• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권3호
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• pp.1383-1391
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• 2018

A new nonlinear filtering algorithm for effectively denoising images corrupted by the random-valued impulse noise, called dual sliding statistics switching median (DSSSM) filter is presented in this paper. The proposed DSSSM filter is made up of two subunits; i.e. Impulse noise detection and noise filtering. Initially, the impulse noise detection stage of DSSSM algorithm begins by processing the statistics of a localized detection window in sorted order and non-sorted order, simultaneously. Next, the median of absolute difference (MAD) obtained from both sorted statistics and non-sorted statistics will be further processed in order to classify any possible noise pixels. Subsequently, the filtering stage will replace the detected noise pixels with the estimated median value of the surrounding pixels. In addition, fuzzy based local information is used in the filtering stage to help the filter preserves the edges and details. Extensive simulations results conducted on gray scale images indicate that the DSSSM filter performs significantly better than a number of well-known impulse noise filters existing in literature in terms of noise suppression and detail preservation; with as much as 30% impulse noise corruption rate. Finally, this DSSSM filter is algorithmically simple and suitable to be implemented for electronic imaging products.

• 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 2021년도 추계학술대회
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• pp.407-409
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• 2021

4차 산업혁명의 영향으로 산업현장에 인공지능 및 자동화와 같은 다양한 기술들이 접목되고 있으며, 이에 따라 데이터처리의 중요성이 높아지고 있다. 디지털 영상은 다양한 원인으로 잡음이 발생할 수 있으며, 영상인식 및 분류, 객체추적과 같은 다양한 시스템에 영향을 미칠 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 비잡음 화소의 패턴 정보에 기반한 영상복원 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크 내부의 비잡음 화소의 분포에 따라 보간법 적용이 가능한 패턴, 영역 분할에 기반한 패턴, 무작위로 배치된 화소 패턴으로 구분하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 디테일한 정보를 보존하며 영상을 복원한다. 제안한 알고리즘은 기존 임펄스 잡음 제거 알고리즘에 비해 우수한 성능을 보였다.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제4권1호
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• pp.10-17
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• 2001

One serious problem among the troubles to identify objects in an optical microscopic image is contour background due to non-uniform light source and various transparency of samples. To solve this problem, this paper proposed an elimination method of the contour background and compensation technique as follows. First, Otsu's optimal thresholding method extracts pixels representing background. Second, bilinear interpolation finds non-deterministic background pixels among the sampled pixels. Third, the 2D cubic fitting method composes surface function from pivoted background pixels. Fourth, reconstruction procedure makes a contour image from the surface function. Finally, elimination procedure subtracts the approximated background from the original image. To prove the effectiveness of the proposed algorithm, this algorithm is applied to the yeast Zygosaccharomyces rouxii and ammonia-oxidizing bacteria Acinetobacter sp. Labeling by this proposed method can remove some noise and is more exact than labeling by only Otsu's method. Futhermore, we show that it is more effective for the reduction of noise.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.67-74
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• 2018

In this paper, we propose an efficient scene based non-uniformity correction algorithm which performs the offset correction using the uniform obtained from input scenes for Infrared camera. In general, pixel outputs of a infrared detector can not be uniform. Therefore, the non-uniformity correction procedure need to be performed to make the image outputs uniform. A typical non-uniformity correction method uses a black body at the laboratory to obtain the output of the infrared detector's pixels for two temperatures, HOT and COLD, and calculates the non-uniformity correction parameters. However, output characteristics of the Infrared detector changes while the Infrared camera is operated, the fixed pattern noise of the Infrared detector and dead pixels are generated. To remove the noise, the offset correction is generally performed. The offset correction procedure usually need the additional device such as a thermo-electric cooler, shutter, or non-uniformity correction lens. Therefore, we introduce a general scene based non-uniformity correction technique without additional equipment, and then we propose an improved non-uniformity correction algorithm based on image to solve the problem of the existing technique.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.903-905
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• 2015

디지털 시대를 맞이하여 디지털 장치들의 필요성이 증가되고 있다. 일반적으로 영상은 압축, 인식, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생한다. Salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 잡음 밀도가 높은 영역에서는 잡음 제거 특성이 다소 미흡해진다. 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 비잡음 화소는 그대로 보존하고 잡음 화소는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.47-53
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• 2023

X-Ray, CT, MRI, 스캐너 등과 같은 장치는 영상 획득 과정 중 여러 원인으로 인해 S&P 잡음을 생성할 수 있다. 영상에 나타난 S&P 잡음은 영상의 품질을 저하시키기 때문에, 영상처리 과정에 잡음제거 기술을 필수적으로 사용해야 한다. S&P 잡음 제거에 관한 연구는 이미 다양한 방법이 제안되었으나, 이들 모두 잡음 밀도가 큰 환경에서는 잔여 잡음을 생성하는 문제점이 있었다. 따라서 본 논문은 영상의 grayscale 값을 새로운 축으로 설정하여 3차원의 평면 방정식을 기반으로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 로컬마스크를 세분화하여 가장 근접한 3개의 비잡음 화소를 유효 화소로 설계하여, 복수의 화소를 가진 영역에 대해 코사인 유사도를 적용하였다. 또한, 입력한 화소가 평면을 이룰 수 없는 경우에도 예외 화소로 분류하여 잔여 잡음 없이 우수한 복원을 이루었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.73-76
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• 2018

A Gaussian noise is caused by surrounding environment or channel interference when transmitting image. The noise reduces not only image quality degradation but also high-level image processing performance. The Non-Local Means (NLM) filter finds similarity in the neighboring sets of pixels to remove noise and assigns weights according to similarity. The weighted average is calculated based on the weight. The NLM filter method shows low noise cancellation performance and high complexity in the process of finding the similarity using weight allocation and neighbor set. In order to solve these problems, we propose an algorithm that shows an excellent noise reduction performance by using Summed Square Image (SSI) to reduce the complexity and applying the weighting function based on a cosine Gaussian kernel function. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-35
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• 2022

The SAP(salt-and-pepper) noise changes the pixel value to the maximum and minimum values of the dynamic region of the pixel. For this reason, unlike white Gaussian noise, SAP noise can predict the ratio of noise relatively easily. Because the condition of the neighboring pixels that can be referenced changes according to the noise ratio, it is necessary to apply different noise reduction methods according to the noise ratio. This paper proposes an adaptive switching filtering algorithm which can eliminates the SAP noise. It consists of two phases. It first detects the location of the SAP noise and calculates the noise ratio. After that, the image is reconstructed using different methods depending on which of the three sections the calculated noise ratio belongs to. As a result of the experiment, the proposed method showed superior objective and subjective image quality compared to the previous methods such as MF, AFSWMF, NAMF and RWMF.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.