영상처리는 디지털 시대를 맞이하여 영상복원 기술의 수요가 급증함에 따라 여러 분야에서 대중화되고 있다. 그러나 영상 데이터를 획득, 전송, 처리하는 과정에서 salt and pepper 잡음에 의해 영상이 훼손된다. 기존의 영상을 복원하는 대표적인 방법들은 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), SWMF(switching weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 제거 및 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 제안한 알고리즘은 훼손된 영상을 복원하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다.
본 논문에서는 적외선 영상의 단측형 충격잡음 제거를 위해, 비선형 위치 추정기를 근간으로 하는 충격잡음 검출기를 설계하여 단측형 충격잡음을 검출하고, 검출된 정보를 기반으로 국부윈도우 크기를 적응적으로 가변시켜 중앙값 필터링을 수행하는 비선형 필터를 제안하였다. 가시광 영상에 대해 성능이 입증된 기존 12종 필터와 성능비교를 수행하였다. 정성적 측면에선 제안된 필터가 잡음오염이 과다한 $20\%$ 수준까지도 충분한 잡음제거 성능과 함께 영상의 세부정보를 잘 보존하는 것을 확인할 수 있었다. 정량적 측면에선 PSNR을 측정 비교하였는데, 영상 세부 정보 보존이 우수한 중앙값 필터($3{\times}3$) 보다 13-31[dB] 더 개선된 성능을 얻었으며, 잡음제거 특성이 우수한 중앙값 필터($5{\times}5$) 보다는 18 - 25[dB] 더 개선된 잡음제거 성능을 보였다.
문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.
유사도 조인 처리에서 일반적인 기법은 생성-검증 구조를 사용하여, 첫 번째 생성 단계는 레코드들의 집합에서 후보 쌍들의 집합을 생성하고 두 번째 단계는 실제 유사도를 계산하여 각 후보 쌍을 검증한다. 검증 단계에서 후보 쌍들의 개수를 줄이기 위하여 본 논문에서는 각 후보 쌍의 한 레코드의 중앙값을 다른 레코드와 공통되는 토큰들의 개수가 적절하게 가질 수 있는지를 검사하는 필터로 사용한다. 중앙값 필터를 가지는 유사도 조인 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘이 실세계 데이터집합에서 여러 실험을 통해 중앙값 필터를 갖지 않는 최근의 알고리즘들에 비해 실행시간에서 더 좋은 성능을 가진다는 것을 보여준다.
영상은 잡음센서이나 채널 전송에러에 의해 생기는 임펄스 잡음에 의해 자주 오염된다. 본 논문은 영상에서 이런 임펄스 잡음을 제거하는 방법에 대해 논의하고자 한다. 제안된 잡음제거는 SVM(Support Vector Machine)과 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 이루어진다. SVM에 의해 영상에서 잡음픽셀여부를 검출하고 검출된 잡음픽셀은 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 새로운 픽셀값으로 대체한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상 실험을 통하여 salt-and-pepper 임펄스 잡음과 random-valued 임펄스 잡음을 고려하여 기존의 잡음제거 방법들과 정성적이고 MAE, PSNR를 통한 정량적인 비교를 하였다. 실험결과 제안된 방법은 잡음 제거와 미세한 부분에 대한 보존력이 뛰어나고 특히, 많이 오염된 영상에 대해서도 상당한 잡음제거 성능을 보였다.
본 논문의 주요 목적은 컬러 이미지에서의 노이즈 제거를 위한 다양한 필터들의 성능 분석 비교이다. 기존의 노이즈 제거 필터들에 대한 분석에서 한 발 더 나아가 RGB에서 HSV나 $YC_BC_R$로 컬러 모델변환을 하여 노이즈를 제거하는 방법을 제안하였다. 논문에서 사용된 예인 Median, Wiener, Mean 등의 노이즈 제거필터들의 성능 개선에 도움을 주기위해 고안했으며 현재까지는 컬러 이미지를 위한 필터들의 성능분석이나 컬러모델 변환을 이용한 개선 방법들이 제안된 바가 없다. 이에 영감을 받아서, 고안된 새로운 방법을 테스트 하였다. 실행해 본 결과, 현재 사용되고 있는 필터들 중에서 몇몇 필터들의 성능을 향상시켜서 컬러 이미지에서의 노이즈 제거에 큰 도움을 주는 것으로 나타났다.
영상 처리는 영상 획득, 전처리, 영역화, 인식의 단계를 거치게 되며, 영상은 데이터 전송과정이나 테이터의 획득과정 및 데이터의 처리과정에서 잡음에 의해 쉽게 훼손된다. 이러한 과정에서 발생되는 잡음으로 대표적인 것이 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하는 기존의 필터링 방법들 중에는 공간적인 처리 기법으로 평균필터, 메디안필터, 가중필터, cheikh 필터 그리고 이규철 필터 등이 있었지만 많은 연구들이 임펄스 잡음의 제거에 치우쳐져 있고, 비교적 가우시안 잡음의 제거에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 논문에서는 가우시안 잡음의 제거를 위해서는 부분 집합의 평균 정보와 메디안 방법을 이용한 부분 집합 평균 메디안 필터를 제시한다. 이 방법에서도 고려되는 윈도우의 크기는 3$^{*}$ 3를 적용하였다. 먼저 해당 윈도우내 픽셀을 중심픽셀 및 근접한 픽셀을 포함하여 4픽셀로 구성되는 4개의 부분집합으로 구성한 후, 각각의 평균을 구하고 여기서 구해진 4 부분집합의 평균값에 대한 정보와 중심 픽셀의 값과 함께 정렬을 하여 메디안 값을 구하는 방법이다. 이를 통해 가우시안을 기존의 방법보다 더 효율적으로 제거 할 수 있었다. 제시된 알고리즘은 Sun Ultra 2에서 ANSI C 언어를 사용하여 테스트되었으며, 기존의 필터 방법과의 제시된 필터 방법간의 PSNR, MSE, RMSE 값의 비교를 통해 비교 영상과 잡음들에서의 필터 성능과 효과를 제시하였다.
본 논문은 그레이 이미지 모핑에서 미디언필터를 적용하여 노이즈를 제기한 연구이다. 모핑 할 그레이영상을 B-스플라인기법으로 보간하여 특징점을 지정한 후, 노이즈 제거에 미디언필터를 적용하여 도핑을 실행하였다. 그 결과 블로킹영화가 20% 제거되었고, 정확한 특징점 지정과 노이즈를 제거함으로써 보다 정밀하고 자연스러운 모핑영상을 얻었다.
본 연구에서는 교통정보시스템에서 통행시간의 이상치 자료를 제거하기 위한 복합 필터링 모형을 제시하였으며, 이는 중위절대편차법과 Voting Rule을 기반으로 하는 이중화된 필터링 모형에 해당한다. 본 모형은 중위절대편차법을 이용해 표본을 정규분포화 시키기 위한 1차 필터링을 수행하며, 이후 Voting Rule을 이용해 중위절대편차법의 적용 이후에도 남아 있는 이상치 자료를 제거하는 방식에 해당한다. 이때 Voting Rule은 표본의 통행시간과 평균통행시간의 차이가 임계치를 초과하는 경우 해당 표본을 이상치로 판정하며, 다수결의 원칙을 이용하여 이상치 자료의 비율에 따라 이상치에 대한 제거 여부를 결정한다. 일반국도 3호선의 경기도 광주시 구간을 대상으로 한 사례분석을 통해 복합 필터링 모형이 이상치 표본 만을 선택적으로 제거하여 통행시간 추정의 정확도 개선에 기여할 수 있음을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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