Impulse Noise Removal Filter using Nearest Effective Pixel Search

최근접 유효 화소의 탐색을 사용한 임펄스 잡음 제거 필터

As interest in digital video media and intelligent systems increases rapidly, technologies using video information are being combined and used in various fields such as security and artificial intelligence. Impulse noise generated during digital image processing degrades the image quality of the image and reduces the reliability of information, so it is necessary to remove it through a filter. There are SMF, AWMF, and MDBUTMF as well-known antecedent methods, but they all have limitations in achieving seamless filtering in environments with large loss of information on valid pixels due to problems with the algorithm itself. Therefore, this paper designs a median filter algorithm that applies weights reflecting the reliability of the information by searching for the nearest effective pixels present within the mask. For performance evaluation, this algorithm and the preceding algorithm were compared and analyzed using PSNR and enlarged images.

디지털 영상 매체 및 지능형 시스템에 대한 관심이 급격히 증가함에 따라 보안, 인공지능 등 다양한 분야에서 영상 정보를 이용한 기술들을 접목해 사용하고 있다. 디지털 영상 처리 중 발생하는 임펄스 잡음은 영상의 화질을 저하시켜 정보의 신뢰성을 떨어뜨리기 때문에 필터를 통한 제거가 필요하다. 이미 잘 알려진 선행된 방식으로 SMF, AWMF, MDBUTMF가 있지만 이들 모두 알고리즘 자체의 문제로 유효한 화소의 정보의 손실이 크고 오염도가 큰 환경에서 원활하지 못한 필터링을 이루는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 마스크 내에 존재하는 가장 근접한 유효 화소를 탐색함으로써 정보의 신뢰도를 반영한 가중치를 적용하는 메디안 필터 알고리즘을 설계한다. 성능 평가를 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 본 알고리즘과 선행된 알고리즘을 비교, 분석하였다.