대한전자공학회논문지SP (Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP)

대한전자공학회 (The Institute of Electronics and Information Engineers)
권호 표지

비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘

Spatio-temporal Denoising Algorithm base on Nonlocal Means

  • 박상욱 (연세대학교 전기전자공학과 TMS 정보기술사업단) ;
  • 강문기 (연세대학교 전기전자공학과 TMS 정보기술사업단)
  • Park, Sang-Wook (Institute of TMS Information Technology, Yonsei University) ;
  • Kang, Moon-Gi (Institute of TMS Information Technology, Yonsei University)
  • 투고 : 2010.07.13
  • 심사 : 2010.10.11
  • 발행 : 2011.03.25
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

동영상 잡음 제거에 있어서 비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존에 제시된 비지역적 평균 기반 알고리즘은 잡음 제거에 우수한 성능을 보이지만 연산량이 많고 여러 장의 장면 기억장치가 필요하기 때문에 하드웨어 시스템 구현에 많은 어려움이 있다. 그러므로 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 알고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 개선된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다. 다양한 잡음 정도를 갖는 시험 영상에 대한 실험을 통해 수치적, 시각적 측면에서 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 알고리즘과 대등하거나 촬영 영상에 따라서는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

This paper proposes spatio-temporal denoising algorithm based on nonlocal means. Though the conventional denoising algorithms based on nonlocal means have good performance in noise removal, it is difficult to implement them into the hardware system due to much computational load and the need for several frame buffers. Therefore we adopted infinite impulse response temporal noise reduction algorithm in the proposed algorithm. Proposed algorithm shows less artificial denoised result in the motionless region. In the motion region, spatial filter based on efficiently improved nonlocal means algorithm conduct noise removal with less motion blur. Experimental results including comparisons with conventional algorithms for various noise levels and test images show the proposed algorithm has a good performance in both visual and quantitative criteria.

키워드

참고문헌

  1. 이석호, 최은철, 강문기, "3차원 이방성확산 방정식을 이용한 동영상의 영상잡음제거," 전자공학회논문지, 제39권 SP편, 제2호, 79-86쪽, 2002년 3월.
  2. 송병철, "효과적인 동영상 처리를 위한 움직임 보상 기반 잡음 예측," 전자공학회논문지, 제46권 SP편, 제5호, 120-125쪽, 2009년 9월.
  3. M. K. Ozkan, A. T. Erdem, M. I. Sezan, and A. M. Tekalp, "Efficient multiframe Wiener restoration of blurred and noisy image sequences," IEEE Trans. Image Process., vol. 1, pp. 457-476 Oct. 1992
  4. A. K. Katsaggelos, J. N. Driessen, S. N. Efstratiadis, and R. L. Lagendijk, "Temporal motion compensated noise filtering of image sequences," SPIE Proc. Vis. Comm. and Image Process., Nov. 1989, Boston, MA, pp. 61-70.
  5. A. M. Tekalp, "Digital Video Processing," Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1995.
  6. S Yoo, J Jeon, and J Hwang, "Spatial-temporal noise reduction filter for image devices," International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 982-987, Oct, 2008.
  7. A. Buades, B. Coll and J.M Morel. "A review of image denoising algorithms, with a new one," SIAM Multiscale Modeling and Simulation, vol 4, no .2, pp. 490-530. 2005. https://doi.org/10.1137/040616024
  8. C. Tomasi and R. Manduchi, "Bilateral filtering for gray and color images," in Proc. 6th Int. Conf. Computer Vision, Bombay, India, Jan. 1998, pp. 839-846.
  9. A. Buades, B. Coll, and J. M. Morel, "Denoising image sequences does not require motion estimation," in Proc. IEEE Conf. Advanced Video and Signal Based Surveillance, Sep. 2005, pp. 70- 74.
  10. A. Buades, B. Coll and J. Morel, "Nonlocal image and movie denoising," International Journal of Computer Vision, vol. 76, issue 2, pp. 123-139, 2008. https://doi.org/10.1007/s11263-007-0052-1
  11. M. Mahamoudi and G. Sapiro, "Fast image and video denoising vianonlocal means of similar neighborhoods," IEEE Signal Process. Lett., vol. 12, no. 12, pp. 839-842, Dec. 2005. https://doi.org/10.1109/LSP.2005.859509
  12. J. Boulanger, C. Kervrann, and P. Bouthemy, "Space-time adaptation for patch based image sequence restoration," IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., vol. 8, no. 6, pp. 1096-1102, Jun. 2007.