• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.922-924
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• 2015

현재 영화, TV, 카메라, 광고 등과 같은 대중 매체를 이용한 영상 처리 기술들이 급속도로 발전되고 있다. 그러나 영상은 데이터를 처리 전송 및 저장하는 과정에서 열화가 발생하며, 주요한 원인은 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높아짐에 따라 잡음제거 특성이 다소 미흡해지고 시각적인 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 4개의 영역으로 세분화된 국부마스크를 적용한 메디안 필터를 제안하였으며, 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.539-551
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• 2018

Images are unavoidably contaminated with different types of noise during the processes of image acquisition and transmission. The main forms of noise are impulse noise (is also called salt and pepper noise) and Gaussian noise. In this paper, an effective method of removing mixed noise from images is proposed. In general, different types of denoising methods are designed for different types of noise; for example, the median filter displays good performance in removing impulse noise, and the wavelet denoising algorithm displays good performance in removing Gaussian noise. However, images are affected by more than one type of noise in many cases. To reduce both impulse noise and Gaussian noise, this paper proposes a denoising method that combines adaptive median filtering (AMF) based on impulse noise detection with the wavelet threshold denoising method based on a Gaussian mixture model (GMM). The simulation results show that the proposed method achieves much better denoising performance than the median filter or the wavelet denoising method for images contaminated with mixed noise.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.409-411
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• 2016

Salt and pepper 잡음은 카메라 오작동, 저장 매체의 메모리 오류, 전송 채널 에러 등 다양한 원인으로 발생한다. 기존의 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 대표적이다. 그러나 기존의 필터들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 중심화소가 비잡음인 경우, 원 화소 그대로 보존하고 잡음인 경우, 공간 가중치 마스크 및 메디안을 이용한 복합 필터를 제안하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.308-318
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• 2022

Noise is a serious issue. While sending images via electronic communication, Impulse noise, which is created by unsteady voltage, is one of the most common noises in digital communication. During the acquisition process, pictures were collected. It is possible to obtain accurate diagnosis images by removing these noises without affecting the edges and tiny features. The New Average High Noise Density Median Filter. (HNDMF) was proposed in this paper, and it operates in two steps for each pixel. Filter can decide whether the test pixels is degraded by SPN. In the first stage, a detector identifies corrupted pixels, in the second stage, an algorithm replaced by noise free processed pixel, the New average suggested Filter produced for this window. The paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. In this paper the comparison of known image denoising is discussed and a new decision based weighted median filter used to remove impulse noise. Using Mean Square Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), and Structure Similarity Index Method (SSIM) metrics, the paper examines the performance of Gaussian Filter (GF), Adaptive Median Filter (AMF), and PHDNF. A detailed simulation process is performed to ensure the betterment of the presented model on the Mini-MIAS dataset. The obtained experimental values stated that the HNDMF model has reached to a better performance with the maximum picture quality. images affected by various amounts of pretend salt and paper noise, as well as speckle noise, are calculated and provided as experimental results. According to quality metrics, the HNDMF Method produces a superior result than the existing filter method. Accurately detect and replace salt and pepper noise pixel values with mean and median value in images. The proposed method is to improve the median filter with a significant change.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.65-71
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• 2017

디지털 이미지나 비디오는 저장, 전송을 하는 과정에서 여러 가지 종류의 잡음이 발생하게 된다. 이러한 잡음 중 Salt & Pepper 잡음은 원본 데이터를 훼손하여 압축 효율을 저하시키고 영상 처리 방법으로 이용하는 Edge Detection이나 Segmentation에서의 성능저하를 일으키는 요인이 된다. 이 잡음을 완화하기 위한 방법으로 Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter, Adaptive Median Filter 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 높은 잡음의 밀도에서 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 Salt & Pepper 잡음이 발생하는 무선 통신 환경에서 잡음 완화를 위한 새로운 형태의 필터를 제안한다. 제안한 필터는 Salt & Pepper 잡음 감지를 통해 훼손된 픽셀의 위치를 확인하고 일정 영역의 훼손되지 않은 인접 픽셀 값들을 이용하여 잡음을 완화한다. 제안하는 필터 중 $3{\times}3$ 크기의 에러 마스크를 이용하는 필터의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 PSNR을 통해 평가하였을 때, 이미지에서 잡음의 밀도가 95%일 때, MF와 비교하여 13.24 dB, AMF와 비교하여 13.09 dB의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.11-18
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• 2006

본 논문에서는 두 가지 새로운 임펄스 잡음 검출기를 설계하고 총변량(total variation) 최적화를 통하여 영상에 존재하는 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 설계된 임펄스 잡음 검출기는 적응 미디언 필터(AMF:Adaptive Median Filter)를 기반으로 하고 있으며 기존의 검출기에 비해 잡음검출의 정확도가 높고 영상의 디테일 정보를 잡음으로 오인하는 확률을 줄였다. 또한 제안하는 검출기는 잡음발생 확률에 무관하게 우수한 성능을 유지한다. 영상에서의 잡음제거는 제안된 검출기에 의해 얻어진 잡음후보 화소에 대해서만 총변량 최적화를 적용하므로 불필요한 계산을 줄이고 영상의 경계선을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있다. 실험결과 제안하는 2단 구조의 잡음제거 알고리즘은 다양한 형태의 잡음 밀도에 대해서 기존의 알고리즘에 비해 약 2dB 정도의 화질개선 효과를 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2015

디지털 시대를 맞이하여 디지털 장치들의 필요성이 증가되고 있다. 일반적으로 영상은 압축, 인식, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생한다. Salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 잡음 밀도가 높은 영역에서는 잡음 제거 특성이 다소 미흡해진다. 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 비잡음 화소는 그대로 보존하고 잡음 화소는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다.