영상을 처리할 때 영상 위에 원하지 않는 방해물이 존재하는 것을 잡음이라 하며 사람의 눈이 아닌 기계에 의해서 영상을 취득하기 때문에 기계의 성능에 따라 영상의 질이 좌우된다. 원 영상에 임펄스 잡음이 존재하는 영상의 잡음 제거는 기존의 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거하였지만 비임펄스 잡음이 존재하는 경우에는 미디언 필터만을 이용해서 잡음의 제거가 이루어지지 않는다. 따라서 비임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 본 논문에서 제안한 형태학적 연산을 이용하여 잡음을 제거 한 후 미디언 필터링에 의한 잡음제거 방범보다 더 효율적인 것을 본 실험을 통해 비교 증명하였다
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 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 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
디지털 영상처리는 넓고 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 잡음 제거는 모든 영상 처리 과정에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 히스토그램 가중치 필터와 메디안 필터로 처리하는 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
An important problem in low-dose CT is the image quality degradation caused by photon starvation. There are a lot of algorithms in sinogram domain or image domain to solve this problem. In view of strong self-similarity contained in the special sinusoid-like strip data in the sinogram space, we propose a novel non-local filtering, whose average weights are related to both the image FBP (filtered backprojection) reconstructed from restored sinogram data and the image directly FBP reconstructed from noisy sinogram data. In the process of sinogram restoration, we apply a non-local method with smoothness parameters adjusted adaptively to the variance of noisy sinogram data, which makes the method much effective for noise reduction in sinogram domain. Simulation experiments show that our proposed method by filtering in both image and projection domains has a better performance in noise reduction and details preservation in reconstructed images.
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.
다양한 디스플레이 장치의 개발과 콘텐츠의 대중화로 영상신호 관련 기술들이 발전하여 왔다. 그러나 일반적으로 영상신호의 데이터 처리, 전송 및 저장하는 과정에서 여러 원인에 의해 잡음이 첨가되어 영상에 오류를 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 주로 임펄스 잡음, 가우시안 잡음 및 두 가지 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 임펄스 및 가우시안 잡음을 분류하여 각각 처리하는 복합적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 판단의 기준으로 사용하였다.
영상의 압축, 인식 그리고 복원 등은 디지털 영상처리 기술의 한 부분으로 영상을 처리하는 가운데 잡음이 발생된다. 발생되는 잡음은 원 영상을 훼손하게 되며, 이러한 잡음으로부터 원 영상을 보존하는 것이 이미지 필터의 사용목적이다. 영상에 사용되는 기본적인 필터는 2차원 필터의 구조를 갖는다. 구현하는 방법에는 1차원 필터를 반복하여 사용하는 방법과 비분리형 2차원 영상 필터를 사용하는 방법이 있고 마스크를 이용하는 공간 영역의 필터 처리법은 후자에 속한다. 이러한 이미지는 기존의 1차 필터와 같이 잡음에 따라 각기 달리 사용되며, 임펄스 잡음 제거하기 위하여서는 다양한 메디안 필터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 임펄스 잡음에 강한 변형된 메디안 필터를 제시하였으며, 향상된 성능을 확인하기 위해 기존의 제시된 필터와 비교하였다.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)은 두 개의 신경망을 대립하여 이미지를 생성하는 방법이다. 이미지를 생성할 때 랜덤으로 생성한 노이즈를 재배열하여 이미지를 생성하는데 이러한 방법으로 생성된 이미지는 노이즈에 따라 생성이 잘 이루어지지 않고, 이미지의 픽셀이 적은 경우 제대로 된 이미지를 생성하기 어렵다는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 데이터 분류에서 데이터가 쌓이는 속도와 크기가 증가되는데 이들을 라벨링하는 데는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 랜덤으로 생성하던 노이즈에 실제 데이터를 사용하여 노이즈를 생성하고 이를 기반으로 이미지를 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존에 있는 이미지를 기반으로 하는 이미지를 생성하는 것이므로 좀 더 자연스러운 이미지의 생성이 가능하다는 것을 확인하였고 이를 학습에 이용할 경우 기존의 생성적 적대 신경망을 사용한 방법보다 더 높은 적중률을 보임을 확인하였다.
Lee(2007) suggested the Point-Jacobian iteration MAP estimation(PJIMAP) for noise removal of the images that are corrupted by multiplicative speckle noise. It is to find a MAP estimation of noisy-free imagery based on a Bayesian model using the lognormal distribution for image intensity and an MRF for image texture. When the image intensity is logarithmically transformed, the speckle noise is approximately Gaussian additive noise, and it tends to a normal probability much faster than the intensity distribution. The MRF is incorporated into digital image analysis by viewing pixel types as states of molecules in a lattice-like physical system. In this study, the MAP estimation is computed by the Point-Jacobian iteration using adaptive parameters. At each iteration, the parameters related to the Bayesian model are adaptively estimated using the updated information. The results of the proposed scheme were compared to them of PJIMAP with SAR simulation data generated by the Monte Carlo method. The experiments demonstrated an improvement in relaxing speckle noise and estimating noise-free intensity by using the adaptive parameters for the Ponit-Jacobian iteration.
This paper describes an image processing method for inspecting the surface outlook of high speed moving plates. Noise free image and a new real time processing methods are required to inspect the surface outlook of the high speed moving plates in real time. It is difficult to get a noise free image due to a signal noise, a light noise and background image in typical industrial factory. Thus, pre-processing techniques should be required to get a good image and produce so many time steps to proceed the image data. The objective of this research is to get image on the surface of the moving plates with a speed of 1m/sec and to detect some defaults on the surface image. So, the pre-processing techniques ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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