• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.125-131
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• 2019

4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권12호
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• pp.3166-3179
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• 2013

A pre-processing system for adaptive noise removal is proposed based on the principle of identifying and filtering object regions and background regions. Human perception of images depends on bright, well-focused object regions; these regions can be treated with the best filters, while simpler filters can be applied to other regions to reduce overall computational complexity. In the proposed method, bright region segmentation is performed, followed by segmentation of object and background regions. Noise in dark, background, and object regions is then removed by the median, fast bilateral, and bilateral filters, respectively. Simulations show that the proposed algorithm is much faster than and performs nearly as well as the bilateral filter (which is considered a powerful noise removal algorithm); it reduces computation time by 19.4 % while reducing PSNR by only 1.57 % relative to bilateral filtering. Thus, the proposed algorithm remarkably reduces computation while maintaining accuracy.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.300-303
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• 2015

디지털 영상 처리는 메모리 소자 등의 급속한 진보에 의해 다양한 응용 분야에 실용화되고 있다. 그러나 영상 처리 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음들을 제거하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로, 영상은 서로 다른 특성을 갖는 복합잡음에 의해 손상된다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위해, 잡음 형태에 따라 스위칭하여 처리하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise rato)을 사용하였으며, 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.694-696
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• 2017

영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히, 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 영상에 발생한 잡음을 이웃 화소로 대체하는 동시에 에지 보존을 위해 국부 마스크의 방향에 따른 가중치 필터로 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권10호
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• pp.1284-1289
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• 2016

최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 훼손된 영상을 네 개의 영역으로 세분화하고 각 화소들의 잡음 종류를 추정하여 salt and pepper 잡음과 AWGN으로 나누어 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 세분화된 영역의 히스토그램 확률 가중치 마스크를 이용하여 처리하였으며, AWGN으로 훼손된 경우, 세분화된 영역의 분산을 이용하여 각 영역의 분산에 따라 가중치를 다르게 적용하여 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 제안한 필터의 성능 평가를 위해 PSNR을 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1424-1430
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• 2020

본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 출력 계산을 위해 블록 매칭을 사용하였으며, 센터 마스크와 매칭 마스크의 유사도 판별하여 추정치를 계산한다. 필터의 출력은 추정치와 입력 화소값을 가감하여 계산하며, 센터 마스크의 표준 편차와 잡음 상수에 따라 가중치를 부여하여 최종 출력을 구한다. 제안하는 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법들과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 확대영상 및 PSNR비교를 통해 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.57-68
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• 2023

Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.867-873
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• 2018

최근 영상처리 분야는 디지털 영상장치들의 수요가 증대되면서 관심이 높아지고 있다. 그러나 디지털 영상은 영상을 처리하는 과정에서 다양한 원인으로 발생하는 잡음에 의해 훼손된다. 일반적으로 디지털 영상장치는 AWGN 등의 잡음이 발생하여 성능과 신뢰도를 저하하며 이를 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 성분을 보호하고 AWGN을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 가우시안 마스크를 적용한 추정치와 국부 마스크의 분포에 따라 적용된 가중치를 가감하여 최종 출력을 구한다. 그리고 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 방법들과 시뮬레이션하였으며, PSNR과 처리한 확대 영상을 통해 특성을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1373-1379
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• 2007

본 논문에서는 임펄스 잡음검출과 필터링을 기반으로 하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 임펄스 잡음검출 과정에서는 마스크 내의 화소값의 차에 의해 설정된 임계값을 사용하며, 이 때 잡음으로 판단된 화소들에 대하여 필터링 과정을 수행한다. 제안한 필터링 방법은 국부 잡음밀도에 상응하여 마스크 크기를 가변하며, 필터링을 반복 수행한다. 그리고 제안한 방법의 시뮬레이션을 위해, 다양한 밀도의 임펄스 잡음을 원영상에 중첩하여 테스트 영상으로 사용하였으며, 기존의 방법과 비교하였다. 또한 평가를 위한 기준으로 PSNR을 적용하였으며, 시뮬레이션 결과에서 제안한 알고리즘은 우수한 성능을 나타내었다.