• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1988년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.266-270
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• 1988

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.9-15
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• 2006

본 논문에서는 잡음영상에서 효과적인 에지검출을 위해 이표본 위치문제(two-sample location Problem)에서 잘 알려진 선형 순위 검정법(linear raft test)인 Wilcoxon 검정법, Median 검정법 그리고 Van der Waerden 검정법을 적용하고자 한다. 에지 존재 유무는 에지-높이 모수(edge-height parameter)를 사용한 모형 하에서 인접한 두 개의 근방영역간의 평균 차이를 검정함으로서 통계적으로 결정한다. 여기서 근방영역의 크기와 형태는 에지검출을 위한 계산 속도와 에지방향을 고려하여 적응성 있게(adaptively) 결정하였다. 통계적 방법들의 에지검출 성능을 평가하기 위해 자연영상(natural images)과 인조영상(synthetic images) 그리고 잡음이 추가된 영상에 대해 실험을 실시하고 비교 분석하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1313-1316
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• 1993

This paper presents a fuzzy system that estimates the optimal bit allocation matrices for the spatially active subimage classes of adaptive transform image coding in noisy channels. Transform image coding is good for image data compression but it requires a transmission error protection scheme to maintain the performance since the channel noise degrades its performance. The fuzzy system provides a simple way of estimating the bit allocation matrices from the optimal bit map computed by the method of minimizing the mean square error between the transform coefficients of the original and the reconstructed images.

• 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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.275-288
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• 2023

Many image edge details are easily lost in the image denoising process, and the smooth image regions are prone to produce jagged. In this paper, we propose a wavelet-based image global k- singular value decomposition variational method to remove image noise. A layer of wavelet decomposition is applied to the noisy image first. Then, the image global k-singular value decomposition (IGK-SVD) method is used to remove the random noise of low-frequency components. Furthermore, a constructed variational denoising method (VDM) removes the random noise in the high-frequency component. Finally, the denoised image is obtained by wavelet reconstruction. The experimental results show that the proposed method's peak signal-to-noise ratio (PSNR) value is higher than other methods, and its structural similarity (SSIM) value is closer to one, indicating that the proposed method can effectively suppress image noise while retaining more image edge details. The denoised image has better denoising effects.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.573-578
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• 2014

자기 공명 영상에서 흔히 발생하는 잡음을 없애기 위해 비 지역적 평균과 유도 영상 필터링을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 가지 단계로 구성되어 있다. 첫 단계에서는 비 지역적 평균 필터를 이용하여 잡음 영상으로부터 유도 영상 구하는데, 필터의 커널을 적응적으로 제어하기 위해 경계도(edgeness) 개념을 사용하였다. 두 번째 단계에서는 유도 영상 필터링으로 잡음을 제거하는 과정으로 원래의 잡음 영상과 앞 단계에서 구한 유도 영상을 이용하여 잡음이 제거된 영상을 복원한다. 제안된 방법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 표준 자기 공명 영상 데이터를 이용하여 실험을 하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1886-1891
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• 2017

영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• Ocean Science Journal
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• 제40권4호
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• pp.213-220
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• 2005

In this paper, image processing technique that reduces video images of buoy motion to yield time series of image coordinates of buoy objects will be investigated. The buoy motion images are noisy due to time-varying brightness as well as non-uniform background illumination. The occurrence of boats, wakes, and wind-induced white caps interferes significantly in recognition of buoy objects. Thus, semi-automated procedures consisting of object recognition and image measurement aspects will be conducted. These offer more satisfactory results than a manual process. Spectral analysis shows that the image coordinates of buoy objects represent wave motion well, indicating its usefulness in the analysis of wave characteristics.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.646-654
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• 2019

Image denoising is considered as a key factor for capturing high-quality photos in digital cameras. Thus far, several image denoising methods have been proposed in the past decade. In addition, previous studies either relied on deep learning-based approaches or used the hand-crafted filters. Unfortunately, the previous method mostly emphasized on image denoising regardless of preserving or recovering the detail information in result images. This study proposes an detail extraction network to estimate detail information from a noisy input image. Moreover, the extracted detail information is utilized to enhance the final denoised image. Experimental results demonstrate that the proposed method can outperform the existing works by a subjective measurement.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.795-802
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.