현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 SWMF, RSIF, MNRF가 있으며 기존의 방법들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크 네 방향으로 세분화하여 비잡음 화소가 가장 많은 방향에 대해 3차 스플라인 보간법을 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
Salt and pepper 잡음은 주로 전송 채널 또는 센서의 오류로 발생하며, 영상의 화질을 저하시키고 시각적 오류를 유발한다. 이러한 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 간단한 알고리즘과 우수한 잡음제거 성능을 나타내는 SMF(standard median filter)가 많이 사용되고 있다. 하지만 영상의 에지영역에서 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음에 훼손된 영상을 효과적으로 복원하기 위해, 비잡음 신호는 그대로 보존하고 잡음 신호는 국부 마스크의 잡음 밀도임계값을 적용하여 그 크기에 따라 필터를 다르게 적용하는 다중 필터를 제안하였다.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 방법에는 CWMF, SWMF, A-TMF가 있으며 기존의 방법들은 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 중심화소가 비잡음인 경우 원 화소 그대로 보존하고, 잡음인 경우, 국부 마스크의 잡음밀도에 따라 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터를 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
Salt and pepper 잡음은 카메라 오작동, 저장 매체의 메모리 오류, 전송 채널 에러 등 다양한 원인으로 발생한다. 기존의 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 대표적이다. 그러나 기존의 필터들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 중심화소가 비잡음인 경우, 원 화소 그대로 보존하고 잡음인 경우, 공간 가중치 마스크 및 메디안을 이용한 복합 필터를 제안하였다.
현재 영화, TV, 카메라, 광고 등과 같은 대중 매체를 이용한 영상 처리 기술들이 급속도로 발전되고 있다. 그러나 영상은 데이터를 처리 전송 및 저장하는 과정에서 열화가 발생하며, 주요한 원인은 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높아짐에 따라 잡음제거 특성이 다소 미흡해지고 시각적인 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 4개의 영역으로 세분화된 국부마스크를 적용한 메디안 필터를 제안하였으며, 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
디지털 시대를 맞이하여 영상 처리는 TV, 카메라, 스마트폰 등과 같은 다양한 매체에서 활용되고 있다. 일반적으로 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 여러가지 원인에 의해 salt and pepper 잡음이 발생한다. 이러한 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 SMF, CWMF, AMF 등이 있다. 기존의 필터들은 잡음 밀도가 높은 영역에서 에지 보존 및 잡음 제거 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위하여, 잡음밀도에 따라 마스크 크기를 가변하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 그러나 기존의 방법들은 고밀도 잡음이 첨가된 경우, 잡음 제거 특성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 훼손된 영상의 히스토그램과 메디안 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Lena 영상에서 32.57[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 21.67[dB], 18.07[dB], 20.13[dB] 개선되었다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 영상 데이터는 다양한 잡음에 의해 훼손되며, 주로 AWGN, salt and pepper 잡음, 이 두 잡음이 혼합된 복합잡음 등이 대표적이다. 따라서, 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 AWGN 및 salt and pepper 잡음으로 분류하여 처리한다. AWGN인 경우, 공간 가중치 필터 및 화소 변화 가중치 필터의 출력을 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 표준편차에 따라 합성 가중치를 다르게 적용한다. salt and pepper 잡음인 경우, 3차원 스플라인 보간법 및 국부 히스토그램 가중치 필터를 합성하여 처리하며, 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 합성 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 다중 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다.
디지털 정보화 시대에서 영상처리는 스마트폰, 카메라, TV 등의 여러 디지털 기기에서 필수적으로 이용되고 있다. 그러나 영상 데이터를 분석, 인식, 처리하는 과정에서 열화가 발생하며, salt & pepper 잡음이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 salt & pepper 잡음 환경에서 보다 효과적인 보간법을 알아보기 위해, salt & pepper 잡음에 훼손된 영상에 선형 보간법, newton 보간법, lagrange 보간법, spline 보간법을 적용하여 처리하였으며, PSNR(peak signal to noise ratio)을 이용하여 각 방법을 서로 비교하였다.
디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상처리란 의료용 사진해석, 물체인식등 다양한 응용 분야에서 실용화 되어지고 있으며, 영상잡음의 종류는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, Salt and Pepper 잡음 등이 있다. 잡음은 영상을 훼손 시키는 불필요한 정보를 의미하며, 잡음제거는 일반적으로 필터로 제거한다. 대표적인 잡음제거 방법으로는 메디안필터, 평균필터 등이 있으며, 메디안 필터는 Salt and Pepper 잡음을 제거하는데 효과적이지만, 잡음밀도가 높은 영역에서 잡음제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이웃한 픽셀을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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