• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.184-187
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• 2019

본 논문에서는 영상에서 발생하는 주기적 잡음을 제거하기 위해 다양한 필터들을 이용하여 성능 비교 실험을 수행한다. 영상의 주파수 도메인에서 지역적으로 잡음이 발생하면 영상의 공간 도메인에서 주기적인 잡음이 발생한다. 우선, 영상을 주파수 도메인에서 잡음을 야기시키는 영역을 분석하여 해당 영역에 지역적으로 노치 필터를 적용한다. 이를 통해 영상의 원신호를 유지하면서 영상에서 발생했던 주기적 잡음을 제거함으로써 영상의 화질이 개선됨을 실험을 통해 검증했다. 또한 객관적 지표 비교를 통해 3 가지의 지역적인 노치 필터들의 성능을 비교하고 최적의 필터를 제시한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2000

이 논문은 웨이브릿 변환 영역의 백색 가우시안 잡음이 부가된 영상에서 최고 대역에서는 Donoho가 제시한 Visushrink 방법으로 잡음을 제거하고 최저대역을 제외한 나머지 대역들은 Monotonic 변환을 이용한 각 대역의 잡음편차를 추정하고 이를 VisuShrink 경계값에 적용하여 Soft-Threshold 기법으로 영상잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 이 논문에서 제시된 혼합방법에 의한 잡음 제거는 Donoho가 제시한 VisuShrink 방법보다 1㏈ 정도의 잡음제거 개선 효과가 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.175-182
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• 2017

영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.357-364
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• 2014

전산화단층촬영장치의 영상재구성방법으로 필터보정역투영법이 광범위하게 사용되고 있다. 평행빔과 부채살빔의 재구성에 사용되는 투영에 잡음이 포함되었을 때 재구성 된 영상의 잡음을 살펴보았다. 평행빔과 부채살 구조에서 각각 360개, 720개의 투영으로 $512{\times}512$ 크기로 Visual C++을 이용하여 영상재구성하였고, 원본 Shepp-Logan 두부 모형을 매우 잘 복원한다는 것을 확인하였다. 필터보정역투영법의 현실적인 접근(유한한 투영 개수)으로 인해 입력 잡음이 없어도 영상재구성 과정에서 잡음이 발생하였다. 입력 잡음비 0.5% 이하에서 잡음이 빠르게 증가하기 때문에 CT 장치의 잡음 제거 기술 및 영상처리 기법의 개발이 필요할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.869-878
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• 2009

다양한 원인으로 발생하여 원래의 순수한 영상을 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 영상처리 분야에서 가장 중요한 것이며 이를 위한 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 본 연구에서 다루고자 하는 잡음제거 기법인 시그마 필터는 잡음을 감소하기 위하여 널리 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 바틀렛 검정을 사용하여 측정하고, 이를 통하여 잡음의 분산을 추정한다. 또한, 추정된 잡음의 분산의 크기를 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 성능이 잡음의 분산의 수준에 관계없이 현저하게 우수한 것을 알 수 있으며 그 효용성은 시각적으로도 명확하게 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.54-61
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• 2023

IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.910-916
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• 2019

자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나 텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중 잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에 따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.573-578
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• 2014

자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.112-114
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• 2014

영상은 일반적으로 임펄스 또는 AWGN에 의해 훼손되는 경우가 많으며, 두 가지 잡음이 동시에 첨가될 경우도 있다. 영상에 첨가되는 잡음을 제거함에 있어서 기존의 메디안 필터는 임펄스 잡음제거에 효과적이고 평균필터는 AWGN 제거에 효과적이다. 그러나 기존의 방법은 복합잡음이 첨가될 경우 잡음제거특성이 미흡하며, 이에 따라 본 논문에서는 복합 잡음제거를 위한 비선형 필터 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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• pp.325-328
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• 2013

본 논문에서는 ToF(Time-of-Flight) 카메라의 거리 잡음을 제거하는 방법으로 거리와 진폭에 따른 거리 잡음 모델링을 이용한 적응적인 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 필터를 제안한다. ToF 카메라의 거리 잡음 제거를 위해서 기존에 제안된 여러 가지 방법들은 거리 잡음의 특성을 고려하지 않거나 진폭에 따른 거리 잡음의 특성만을 고려하였다. 하지만 실제 ToF 카메라의 거리 영상에 포함되는 거리 잡음은 진폭과 거리에 따라서 변화하기 때문에 거리와 진폭을 모두 고려한 거리 잡음 모델링이 필요하다. 따라서 제안하는 방법은 우선 거리와 진폭의 변화에 따른 ToF 카메라의 거리 잡음 특성을 모델링 한다. 이후 제안하는 방법은 생성된 거리 잡음 모델에 의해 인자가 결정되는 적응적 SUSAN 필터를 이용하여 ToF 카메라의 거리 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 ToF 거리 영상의 거리 잡음제거 방법에 비해 보다 효과적으로 거리 영상의 잡음을 제거하면서 디테일을 잘 보존하였다.