• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.407-409
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• 2021

4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.47-53
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• 2023

X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1383-1388
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• 2016

영상 신호처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상 데이터는 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 일반적으로 salt and pepper 잡음 환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법에는 CWMF, A-TMF, AWMF 등이 있으며 이 필터들은 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 특성이 다소 부족하다. 따라서 본 논문에서는 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 국부 마스크를 네 방향으로 세분화하여 선형 보간법을 이용하여 원 화소를 추정하고 추정된 화소에 공간 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P = 50%)에 훼손된 House 영상에서 26.86[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 16.46[dB], 12.28[dB], 12.32[dB] 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.676-678
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• 2016

잡음은 영상 처리 시스템에서 획득, 전송, 처리하는 과정에서 발생하며, 이러한 잡음은 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 발생시킨다. 현재 대표적인 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 필터에는 SMF(standard median filter)가 있지만, SMF는 잡음 필도가 커짐에 따라 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 우수한 잡음 제거 성능 및 에지 보존 특성을 위해, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고 잡음인 경우 국부 마스크의 화소 변화가 적은 영역의 대해 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 항공우주기술
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• 제8권1호
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• pp.58-65
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• 2009

본 논문은 검출기의 포화과정을 반영한 비선형 모델의 잡음 특성을 분석하고, 그러한 분석결과를 영상 신호-잡음비(Image SNR)의 분포도를 계산하기위하여 적용한다. 특별히, 검출 화소의 비선형성은 잡음분포(PDF)의 비대칭성과 화소 신호-잡음비(Pixel SNR)의 증폭이라는 두 가지 관점에서 분석되며, 제안된 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 위성의 발사 후에 카메라 이득의 변화나 기타 상황에서도, 궤도상에서 최적의 위성 카메라 운영 변수들(노출시간, 누적횟수)을 얻을 수 있음이 주요한 특징으로 강조된다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.231-241
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• 2013

본 연구에서는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음 및 혼재된 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 평균 근사 값 필터를 제안한다. 먼저, 잡음을 검출하기 위한 단계로서 적용 마스크 내의 최소 최대값을 제거한 평균을 구한 후, 화소 값과 평균값의 차이가 임계 값 이상인지 알아본다. 화소 값이 임계 값 이상이면 잡음으로 처리하고, 임계 값 이하이면 비 잡음으로 처리한다. 다음으로, 잡음을 제거하기 위한 단계로서 잡음이 포함된 화소의 최소 최대값을 제외한 평균값과 마스크 내 가장 근사한 값을 화소 값으로 출력한다. 이러한 평균 근사 값 필터를 혼재된 잡음 영상에 적용한 결과, 중앙값 필터와 평균값 필터만을 각각 적용했을 때에 비해 0.4[dB] 이상 효과적으로 잡음을 제거할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1955-1960
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• 2016

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.135-138
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• 2001

위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1973-1980
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• 2014

영상, 차선, 물체 인식 등을 위한 에지 검출은 중요한 영상 처리 방법이며, 이를 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에서 특성이 미흡하다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중심 화소의 인접 화소를 중심으로 국부 마스크를 설정하여, 그것의 중심 화소가 비잡음인 경우 그대로 처리하고 잡음인 경우 추정 마스크를 구한 후, 가중치 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권4호
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• pp.9-15
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• 2009

본 논문에서는 rank-order 방법을 이용한 임펄스(impulse) 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 빠르고 간단하게 잡음을 제거할 수 있는 알고리즘으로 크게 두 부분으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 퍼지(fuzzy) 기술을 이용한 임펄스 잡음 검출 과정이다. 입력된 영상을 RGB 채널로 분리한 후, 각 채널의 모든 화소가 잡음인지 아닌지를 판단하여 잡음일 확률을 계산하고 할당한다. 이때 잡음 검출 마스크에서 rank-order를 사용하여 기존의 방법에 비해 보다 정확하게 잡음을 검출할 수 있다. 두 번째는 임펄스 잡음 제거 과정으로, 각 화소에 할당된 잡음 확률에 따라 화소를 변환하여 잡음이 제거된 출력 영상을 획득하는 과정이다. 실험을 통해 기존의 방법과 제안한 방법을 비교 분석하였으며, 제안한 방법이 보다 정확하게 잡음인 화소를 검출할 수 있음을 확인하였다. 또한 출력 영상에서도 보다 높은 PSNR 수치를 나타내었다.