대부분의 스테레오 정합 방법은 두 점간의 대응점을 측정하는데 있어 밝기값을 사용하며 잡음의 영향을 받은 화소가 정합에 사용될 경우 정합 성능이 저하된다. 따라서 잡음은 정합 성능을 결정짓는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 고해상도 위성영상에서 정합 성능을 향상시키기 위해 잡음에 강건한 밝기 필터와 에지 필터를 이용하여 정합하는 방법을 제안한다. Mean, Median, Midpoint, Gaussian 필터와 같은 밝기 필터와 Gradient, Roberts, Prewitt, Sobel, Laplacian 필터와 같은 에지 필터를 사용하였다. 에지필터와 밝기 필터의 성능 평가를 위해 균일 잡음 또는 가우시안 잡음이 첨가된 합성 영상과 위성 영상에 대해 실험을 수행하였고 필터들은 성능에 따라 순위를 정하였다. 밝기 필터와 에지 필터들 중에서 Median 필터와 Sobel 필터가 가장 우수한 성능을 나타낸 반면에 Midpoint 필터와 Laplacian 필터는 가장 저조한 성능을 나타내었다. Ikonos 스테레오 위성영상을 실험 영상으로 사용하였으며 Median 필터와 Sobel 필터를 이용한 정합 방법이 다른 필터 조합을 이용한 정합 방법보다 향상된 정합 결과를 나타내었다.
영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
중간값 필터는 n×m 크기의 이미지와 반경 r이 주어지면 이미지의 모든 픽셀에 대해 반경 r에 속하는 픽셀들의 중간값으로 변환하는 것으로, 이미지 처리가 필요한 다양한 분야에서 활용되고 있다. 픽셀의 정보가 8비트인 경우에는 O(nm) 시간 알고리즘이 존재하나 16비트 이상에는 적용이 어렵고 대신 Gil과 Werman의 O(nmlog2r) 시간 알고리즘이 존재한다. 본 논문에서는 16비트 깊이 이상의 정보를 갖는 이미지에 대해서도 효율적으로 동작하는 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 시간 복잡도는 O(nmlog2r)로 Gil과 Werman의 알고리즘과 동일하지만 엄밀한 분석과 실험을 통해 2배 이상 향상됨을 보인다.
We evaluated the performance of an improved hybrid median filter (IHMF) applied to X-ray computed tomography (CT) images obtained using a high-resolution photon-counting cadmium zinc telluride (CZT) detector. To study how the proposed approach improves the image quality, we measured the noise levels and the overall CT-image quality. We established a CZT imaging system with a detector length of 5.12 cm and thickness of 0.3 cm and acquired phantom images. To evaluate the efficacy of the proposed filter, we first modeled two conventional median filters. Subsequently, we were able to achieve a normalized noise power spectrum result of ~10-8 mm2, and furthermore, the proposed method improved the contrast-to-noise ratio by a factor of ~1.51 and the coefficient of variation by 1.55 relative to the counterpart values of the no-filter image. In addition, the IHMF exhibited the best performance among the three filters considered as regards the peak signal-to-noise ratio and no-reference-based image-quality evaluation parameters. Thus, our results demonstrate that the IHMF approach provides a superior image performance over conventional median filtering methods when applied to actual CZT X-ray CT images.
영상은 잡음센서이나 채널 전송에러에 의해 생기는 임펄스 잡음에 의해 자주 오염된다. 본 논문은 영상에서 이런 임펄스 잡음을 제거하는 방법에 대해 논의하고자 한다. 제안된 잡음제거는 SVM(Support Vector Machine)과 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 이루어진다. SVM에 의해 영상에서 잡음픽셀여부를 검출하고 검출된 잡음픽셀은 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 새로운 픽셀값으로 대체한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상 실험을 통하여 salt-and-pepper 임펄스 잡음과 random-valued 임펄스 잡음을 고려하여 기존의 잡음제거 방법들과 정성적이고 MAE, PSNR를 통한 정량적인 비교를 하였다. 실험결과 제안된 방법은 잡음 제거와 미세한 부분에 대한 보존력이 뛰어나고 특히, 많이 오염된 영상에 대해서도 상당한 잡음제거 성능을 보였다.
2차원 메디안필터는 정지영상 및 동영상 신호처리 분야에 많이 활용되고 있다. 최근의 급속한 VLSI기술의 발전은 적절한 비용으로 실시간 2차원 메디안 필터의 구현을 가능하게 하여 주고 있다. 효율적인 VLSI구현을 위해서는 적은 양의 메모리 사용, 규칙적인 계산, 지역 데이터 전달 등의 특성을 갖는 알고리즘과 VLSI 구조가 필수적이다. 본 논문에서는 위와 같은 특성을 갖는 새로운 실시간 2차원 메디안필터의 VLSI구조를 제안하였다. 이를 위하여 메디안필터링 알고리즘을 분석하여 메디안 필터링 알고리즘에 내재되어 있는 병렬처리 특성, 특히 파이프라인 가능성을 최대한 활용할 수 있도록 하였다. 또한 Separable 2차원 메디안 필터링 알고리즘을 사용하여 하드웨어 복잡성을 크게 감소시켰다. Separable 2차원 메디안필터는 기존의 메디안필터와 거의 유사한 성능을 보여주었으며 bit-slice pipeline median searching 알고리즘은 기존의 메디안 필터에서 문제가 되었던 window의 크기에 따라 하드웨어 복잡성이 크게 증가하는 문제를 해결하여 window 크기에 관계없이 2차원 실시간 메디안 필터의 VLSI 구현을 가능하게 하여 주었다. C 언어를 이용한 행위레벨 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하고 분석하였다.
본 논문에서는 영상 복원을 위해서 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안필터를 사용한 새로운 방법을 고려해 보았다. 이 방법은 경계를 검출하기 위한 간단한 가정의 시험들로 구성되어 있으며 움직이는 격자형 창을 사용하였다. 이 방법을 잡음에 의해서 손상된 영상에 적용하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과와 비교 하였다. 실험 결과, 경계검출 알고리즘을 갖는 하중 격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 영상 향상을 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 격자형 메디안필터를 사용한 새로운 방법을 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위한 간단한 시험들로 구성되어 있으며 격자형 창을 사용하였다. 잡음에 의해서 손상된 영상에 제안한 방법을 적용 하였으며 그 결과를 일반 메디안 필터와 격자형 메디안 필터의 결과와 비교 하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 격자형 메디안 필터를 사용하는 것이 다른 메디안 필터를 사용한 결과보다 매우 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
The impulse noise is very common and typical noise in the digital image. Many methods are invented in order to remove the impulse noise since the development of Digital Image Processing. For example, the median filter has been used for removing the impulse noise. In this paper, we try to remove the impulse noise using wavelet transformation in the wavelet-transformed detail areas. We also compare the algorithm with median filter with the visual and numerical methods. The result using the algorithm in this paper was much better than the median filter in both removing the noise and keeping the edges. The proposed algorithm needs more calculating time but has more advantages than the median filter has.
미디언 필터링은 임펄스 형태의 잡음의 제거에 매우 효과적이어서, 많은 신호처리 응용분야에서 널리 사용되어왔다. 하지만, 비선형성에 의한 시간 복잡도로 인하여, 미디언 필터링은 주로 작은 필터윈도우 크기를 사용하였다. 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 많은 연구가 진행되었지만 대부분 영상과 같은 한정된 정수값을 갖는 입력데이타에만 적용될 수 있으며, 실수형 2차원 데이터의 고속 미디언 필터링 알고리즘에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 간단하면서도 실수형 2차원 데이터를 고속으로 미디언 필터링할 수 있는 알고리즘을 제안하고 Matlab의 2차원 미디언 필터와 힙(heap)기반의 2차원 미디언 필터와 성능을 비교하였다. 다양한 필터윈도우 크기에 대해서 제안된 알고리즘이 Matlab의 필터보다는 훨씬 빠르고, 힙기반의 필터보다는 대부분 일관되게 더 빠른 결과를 내었다. 또한, 한정된 데이터 값 범위를 갖는 실수형 2차원 데이터는 비트수가 큰 정수형 고속 2차원 미디언 필터링 알고리즘을 이용하여 거의 오차없이 매우 빠르게 미디언 필터링을 할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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