• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1731-1734
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• 2003

In this paper, we describe an approach for image denoising using the lifting construction, with the spatial adaptive wavelet transform. The adaptive lifting scheme is implemented in spatial domain to be adjusted thresholds to reduce noise. In this approach we represent adaptive characteristics of biorthogonal wavelets for choosing predictors effectively. Predict filter is changed from sample to sample according to local signal features with their vanishing moments. We in this approach have implemented and applied to image denoising by finding a relevant minimax threshold. Experimental results show that the adaptive method of denoising process is compared with existing ones, such as non-adaptive wavelet, CRF(13, 7) and SWE(13, 7) wavelets used by JPEG2000.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.221-224
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• 2001

본 논문은 웨이블렛 기반 영상 잡음제거를 위한 천이 불변 uHMT(universal hidden Markov tree) 추정을 제안한다. 제안된 추정은 영상의 크기와 스케일의 수에 독립적이고 어떤 학습도 필요하지 않는 단지 9개의 고정된 파라메터를 가지며 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 천이 불변성 결핍에 의해 발생하는 가시적인 artifacts를 제거한다. 실험 결과, 제안된 추정은 기존의 웨이블렛 기반 잡음제거 방법들 보다 PSNR로 0.5-ldB 개선되었으며 수행 속도 측면에서 Ο(nlog n)를 제공한다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제26권3호
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• pp.156-184
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• 2022

In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.

• 방송공학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.669-679
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• 2011

본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권1호
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• pp.29-36
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• 2004

웨이블릿 영역은 일반적으로 신호 성분을 많이 포함하는 큰 계수와 신호 성분이 작은 크기의 계수로 나누어 질 수 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 통계적 특성을 가우스 혼합 모델로 설정하고, 잡음 제거에 응용하는 것은 효율적이다. 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 혼합 모델링을 이용하여 영상의 잡음 제거 방법을 제안한다. 적절한 문턱값을 이용하여 웨이블릿 계수를 두영역으로 분리하여 이진 마스크를 생성하고, 생성된 마스크의 정보는 잡음 제거에 효율적으로 사용된다 또한 생성된 마스크의 정보를 형태학적 필터를 이용하여 보다 정확히 추정하고 이를 이용하여 제안한 잡음 제거 방법의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 모의실험 결과를 통하여 제안 방법이 최신 잡음 제거 방법보다 우수한 PSNR을 나타낸다는 것을 보여 준다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.503-513
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• 2020

This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권7C호
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• pp.937-945
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• 2004

잡음 제거에 사용되는 이진 결정 모델은 단지 이분적인 구분만을 수행하기 때문에 잡음에 대한 신호의 정확한 비율을 측정하기 어려운 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 복잡한 통계 모델 및 다운샘플링이 되지 않은 웨이블릿 변환을 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 잡음 영상에서 잡음의 정도를 측정할 수 있는 다수준 결정 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안 방법은 잡음에 대한 신호의 비율을 다수준 값의 형태로 계산할 수 있기 때문에 직교 웨이블릿 변환으로 좋은 잡음 제거 성능을 나타낼 수 있다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 PSNR 측면에서 평균적으로 0.ldB 정도 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권3호
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• pp.888-893
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• 2021

The International Atomic Energy Agency has developed a tomographic imaging system for accomplishing the total fuel rod-by-rod verification time of fuel assemblies within the order of 1-2 h, however, there are still limitations for some fuel types. The aim of this study is to develop a deep learning-based denoising process resulting in increasing the tomographic image acquisition speed of fuel assembly compared to the conventional techniques. Convolutional AutoEncoder (CAE) was employed for denoising the low-quality images reconstructed by filtered back-projection (FBP) algorithm. The image data set was constructed by the Monte Carlo method with the FBP and ground truth (GT) images for 511 patterns of missing fuel rods. The de-noising performance of the CAE model was evaluated by comparing the pixel-by-pixel subtracted images between the GT and FBP images and the GT and CAE images; the average differences of the pixel values for the sample image 1, 2, and 3 were 7.7%, 28.0% and 44.7% for the FBP images, and 0.5%, 1.4% and 1.9% for the predicted image, respectively. Even for the FBP images not discriminable the source patterns, the CAE model could successfully estimate the patterns similarly with the GT image.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.1343-1350
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• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권2호
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• pp.412-434
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• 2023

This study discusses the high-order diffusion method in the wavelet domain. It aims to improve the edge protection capability of the high-order diffusion method using wavelet coefficients that can reflect image information. During the first step of the proposed diffusion method, the wavelet packet decomposition is a more refined decomposition method that can extract the texture and structure information of the image at different resolution levels. The high-frequency wavelet coefficients are then used to construct the edge detection function. Subsequently, because accurate wavelet coefficients can more accurately reflect the edges and details of the image information, by introducing the idea of state weight, a scheme for recovering wavelet coefficients is proposed. Finally, the edge detection function is constructed by the module of the wavelet coefficients to guide high-order diffusion, the denoised image is obtained. The experimental results showed that the method presented in this study improves the denoising ability of the high-order diffusion model, and the edge protection index (SSIM) outperforms the main methods, including the block matching and 3D collaborative filtering (BM3D) and the deep learning-based image processing methods. For images with rich textural details, the present method improves the clarity of the obtained images and the completeness of the edges, demonstrating its advantages in denoising and edge protection.