 필터링에 대해서 기술한다.

  • 제안하는 SAP 잡음 제거 알고리즘은 잡음의 비율에 따라 세 가지 중 하나의 방법을 적응적으로 선택하며 알고리즘의 전체 블록 다이어그램은 그림 1과 같다.
  • 잡음 비율에 따라 참조할 수 있는 주변 화소에 대한 조건은 변화하기 때문에 잡음 비율에 따라 항상 서로 다른 잡음 제거 방법을 적용할 필요가 있다. 제안하는 방법은 SAP 잡음 비율을 세 개의 구간으로 나누고 각 구간별 서로 다른 SAP 잡음 제거 방법을 적용하는 적응적 스위칭 필터링 방법을 제안하였다. 객관적 화질 측면에서 고려한 방법이 가장 높은 성능을 보이는 확률은 세 개의 구간에서 각각 86.
  • 백색가우시안잡음과는 다르게 SAP 잡음은 잡음의 위치 및 이미지 전체에서 잡음 비율을 예측하기가 수월하다. 제안하는 알고리즘은 이렇게 예측된 SAP 잡음비율을 이용한다. 먼저 SAP 잡음비율을 세 개의 구간을 나누고 각 구간별로 서로 다른 잡음 제거 기법을 적용하는 적응적 스위칭 필터링(AFS, adaptive switching filtering) 방법을 제안한다.
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참고문헌 (10)

  1. B. Goyal, A. Dogra, S. Agrawal, B.S. Sohi and A. Sharma, "Image Denoising Review: From Classical to State-of-the-art Approaches," Information Fusion, Vol.55, 2020, pp.220-244. 

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  2. C. Tomasi and R. Manduchi, "Bilateral Filtering for Gray and Color Images," in Sixth International Conference on Computer Vision IEEE, No.98CH36271, 1998, pp.839-846. 

  3. B.S. Kumar, "Image Denoising Based on Non-Local Means Filter and its Method Noise Thresholding," Signal Image Video Process., Vol.7, No.6, 2013, pp.1211-1227. 

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  4. H. Hwang and R.A. Haddad "Adaptive median filter: New algorithms and results," IEEE Transactions on Image Process., Vol.4, No.4, 1995, pp.499-502. 

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  5. K. S. Srinivasan and D. Ebenezer, "A New Fast and Efficient Decision-based Algorithm for Removal of High-Density Impulse Noises," IEEE Signal Processing Letters, Vol.14, No.3, 2007, pp.189-192. 

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  6. W. Luo, "A New Efficient Impulse Detection Algorithm for the Removal of Impulse Noise," IEICE Transactions on Fundamentals, Vol.E88-A, No.10, 2005, pp.2579-2586 

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  7. S. K. Satpathy, S. Panda, K. K. Nagwanshi and C. Ardil, "Image Restoration in Non-linear Filtering Domain using MDB Approach," International Journal of Signal Processing, Vol.6, No.1, 2010, pp. 45-49. 

  8. W. Yi, J. Wang, S. Xiao, and H. Liang, "An Efficient Adaptive Fuzzy Switching Weighted Mean Filter for Salt-and-Pepper Noise Removal," IEEE Signal Processing Letters, Vol.23, No.11, 2016, pp.1582-1586. 

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  9. H. Zhang, Y. Zhu, and H. Zheng, "NAMF: A Non-local Adaptive Mean Filter for Salt-and-Pepper Noise Removal," Computer Vision and Pattern Recognition arXiv:1910.07787v2, 2020. 

  10. 김동형, "복원화소의 신뢰도 기반 가중 평균 필터를 활용한 Salt-and-Pepper 잡음 제거 알고리즘," 디지털산업정보학회 논문지, 제 17권, 2호, 2021, pp.1-11. 

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