• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2474-2479
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• 2011

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해, 잡음 신호의 판단과 제거 등 두 과정으로 구성된 변형된 적응 스위칭 메디안 필터를 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음 신호만을 제거하고 비잡음 신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.1-8
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• 2010

영상에 존재하는 잡음을 제거하는 방법은 공간영역과 변환영역에서 많은 연구가 되어 왔다. 초기에는 공간영역에서 저역통과필터를 많이 사용하였으나, 최근에는 변환영역에서 이산 웨이브릿 변환이 탁월한 에너지 집중도와 다분해능 성질에 기인하여 영상압축 뿐만 아니라 잡음제거에도 많이 사용되고 있다. 본 논문은 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 소프트 문턱치 기법으로 영상 잡음제거 응용에 적용하고자 한다. 기존 소프트 문턱치 기법을 이용하는 우수한 웨이브릿 변환과 PSNR 성능을 비교하고, 잡음 제거된 결과 영상을 시각적으로도 비교한다. 4가지 Gaussian 분포 잡음을 첨가한 여러 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 PSNR 성능에서 최대 1.18dB 우수하고, 시각적 인지에서도 분명한 차이를 보였다.

• 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 2017년도 춘계학술대회
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• pp.343-345
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• 2017

디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 열화가 발생하며, Salt & Pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법들은 SMF, CWMF, SWMF 등이 있으며, 기존 방법들은 Salt & Pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 Salt & Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 이중선형 보간법 및 메디안 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 판단하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.214-220
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2167-2172
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• 2015

최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.139-145
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• 2015

SPECT를 이용한 환자의 검사 시 몸 안에서 방출되는 ${\gamma}$-선은 감쇠 또는 산란 등의 현상이 일어나며, 검출기에 도달할 때 조준기의 물리적 특성과 기학적인 모양에 따라 퍼지는 현상이 발생하여 정량분석이 불가능하였다. 체내에서 방출되는 ${\gamma}$-선의 정확한 정량분석을 위해서는 반드시 부분용적효과에 대한 보정이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 SPECT의 종합적인 부분용적효과를 해결하기 위하여 Sinogram Filter를 구현하였다. 구현된 Filter를 적용하여 실험을 한 결과, SPECT에서 발생되는 부분용적효과를 제거하였다. 기존방법과 제안한 방법을 비교하기 위하여 PSNR을 시행한 결과 제안한 방법으로 한 경우 PSNR은 7 dB, 기존방법은 14 dB로 나왔다. 제안한 방법의 dB이 낮아진 이유는 산란선 제거를 많이 하여 MSE가 높아지기 때문에 PSNR값이 낮게 나타났다. 따라서 제안한 방법을 적용한다면 SPECT 영상의 부분용적효과를 제거하여 영상의 질이 좋아질 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.25-33
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• 2023

CT 영상의 획득 및 전송 등의 과정에서 발생하는 잡음은 영상의 질을 저하시키는 요소로 작용한다. 따라서 이를 해결하기 위한 잡음제거는 영상처리에서 중요한 전처리 과정이다. 본 논문에서는 딥러닝의 convolutional autoencoder (CAE) 모형에서 기존 컨볼루션 연산 대신 deformable 컨볼루션 연산을 적용한 deformable convolutional autoencoder (DeCAE) 모형을 이용하여 잡음을 제거하고자 한다. 여기서 deformable 컨볼루션 연산은 기존 컨볼루션 연산보다 유연한 영역에서 영상의 특징들을 추출할 수 있다. 제안된 DeCAE 모형은 기존 CAE 모형과 같은 인코더-디코더 구조로 되어있으나 효율적인 잡음제거를 위해 인코더는 deformable 컨볼루션 층으로 구성하고, 디코더는 기존 컨볼루션 층으로 구성하였다. 본 논문에서 제안된 DeCAE 모형의 성능 평가를 위해 다양한 잡음, 즉, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 그리고 포아송 잡음에 의해 훼손된 CT 영상을 대상으로 실험하였다. 성능 실험 결과, DeCAE 모형은 전통적인 필터 즉, Mean 필터, Median 필터와 이를 개선한 Bilateral 필터, NL-means 방법 뿐만 아니라 기존의 CAE 모형보다 정성적이고, 정량적인 척도 즉, MAE (Mean Absolute Error), PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 그리고 SSIM (Structural Similarity Index Measure) 면에서 우수한 결과를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제23권3호
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• pp.595-607
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• 2010

본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.790-792
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• 2017

최근 들어 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음 제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 완화하기 위해, 전처리 과정으로 변형된 에지 검출을 활용하여, 에지 영역과 비에지 영역에 따라 필터를 다르게 적용하는 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.