영상 처리 시스템의 신호는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크을 8방향으로 세분화하여 각 방향의 화소 변화에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
연속 계조 영상을 이진 영상으로 변환하는 방법을 해프토닝이라 한다. 이와 같은 해프토닝 방법 중 오차확산법은 연속 계조 영상을 이진 영상으로 표현할 때 우수한 화질을 보이지만 에지 영역에서는 에지 정보가 흐려지는 특성이 있다. 이를 개선하기 위해 원영상의 국부적인 공간 정보를 이용하여 에지를 강조하는 방법을 제안한다 제안 방법은 인간의 시각이 한 점을 인식하지 않고 국부 평균을 인식함을 고려하여 한 화소와 인접 화소의 평균을 이용한 비율 값을 국부 평균에 가중치로 적용하고 에지 강조 정보량(EEI : Edge enhancement information)을 구한다. 이때 국부 평균에 적용되는 가중치는 원 화소와 3$\times$3 블록의 평균과의 차이 값과 공간 활성도(LAM : Local activity measure)의 비율을 이용하여 계산된다 공간 활성도는 국부 공간의 변화량을 표현하는 척도로 3$\times$3 블록의 평균과 블록의 화소의 차이 값의 제곱의 합으로 구한다 EEI를 양자화기 입력에 더하여 해프톤 영상의 에지를 강조한다. 제안 방법의 성능은 에지 상관도 평가 함수로 평가했으며 제안 방법을 영상에 적용한 결과 이진 영상의 에지가 강조되어 시각적으로 선명한 결과를 보이며 미세한 에지도 잘 보존되었다. 또한 눈에 거슬리는 규칙적 패턴도 줄어 개선된 화질을 보여주었다.
영상 신호처리 시스템의 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 영상의 열화가 발생하고 있으며 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 임펄스 잡음환경에 의해 훼손된 영상의 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 SM(standard median filter)가 많이 사용되고 있으며 이 필터는 영상의 에지영역에서 특성이 저하되는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 비임펄스 신호를 스무딩시키면서 에지를 보존하는 비선형 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교한 결과 영상의 개선 정도를 나타내는 PSNR(peak signal to noise ratio)의 수치가 기존의 방법들보다 우수하였으며, 에지보존특성도 우수하였다. 본 논문에서 제안한 비선형 필터는 영상의 임펄스 잡음제거에 유용하게 응용될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 선명도가 향상된 영상의 오버슈트와 계단현상을 줄이기 위해 에지 보존 스무딩 필터인 bilateral filter를 이용한 적응적 언샤프 마스킹 기법을 제안한다. Unsharp masking(UM)을 포함한 기존의 선명도 개선 기법들은 영상의 고주파정보를 강하게 강조하지만, 종종 오버슈트, 잡음증폭, 계단현상 등 여러 문제점들을 야기한다. 제안한 선명도 개선 방법은 bilateral filter를 활용하여 에지를 잘 보존하고, 에지의 방향성에 따라 가중치를 더 세밀하게 조절한다. 따라서 선명도는 향상시키고 오버슈트, 계단현상 문제를 효과적으로 줄일 수 있었다. 기존의 적응적 언샤프 마스킹 기법과 제안하는 방법의 결과영상을 비교하여 실험을 수행한 결과, 제안하는 알고리즘이 적절하게 선명도를 개선함을 보여주었고 오버슈트와 계단현상도 많이 감소시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 기상 및 환경조건에 영향을 받아 열화되기 쉬운 실외영상의 시인성을 개선하고 다양한 기기에 적용하기 위하여 저 복잡도의 단일 영상 안개 제거방법을 제안한다. 기존 방법에서는 거친 형태의 전달량을 추정한 후 연산량 및 메모리 요구량이 큰 정련 과정을 포함하는 반면, 제안하는 전달량 추정 방법은 에지 근처에서 픽셀 단위 dark channel과 패치 단위 dark channel을 비교함으로써 에지를 보존하는 특성이 우수하고 정련 과정이 필요하지 않아 저복잡도 전달량 추정이 가능하다. 또한, 픽셀 단위 JBDC(Joint Bright and Dark Channel)를 이용하여 각 픽셀마다 안개값을 예측함으로써 정밀한 전달량 추정과 영상의 특성에 따라 적응적인 안개 제거가 가능하다. 다양한 안개 영상에 대해 수행한 실험 결과는 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 적은 연산량으로 수행됨과 동시에 우수한 안개 제거 성능을 보여 실시간성이 요구되는 기기를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있음을 확인할 수 있다.
현재, 영상처리에 있어서 잡음을 제거함과 동시에 영상의 에지성분을 보존하는 필터링 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그리고 임펄스 노이즈 환경에서는 SM(standard median) 필터가우수한 잡음 제거 성능을 나타내었으나, 영상의 에지성분에 대한 오류가 발생하고 있다. 이에 따라, SM 필터를 개선한 다양한 방법들이 제안되었으며, CWM(center weighted median) 필터가 대표적이다. 또한, 에지의 보존이나 처리속도의 관점에서 더욱 향상된 성능을 나타내기 위한 방법으로 min-max 연산에 기반한 방법들이 있다 본 논문에서는 임펄스 노이즈에 의해 훼손된 화소에 대해, 그 화소를 둘러 싼 surrounding band의 최대 또는 최소 값을 이용하여 처리하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안한 필터의 성능을 기존의 방법과 비교하였다.
디지털 영상 처리는 IoT 기술의 발전으로 폭넓은 분야에서 응용되고 있으며, 데이터 처리 과정에서 중요한 역할을 맡고 있다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 기법들이 제시되었으나, 기존 임펄스 잡음 제거 방법들은 영상의 에지 성분의 잡음 제거에 미흡하며, 랜덤 임펄스 잡음의 영향을 크게 받는 단점을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음 환경에서 에지 성분의 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 수준을 판단하여 임계값을 계산하였으며, 기준치와 입력 화소값을 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법과 비교하여 우수한 성능을 보였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 에지 부분에서 효과적으로 잡음을 제거하는 모습을 보였다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.
이 논문은 디지털 영상에 대한 에지를 보존하는 새로운 영상 보간 방법을 제안한다. 일반적인 보간 기법은 선형 연산자를 이용한 저역필터를 사용함으로써 원 영상의 고조파 성분에 대한 정보를 손실하는바 high contrast 에지 부분에서 희뿌옇게 되는 현상과 톱니현상이 일어나 영상 선명도가 떨어지는 경향이 있었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 보간 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시한 보간 알고리즘은 퍼지 연산자를 이용하여 입력 영상 데이터의 성질에 따라 고주파 성분과 저주파 성분을 달리 조절함으로써 원래 영상에 가까운 해상도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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