• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.539-551
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• 2018

Images are unavoidably contaminated with different types of noise during the processes of image acquisition and transmission. The main forms of noise are impulse noise (is also called salt and pepper noise) and Gaussian noise. In this paper, an effective method of removing mixed noise from images is proposed. In general, different types of denoising methods are designed for different types of noise; for example, the median filter displays good performance in removing impulse noise, and the wavelet denoising algorithm displays good performance in removing Gaussian noise. However, images are affected by more than one type of noise in many cases. To reduce both impulse noise and Gaussian noise, this paper proposes a denoising method that combines adaptive median filtering (AMF) based on impulse noise detection with the wavelet threshold denoising method based on a Gaussian mixture model (GMM). The simulation results show that the proposed method achieves much better denoising performance than the median filter or the wavelet denoising method for images contaminated with mixed noise.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.9-14
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• 2014

최근, 현대전은 GPS 위치측위를 바탕으로 정밀타격체계 및 미사일 방어체계가 핵심이 되어가고 있다. 하지만 군 환경 특성상 산악지형 및 시가전에서의 지형지물로 인한 large/small scale fading, 주파수 간섭 등으로 인해 오차를 가진 위치정보를 얻게 된다. 이는 아군 위치 파악 실패로 인한 지원 지연 및 유도탄 오폭으로 인명피해를 발생시키게 된다. 본 연구는 위치오차를 보정하기 위해 wavelet denoising filter를 이용한 간섭완화 측위기법을 제안한다. 실험 결과는 본 연구실에서 수행한 GPS/QZSS/Wi-Fi밀결합 측위 기법의 실증 테스트 결과와 wavelet denoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과로 간섭완화 성능을 나타낸다. Wavelet denoising filter를 적용한 시스템의 시뮬레이션 결과는 기존 GPS보다 평균 21.6% 의 정확도 향상을 보이며 제안한 시스템 모델의 우수성을 입증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권5C호
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• pp.286-294
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• 2011

다지털 카메라의 mosaicked image는 Bayer CFA 등의 센서를 통해 획득되며 full resolution의 컬러 영상을 얻기 위해서는 demosaicking이라는 과정이 요구된다. 그러나 시그널이 센서를 통과할 때 noise가 더해지게 되기 때문에 이를 제거하기 위한 denoising process는 demosaicking 과정 전단에 반드시 고려되어야 하는 것이다. 본 논문에서는 demosaicking과 denoising을 분석하고 효율적으로 noise를 제거하는 방식을 제안한다. 제안된 알고리듬은 noiseless CFA에서 얻어지는 필터를 수정함으로서 얻어지며, 낮은 연산량과 함께 만족할만한 성능을 보여준다. CPSNR, SCIELAB, FSIM로 대표되는 화질 측정 방식들은 제안하는 알고리듬이 다양한 레벨의 noise를 효율적으로 제거한다는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1227-1232
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• 2013

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 디지털 장치에 대한 수요가 급격히 성장되면서 영상의 화질에 대한 기대가 증가되고 있다. 그러나 영상은 여러 가지 원인에 의해 훼손되며, 그 주요원인은 잡음에 의한 것이다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거를 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 평균 필터(mean filter) 등 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 본 논문에서는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위하여, 공간 가중치와 변형된 적응 가중치를 결합한 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.253-260
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• 2008

영상향상 방법 중의 하나인 잡음제거는 공간영역과 변환영역 필터링에 대해서 많은 연구가 되어 왔다. 최근에는 에너지 집중도가 탁월하고 다분해능 성질을 갖는 웨이브릿 변환이 많이 사용되고 있다. 그러나 최종 사용자가 인간인 경우에는 인간시각체계에 기반한 변환을 사용하는 것이 시각적으로 유용하므로, 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 영상 잡음제거 분야에 적용하였다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환과 다른 종류의 인간시각필터인 Gaussian 미분 변환에 대해서 피크신호대잡음비로 잡음제거 성능을 비교하였다. 여러 가지 잡음의 3가지 레벨에 대해서 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 BWT와 DGT보다 PSNR이 각각 0.41, 0.14dB 더 좋은 결과를 얻었다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.411-413
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• 2013

휴대폰, 컴퓨터, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 영상 신호처리는 여러 영역에서 응용되고 있다. 그러나 영상은 대부분 임펄스 잡음에 의해 훼손되며, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법에는 평균 필터, 메디안 필터 등이 있지만, 미흡한 잡음제거 특성을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음제거를 위해 표준편차를 이용한 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였으며,시뮬레이션 결과,제안한 방법은기존의 방법들에 비해우수한 잡음제거 특성을나타내었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.127-129
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• 2012

디지털 카메라, 멀티미디어 등의 보급으로 인하여 일상생활 전반에서 영상이 사용되고 있다. 그러나 영상은 잡음에 의해 열화가 발생하고, 화질개선을 위한 잡음제거 기술의 필요성이 대두되고 있다. 잡음제거를 위한 기존의 방법들에는 워너 필터, 평균 필터, VisuShrink 등이 있지만, 미흡한 잡음제거성능을 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상 잡음 제거를 위해, 위너 필터 및 변형된 웨이브렛 기반의 적응 임계값과 thresholding 함수를 이용한 하이브리드 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 기존의 방법들에 비해, 저주파 특성과 고주파 특성을 동시에 나타내고, 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타냈다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권8호
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• pp.2866-2880
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• 2014

We propose a video denoising method based on Kalman filter to reduce the noise in video sequences. Firstly, with the strong spatiotemporal correlations of neighboring frames, motion estimation is performed on video frames consisting of previous denoised frames and current noisy frame based on intensity and structure tensor. The current noisy frame is processed in temporal domain by using motion estimation result as the parameter in the Kalman filter, while it is also processed in spatial domain using the Wiener filter. Finally, by weighting the denoised frames from the Kalman and the Wiener filtering, a satisfactory result can be obtained. Experimental results show that the performance of our proposed method is competitive when compared with state-of-the-art video denoising algorithms based on both peak signal-to-noise-ratio and structural similarity evaluations.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권4호
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• pp.503-513
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• 2020

This paper presents a method to evaluate denoising filters based on edge locations in their denoised images. Image quality assessment has often been performed by using structural similarity (SSIM). However, SSIM does not provide clearly the geometric accuracy of features in denoised images. Thus, in this paper, a method to localize edge locations with subpixel accuracy based on adaptive weighting of gradients is used for obtaining the subpixel locations of edges in ground truth image, noisy images, and denoised images. Then, this paper proposes a method to evaluate the geometric accuracy of edge locations based on root mean squares error (RMSE) and jaggedness with reference to ground truth locations. Jaggedness is a measure proposed in this study to measure the stability of the distribution of edge locations. Tested denoising filters are anisotropic diffusion (AF), bilateral filter, guided filter, weighted guided filter, weighted mean of patches filter, and smoothing filter (SF). SF is a simple filter that smooths images by applying a Gaussian blurring to a noisy image. Experiments were performed with a set of simulated images and natural images. The experimental results show that AF and SF recovered edge locations more accurately than the other tested filters in terms of SSIM, RMSE, and jaggedness and that SF produced better results than AF in terms of jaggedness.