• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2019

이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1973-1980
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• 2014

영상, 차선, 물체 인식 등을 위한 에지 검출은 중요한 영상 처리 방법이며, 이를 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있다. 이러한 방법들은 salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에서 특성이 미흡하다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 중심 화소의 인접 화소를 중심으로 국부 마스크를 설정하여, 그것의 중심 화소가 비잡음인 경우 그대로 처리하고 잡음인 경우 추정 마스크를 구한 후, 가중치 마스크를 적용하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.57-68
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• 2023

Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.

• 전자공학회논문지
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• 제54권6호
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• pp.65-71
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• 2017

디지털 이미지나 비디오는 저장, 전송을 하는 과정에서 여러 가지 종류의 잡음이 발생하게 된다. 이러한 잡음 중 Salt & Pepper 잡음은 원본 데이터를 훼손하여 압축 효율을 저하시키고 영상 처리 방법으로 이용하는 Edge Detection이나 Segmentation에서의 성능저하를 일으키는 요인이 된다. 이 잡음을 완화하기 위한 방법으로 Median Filter, Weighted Median Filter, Center Weighted Median Filter, Switching Weighted Median Filter, Adaptive Median Filter 등이 있다. 하지만 이러한 방법들은 높은 잡음의 밀도에서 성능이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 Salt & Pepper 잡음이 발생하는 무선 통신 환경에서 잡음 완화를 위한 새로운 형태의 필터를 제안한다. 제안한 필터는 Salt & Pepper 잡음 감지를 통해 훼손된 픽셀의 위치를 확인하고 일정 영역의 훼손되지 않은 인접 픽셀 값들을 이용하여 잡음을 완화한다. 제안하는 필터 중 $3{\times}3$ 크기의 에러 마스크를 이용하는 필터의 성능을 기존의 방법들과 비교하여 PSNR을 통해 평가하였을 때, 이미지에서 잡음의 밀도가 95%일 때, MF와 비교하여 13.24 dB, AMF와 비교하여 13.09 dB의 성능을 향상시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.647-653
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• 2016

최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 이에 따라 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되고 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 히스토그램과 기존의 공간 가중치를 이용하여 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=50%) 및 AWGN(${\sigma}=10$)에 훼손된 Lena 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 7.06[dB], 10.90[dB], 5.97[dB] 개선되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1255-1261
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• 2020

현재 모바일 기기의 보급이 점차 확대되어 지고 있다. 그에 따라 영상이나 사진을 활용한 다양한 기술들이 활발히 연구되어지고 있다. 하지만 영상 데이터는 복합적인 이유로 잡음이 발생하게 되며, 잡음의 제거 성능에 따라 영상처리의 정확도가 높아진다. 따라서 전 처리 과정으로 잡음의 제거는 필수불가결한 단계중 하나이다. 영상의 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 알고리즘의 경우 고주파 영역에서 잡음제거 성능이 떨어지고, 평균 필터의 경우 블러 현상이 나타난다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 저주파영역 뿐만 아니라 고주파 영역에서도 효과적으로 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 객관적이고 정확한 판단을 위해 MSE 및 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-120
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• 2020

최근 통신장비가 발달함에 따라 통신장비의 수요가 점차 늘어나고 있는 추세이다. 이에 따라 다양한 신호 처리가 연구되어져 왔다. 그 중 영상은 전처리 과정에서 잡음을 제거하지 않으면 오류의 전파라는 문제를 야기할 수 있기 때문에 잡음 제거가 필수불가결한 단계이다. Salt and Pepper 잡음의 경우 두 개의 극값을 가지는 대표적인 임펄스 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되어 왔으며 CWMF, MF, MMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 모습을 보인다. 따라서 본 연구에서는 7×7 마스크 내부의 잡음개수에 따라 마스크의 크기를 다르게 하고, 영상의 히스토그램 분포를 이용하여 변형된 스위칭 필터로 필터링하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 경우 고밀도 잡음 영역에서 효과적으로 잡음을 제거할 수 있으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하여 기존의 알고리즘들과 비교, 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.787-789
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• 2014

영상처리는 현재 스마트폰, 스마트 TV, 휴대용 PC 등 여러 분야에서 활용되고 있으며, 에지 검출은 대부분의 응용에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 에지를 검출하기 위한 관련 연구는 끊임없이 진행 중에 있다. 대표적인 에지 검출 방법은 Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등의 방법이 있으며, 이러한 방법들은 Salt & Pepper 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 Salt & Pepper 잡음 환경에서 국부 마스크의 요소들을 이용하여 우수한 특성의 에지 검출 특성을 가지는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.474-480
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• 2020

최근 4차산업 혁명의 시대가 도래하면서 새로운 기술들이 많이 구현되고 있는 추세이다. 그 중 영상신호는 다양한 분야에서 활용되어 지고 있다. 하지만 영상신호를 송,수신할 때 다양한 이유로 잡음이 발생하게 되며 Salt and Pepper 잡음과 AWGN이 대표적이다. 영상처리를 수행 할 때 잡음을 제거하지 않고 처리하게 되면 오류의 전파라는 문제점을 야기할 수 있다. 일반적으로 잡음을 제거하는 방법으로 CWMF, MF, AMF 등이 있지만 이러한 필터들의 경우 고밀도 잡음 영역에서 다소 미흡한 성능을 보이며, 스무딩 현상으로 인해 에지 성분의 보존률도 다소 떨어진다. 본 연구에서는 표준편차를 이용한 변형된 가중치 필터를 이용하여 Salt and Pepper잡음을 효과적으로 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 잡음 제거 성능을 입증하기 위해 PSNR과 확대영상을 사용하여 기존의 알고리즘과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.115-117
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• 2021

현재 IoT기술이 발전함에 따라 모니터링 시스템이 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상처리가 다양한 형태로 사용되고 있다. 영상 데이터는 송, 수신 과정에서 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하고, 제거되지 않을 경우 영상 정보의 손실이나 오류 전파가 발생한다. 따라서 영상의 잡음제거는 필수적이다. 영상의 잡음 중 Salt and Pepper 잡음을 제거하는 대표적인 방법으로는 AF, MF, A-TMF 등이 있다. 하지만 기존의 방법들은 고밀도 잡음에서 다소 미흡하다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음제거를 위하여 잡음 판단 후 중심화소가 비잡음인 경우 원화소로 대치하고, 잡음인 경우 필터링 마스크를 8방향으로 세분화하여, 평균을 구하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 기존의 방법들과 비교, 분석하여 성능을 평가한다.