• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.237-243
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• 2015

최근, 영상처리는 디지털 시대의 급속 발전과 함께 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 공간 가중치를 적용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.233-245
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• 2008

본 논문은 영상을 획득할 때 잡음센서나 통신채널 불량으로 흔히 생기는 임펄스 잡음을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. 제안된 방법은 잡음 픽셀 검출과 추정이라는 두 단계에 의해 이루어진다. 임펄스 잡음 검출기를 통하여 영상 전체에 걸쳐 잡음 픽셀여부를 검출한 후 잡음 픽셀로 판정되면 주변의 잡음 픽셀 개수에 따라 적응력 있게 $3{\times}3$ 윈도우의 가중평균 혹은 $5{\times}5$ 윈도우의 가중평균을 사용하여 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상실험을 통하여 기존의 잡음 제거 방법들과 정성적인 비교, PSNR과 MAE를 통한 정량적인 비교 그리고 수행 시간을 측정한 결과 제안된 방법은 잡음 제거는 물론 원영상에 대한 상세한 정보 보존력이 뛰어나고 수행 시간 면에서도 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2012

가우시안 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원은 영상처리분야에서 가장 중요한 과제이다. 가우시안 잡음을 제거하기 위해, 가우시안 필터, 평균 필터, 가중치 필터 등 다양한 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해, 마스크내의 각 화소들의 공간 거리와 추정된 잡음분산 등을 고려한 적응 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고, 판단기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.97-102
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• 2004

The very complicated proplem in spatial processing is effects of phading (Multipath and Delay Spread) and co-channel interference (CCI). The phading is one of principal causes, that form inter-symbol interference (ISI). Spatial-Temproral Adaptive Filter (STAF) has been taken as a solution of this problem, because it can suppress both these types of interference. But the performance of STAF exposes some elemental limitations, in which are the slow convergence of adaptive process and computational complexity. The cause of this is that, STAF must treat a large quantity of information in both space and time. The way that master these limitation is a use of Subband Spatial-Temproral Adaptive Filter (SSTAF). SSTAF reduce computational complexity by pruning off samples of signal and thus it lost some information in time. This draw on attennation of output SINR of SSTAF. The article analyse a optimal solution of this problem by introducing SSTAF with nonuniform weighted distribution.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권10호
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• pp.468-476
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• 2002

Digital images are easily corrupted by noise during the data transmission, data capture and data processing. A technical method of noise analyzing and adaptive filtering for reducing of quantum noise in medical radio-fluoroscopy images is presented. By adjusting the characteristics of the filter according to local statistics around each pixel of the image as moving windowing, it is possible to suppress noise sufficiently while preserve edge and other significant information required in diagnosis. We proposed adaptive weighed median(AWM) filters based on local statistics. We showed two ways of realizing the AWM filters. One is a simple type of AWM filter, which is constructed by Homogeneous factor(HF). Homogeneous factor(HF) from the noise models that enables the filter to recognize the local structures of the image is introduced, and an algorithm for determining the HF fitted to the diagnostic systems with various inner statistical properties is proposed. We show by the experimented that the performances of proposed method is superior to these of other filters and models in preserving small details and suppressing the noise at homogeneous region. The proposed algorithms were implemented by Visual C++ language on a IBM-PC Pentium 550 for testing purposes and the effects and results of the filter in the various levels of noise and images were proposed by comparing the values of NMSE(normalized mean square error) with the value of the other existing filtering methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.379-381
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• 2011

The image signal is often affected by the existence of noise, noise can occur during image capture, transmission or processing phases. noises caused the degradation phenomenon and demage the original signal information. Many studies are being accomplished to restore those signals which corrupted by mixed noise. In this paper, we proposed mixed weighted filter for removing Gaussian and impulse noise. we first charge the noise type, then, Gaussian is removed by a weighted mean filter and impulse noise is removed by self-adaptive weighted median filter that can not only remove mixed noise but also preserve the details. And through the simulation, we compared with the conventional algorithms and indicated that proposed method significant improvement over many other existing algorithms and can preserve image details efficiently.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권2호
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• pp.19-26
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• 2007

시그마필터는 특성화된 근접분포구도로 시그마 값을 국부통계값들로부터 산출한다. 표준평균필터를 교정하여 잡음을 제거하는 동시에 에지를 보존하도록 설계되어 있으나 미세부분 향상에는 취약하다. 종래의 시그마 접근들도 잡음제거에 치중되어 있었을 뿐 특징구역의 향상은 소홀하였다. 본 논문은 국부통계값들과 함수 부합을 활용한 적응영상향상 알고리즘을 제안한다, 이들 값들은 영상향상의 적응 실현에 유용하여 잡음을 평활시키고 영상의 미세부분을 향상한다. 국부적응처리를 위하여 매 이동창에서 평가척도를 만족하는 파라미터가 추정되고 비중화된다. 그리고 실험 결과는 제안된 방식의 효능을 보여준다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-11
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• 2021

Salt and pepper is a type of impulse noise. It may appear due to an error in the image transmission process and image storage memory. This noise changes the pixel value at any position in the image to 0 (in case of pepper noise) or 255 (in case of salt noise). In this paper, we present an algorithm for SAP noise reduction. The proposed method consists of three steps. In the first step, the location of the SAP noise is detected, and in the second step, the pixel value of the detected location is restored using a weighted average of the surrounding pixel values. In the last step, a reliability matrix around the reconstructed pixels is constructed, and additional correction is performed with a weighted average using this. As a result of the experiment, the proposed method appears to have similar or higher objective and subjective image quality than previous methods for almost all SAP noise ratios.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-35
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• 2022

The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be referenced changes according to the noise ratio, it is necessary to apply different noise reduction methods according to the noise ratio. This paper proposes an adaptive switching filtering algorithm which can eliminates the SAP noise. It consists of two phases. It first detects the location of the SAP noise and calculates the noise ratio. After that, the image is reconstructed using different methods depending on which of the three sections the calculated noise ratio belongs to. As a result of the experiment, the proposed method showed superior objective and subjective image quality compared to the previous methods such as MF, AFSWMF, NAMF and RWMF.