Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering (한국정보통신학회논문지)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
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Algorithm of Adaptive Noise Reduction with Modified Sigma Filter for Reduction of Edge Blurring and Minute Noises

윤곽선 훼손 방지 및 미세잡음 제거를 위한 Modified Sigma Filter를 이용한 적응적 잡음 제거장치 알고리즘

  • 양정주 (동아대학교 전자공학과) ;
  • 한학용 (동아대학교 BK21 (멀티미디어 연구센터)) ;
  • 양훈기 (광운대학교 전파공학과) ;
  • 강봉순 (동아대학교 전자공학과) ;
  • 이기동 (동아대학교 전자공학과)
  • Received : 2010.06.07
  • Accepted : 2010.06.25
  • Published : 2010.10.30
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Abstract

The information captured by imaging devices such as CCD or CIS may contain external noises through the processes of passing signals or storing images. In this paper, we propose a Modified Sigma Filter (MSF) algorithm to reduce such noises. In experiment, we verified that our MSF algorithm showed better performance in PSNR and 1D plot of simulation results compared with Gaussian Filter (GF), Local Sigma Filter (LSF). Tested images include random Gaussian Noises.

대부분의 이미지 센서로 촬영된 영상 정보는 데이터의 저장 혹은 전송 과정에서 외부 잡음이 유입되며, 그로 인하여 원 영상의 훼손이 발생한다. 노이즈 리덕션 (Noise Reduction, NR)은 이러한 훼손된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하는 기법의 하나이다. 본 논문은 기존에 제안하였던 모디파이드 시그마 필터 (Modified Sigma Filter, MSF)를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 검증하기 위한 것으로, 가우시안 필터 (Gaussian Filter, GF)와 로컬 시그마 필터 (Local Sigma Filter, LSF)를 이용한 노이즈 리덕션과의 성능을 비교하였다. 입력영상에 임의의 가우시안 노이즈를 추가하여 테스트 영상을 생성하였으며, PSNR 수치 비교를 통하여 세 가지 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 비교하였다. PSNR뿐 아니라 시뮬레이션 결과 영상의 1D plot을 통하여, 평탄 영역의 노이즈 제거 기능뿐 아니라 윤곽선영역의 훼손 방지에 있어서 모디파이드 시그마 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능이 우수함을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 정보서비스단 통계분석팀, "Image Sensor의 시장동향," 지식경제부 정보통신연구진흥원 IT 부품 Monitoring Report 08-18, 2008년 8월
  2. 양정주, 이성목, 정효원, 김주현, 강봉순, "나눗셈기를 사용하지 않은 영상의 평균기 구현," 한국신호처리시스템학회 하계학술대회, pp. 145-148, 부경대학교, June 2009.
  3. 김경린, "모바일 폰 카메라의 성능개선을 위한 Auto Exposure 알고리즘 및 하드웨어 구현," 동아대학교 대학원, 2009
  4. Junichi Nakamura, Image Sensors And Signal Processing For Digital Still Camera, CRC Pr I Llc, 2005.
  5. 양정주, 장원우, 한학용, 김정철, 강봉순, "동화상처리를 위한 Modified Sigma Filter와 Noise Variance Estimation을 이용한 노이즈 제거 장치 구현," 대한 전자공학회 SoC 학술대회, pp. 64-67, 인하대학교, May 2010.
  6. 황재호, "적응비중화 시그마필터에의한 영상향상," 전자공학회 논문지, 제 44권 SP편 제 2호, pp. 19 - 26, Mar. 2007.
  7. http://blog.naver.com/ysdom?Redirect=Log&lo gNo=40015337924
  8. Shapiro, L. G. & Stockman, G. C: "Computer Vision", pp. 137, 150. Prentence Hall, 2001
  9. 김병현, 곽부동, 한학용, 강봉순, 이기동, "이미지센서에 의해 발생하는 노이즈 제거를 위한 영상의 조도에 따른 적응적 로컬 시그마 필터의 구현," 신호처리시스템학회 논문집, 제11권, 3호, pp. 54-57,189-196, July 2010.
  10. 김병현, 장원우, 이성목, 곽부동, 강봉순, "영상의 윤곽선 정보에 의한 잡음 제거 필터 구현," 대한전자공학회 SoC 학술대회, pp. 308-311, 인하대학교, May 2010.
  11. 구미란, 한학용, 최원태, 강봉순, 강대성, "방향성을 고려한 영상 분해에 의해 개선된 시그마 필터," 한국신호처리시스템학회 논문지, 제11권 2호, pp. 151-156, Apr. 2010.
  12. R. C. Blicu, M. Vehvilainen, "A Modified Sigma Filter for noise reduction in images," Proceedings of the 9th WSEAS Circuits, Systems, Communications and Computers multiconference, WSEAS/ CSCC2005, Vouliagmeni, Athens, Greece, no. 15, July 11-16, 2005.
  13. 양정주, 장원우, 곽부동, 강봉순, "저역통과 필터의 대역폭을 고려한 잡음 제거 방법," 해양정보통신종합학술대회논문집 2010 춘계 14권 1호, pp. 157 - 159, May 2010.
  14. K. Rank, M. Lendl and R. Unbehauen, "Estimation of image noise variance," IEEE Proc. - Vision, Image & Signal Processing, Vol. 146, no. 2, pp. 80-83, 1999 https://doi.org/10.1049/ip-vis:19990238
  15. D. H. Shin, R. H. Park, S. J. Yang and J. H. Jung, "Block-Based Noise Estimation Using Adaptive Gaussian Filtering," IEEE Trans. on Consumer Electronics, Vol. 51, no. 1, pp. 218-226, Feb. 2005. https://doi.org/10.1109/TCE.2005.1405723