• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권1호
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• pp.45-52
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• 2012

Thedenoising of a natural image corrupted by Gaussian noise is a long established problem in signal or image processing. Today the research is focus on the wavelet domain, especially using the wavelet threshold method. In this paper, a waveletbased image denoising modified adaptive thresholding method is proposed. The proposed method computes thethreshold adaptively based on the scale level and adaptively estimates wavelet coefficients by using a modified thresholding function that considers the dependency between the parent coefficient and child coefficient and the soft thresholding function at different scales. Experimental results show that the proposed method provides high peak signal-to-noise ratio results and preserves the detailed information of the original image well, resulting in a superior quality image.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제20권3호
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• pp.195-203
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• 2022

Noise generated during image acquisition and transmission can negatively impact the results of image processing applications, and noise removal is typically a part of image preprocessing. Denoising techniques combined with nonlocal techniques have received significant attention in recent years, owing to the development of sophisticated hardware and image processing algorithms, much attention has been paid to; however, this approach is relatively poor for edge preservation of fine image details. To address this limitation, the current study combined a steering kernel technique with adaptive masks that can adjust the size according to the noise intensity of an image. The algorithm sets the steering weight based on a similarity comparison, allowing it to respond to edge components more effectively. The proposed algorithm was compared with existing denoising algorithms using quantitative evaluation and enlarged images. The proposed algorithm exhibited good general denoising performance and better performance in edge area processing than existing non-local techniques.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권8C호
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• pp.788-794
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• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 계수의 새로운 통계적 혼합 모델링을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도(重要圖)를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 분류된 중요도에 혼합 모델의 상태 확률을 계산하고, 이를 이용하여 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 0.1-0.2㏈ 정도 높은 PSNR을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.18-20
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• 2006

The statistics for the neighbor differences between the particular pixels and their neighbors are introduced. They are incorporated into the filter to remove additive Gaussian noise contaminating images. The derived denoising method corresponds to the maximum likelihood estimator for the heavy-tailed Gaussian distribution. The error norm corresponding to our estimator from the robust statistics is equivalent to Huber's minimax norm. Our estimator is also optimal in the respect of maximizing the efficacy under the above noise environment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.601-608
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• 2014

본 연구에서는 스마트폰의 제한된 연산 환경에 적합한 영상 잡음 제거 알고리즘을 개발하여 기존의 연구들과 비교할 시에 스마트폰에서 보다 빠르게 영상 후처리 결과물을 얻고, 품질적인 면에서도 비교할 만한 수준의 영상을 얻는 앱 환경에서 실용적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 저조도 환경에서 스마트폰 카메라를 위한 영상잡음 제거 알고리즘은 영상획득 과정에서 발생한 가우시안 잡음만 찾아내어 제거함으로써 영상 복원과정에서 발생하는 연산량을 감축하면서 윤곽선의 블러링 현상을 방지한다. 실험 결과에 의하면 기존의 평균필터와 메디언 필터 적용 기법들에 비해 훨씬 양호한 PSNR 값을 가짐을 보였다. 그리고 영상 내 윤곽선의 흐려짐을 방지하여 기존의 방법들에 의한 결과들보다 선명한 영상 품질을 가지며, 또한 기존의 라플라시안 마스크 연산적용에 비해 연산량을 약 52% 감소시킴으로서 안드로이드 기반의 스마트폰 카메라 앱으로 구현 및 적용했을 때도 복원된 영상이 원 영상에 훨씬 근접하는 영상복원 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1773-1778
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• 2012

최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.47-54
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• 2005

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 크기가 큰 계수와 많은 수의 작은 크기의 계수로 구성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 성긴 특성에 근거한 베르누이-가우스 혼합 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 베르누이-가우스 혼합 모델은 베르누이 랜덤 변수와 가우스 혼합 랜덤 변수의 곱으로 구성되며, 이에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 국부 자승 오차의 기대값를 이용하여 통한 베르누이 랜덤 변수에 대한 간략화된 파라메터의 추정을 통하여 효율적인 잡음 제거 방법을 제시한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.544-547
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• 2021

Recently, various display products are being applied to automobiles. In the process of acquiring an image from a display product, a large amount of additive white Gaussian noise(AWGN) is generated. Generally known denoising techniques focus on removing noise, so detailed components including image information are proportionally lost in the process of removing noise. The algorithm proposed in this paper proposes a method to effectively remove noise while preserving the detail of image information.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.1886-1891
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• 2017

영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.