• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.179-181
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• 2018

디지털 영상장비는 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되며, 4차 산업혁명의 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 영상장비의 데이터는 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 정확성에 영향을 끼쳐 오차를 유발하며 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 고밀도의 Salt and Pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 방향성 유효 화소를 기반으로 한 알고리즘을 제안하였다. 기존 방법들은 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높아지면서 성능이 저하하는 모습을 보였다. 반면, 제안하는 방법은 고밀도 Salt and Pepper 잡음 환경에서도 방향성 유효 화소를 고려한 디노이징을 진행하여 기존 방법보다 잡음 제거성능이 우수하였다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존 방법들에 비해 우수함을 보여주며, 확대 영상을 통해 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권9호
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• pp.1076-1081
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• 2019

최근 IT 기술이 발전함에 따라서 디스플레이 등 영상장치들에 대한 수요가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 전송하는 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하고 주로 Salt and Pepper noise가 대표적이다. 이러한 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 A-TMF, CWMF, AMF 등이 있고, 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 잡음 환경에서 효과적으로 잡음 처리를 하기 위해, 잡음 유무를 판단하여 비잡음인 경우 원 화소를 대치하고 잡음인 경우 $3{\times}3$의 국부마스크를 처리한 요소의 영역과 처리할 요소의 영역으로 구분한다. 그리고 각 요소마다 다르게 가중치를 적용하여 평균필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 성능 판단을 위해서 PSNR을 이용하여 기존의 Salt and Pepper noise의 제거 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.274-276
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• 2015

영상 처리는 인터넷 시대가 발전함에 따라 중요한 한 분야로 인식되고 있다. 영상은 획득, 저장, 전송하는 과정에서 여러 가지 원인으로 인해 영상의 열화가 발생된다. 주로 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 영상 복원에 관한 많은 연구가 계속되고 있다. 따라서 본 논문은 영상에 첨가된 salt and pepper 잡음의 영향을 제거하기 위해, 화소 분포를 이용한 변형된 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.676-678
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• 2016

잡음은 영상 처리 시스템에서 획득, 전송, 처리하는 과정에서 발생하며, 이러한 잡음은 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 발생시킨다. 현재 대표적인 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 필터에는 SMF(standard median filter)가 있지만, SMF는 잡음 필도가 커짐에 따라 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 우수한 잡음 제거 성능 및 에지 보존 특성을 위해, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고 잡음인 경우 국부 마스크의 화소 변화가 적은 영역의 대해 가중치를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.927-929
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• 2015

최근 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화되고 있다. 영상 데이터는 전송, 저장하는 과정에서 다양한 원인에 의해 잡음이 발생한다. Salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF, AWMF 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높은 영역에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 필터링 마스크를 이용한 공간 가중치 필터를 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.932-935
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• 2015

현재 영상 시스템은 멀티미디어 기술의 발전으로 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 원인에 따라 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생 원인과 형태에 따라 여러 가지 종류가 있으며, salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 추정 마스크를 이용한 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적인 판단을 위해, 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.526-532
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• 2022

IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.441-443
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• 2022

현재 IT 기술 발전에 따라 영상 분석, 영상 인식, 공장자동화 등 여러 분야에서 영상처리가 활용되고 있다. 영상을 획득하거나 송출하는 과정 등에서 다양한 외부요인으로 인해 Salt and Pepper 잡음이 발생하여 영상의 품질을 저하시키므로 영상의 품질을 향상시키기 위한 잡음제거는 필수적이다. Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 방법이 제시되었으며, 대표적으로 AF, MF, A-TMF 등이 있다. 하지만 기존의 필터는 고밀도 잡음 환경에서 잡음제거 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음판단을 진행한 후 비잡음일 경우 원화소로 대체하고, 잡음일 경우에만 변형된 거리가중치 필터를 이용하여 원화소를 추정하여 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 PSNR을 사용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.989-995
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• 2022

현재 IT 기술 등의 발전으로 인하여 영상처리에 대한 요구가 증가하고 있으며, 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상 데이터는 다양한 외부 원인으로 인하여 영상잡음이 발생해 영상의 성능을 저하시키기 때문에 잡음제거가 필수적이다. Salt and Pepper 잡음은 대표적인 영상잡음이며, 이를 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존의 알고리즘으로는 A-TMF, AFMF, LIWF 등이 있지만 성능이 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 잡음판단을 진행한 후 잡음일 경우에만 중심화소의 주변에 존재하는 유효화소와 선형보간법을 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 판단하기 위하여 기존에 연구된 알고리즘의 처리영상과 PSNR을 사용하여 비교하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.1-11
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• 2021

Salt and pepper is a type of impulse noise. It may appear due to an error in the image transmission process and image storage memory. This noise changes the pixel value at any position in the image to 0 (in case of pepper noise) or 255 (in case of salt noise). In this paper, we present an algorithm for SAP noise reduction. The proposed method consists of three steps. In the first step, the location of the SAP noise is detected, and in the second step, the pixel value of the detected location is restored using a weighted average of the surrounding pixel values. In the last step, a reliability matrix around the reconstructed pixels is constructed, and additional correction is performed with a weighted average using this. As a result of the experiment, the proposed method appears to have similar or higher objective and subjective image quality than previous methods for almost all SAP noise ratios.