• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.210-216
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• 2014

영상에서 에지는 물체와 물체 사이 또는 배경과 물체 사이에 나타나는 밝기 변화가 급격한 부분이며, 대상의 크기, 위치, 방향, 질감 등의 특징 정보를 포함한다. 에지 검출은 이러한 영상 정보를 획득하는 기술이며, 에지를 검출하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 대표적인 기존의 에지 검출 방법은 1차 미분 연산자를 이용한 Sobel, Prewitt, Roberts 및 2차 미분 연산자를 이용한 Laplacian 방법 등이 있다. 이러한 방법들은 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 처리 마스크 크기를 다르게 적용하는 변형된 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.925-928
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• 2015

영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히 영상복원은 영상처리의 핵심기술로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 훼손된 화소를 중심으로 방향성과 공간 가중치를 적용하는 필터를 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.916-918
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• 2015

영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히 영상복원은 영상처리의 핵심기술로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 밀도에 따라 국부 마스크의 크기를 가변하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2928-2947
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• 2015

Adaptive Gaussian filter (AGF) is a recently developed switching filter to remove salt and pepper noise. AGF first directly identifies pixels of gray levels 0 and 255 as noise pixels, and then only restored noise pixels using a Gaussian filter with adaptive variance based on the estimated noise density. AGF usually achieves better denoising effect in comparison with other filters. However, AGF still fails to obtain good denoising effect on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255, due to its severe false alarm in its noise detection stage. To alleviate this issue, a modified version of AGF is proposed in this paper. Specifically, the proposed filter first performs noise detection via an image block based noise density estimation and sequential noise density guided rectification on the noise detection result of AGF. Then, a modified Gaussian filter with adaptive variance and window size is used to restore the detected noise pixels. The proposed filter has been extensively evaluated on two representative grayscale images and the Berkeley image dataset BSDS300 with 300 images. Experimental results showed that the proposed filter achieved better denoising effect over the state-of-the-art filters, especially on images with noise-free pixels of gray levels 0 and 255.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제55권9호
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• pp.429-434
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• 2006

In this paper, detection based - adaptive windowed nonlinear filter(DB-AWNF) is proposed for removing salt-pepper noise in infrared image. This filter is composed of impulse detector and window-size-variable median filters. Impulse detector checks whether current pixel is impulse or not using range function and nonlinear location estimator. If impulse is detected, current pixel is filtered according to four kinds of local masks by use of median filter. If not, current pixel is delivered to output like identity filter. In Qualitative view, the proposed could have removed heavy corrupted noise up to 30% and reserved the details of image. In quantitative view, PSNR was measured. The proposed could have about 12-31[dB] more improved performance than those of median $(3{\times}3)$ filter and 13-29[dB] more improved performance than those of median $(5{\times}5)$ filter.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.530-532
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• 2018

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 장비의 송수신 및 데이터 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생하며 장비의 정확성과 신뢰성에 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 통해 설정된 화소 범위를 기반으로 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 영상의 에지 부분 및 고주파 성분이 많은 영역에서 성능이 저하하는 모습을 보였으나, 제안하는 방법은 영상의 경계를 고려한 잡음 제거를 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. PSNR 및 확대 영상 등을 통해 성능을 확인하였으며, 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1215-1220
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• 2016

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.965-972
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• 2015

현재 디지털 시대의 급속 발전과 함께 영상 매체는 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송, 기록하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 Lagrange 보간법으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 고밀도 잡음이 첨가되어 잡음제거가 불가능한 경우, 반복 처리하여 잡음 제거 특성을 향상시켰다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.2717-2723
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• 2015

최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생된다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 네 방향의 화소 변화에 따른 가중치 필터로 처리하고, AWGN은 세개의 서로 다른 특성을 갖는 가중치 필터를 이용하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=40)에 훼손된 Boat 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 CWMF, AWMF, MMF에 비해 각각 1.33[dB], 1.41[dB], 0.51[dB] 개선었다.