• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.6-9
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• 2012

In this study, we compare two image denoising methods which are the Rudin-Osher-Fatemi total variation (TV) model and the nonlocal means (NLM) algorithm on medical images. To evaluate those methods, we used two well known measuring metrics. The methods are tested with a CT image, one X-Ray image, and three MRI images. Experimental result shows that the NML algorithm can give better results than the ROF TV model, but computational complexity is high.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.110-116
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• 2017

본 논문에서는 단일 센서 기기를 통해 획득된 CFA (color filter array) 영상의 효과적인 디모자이킹(demosaicking)을 위하여 방향성 기반 보간법과 영상의 비지역 특성을 이용하는 방법을 제안한다. G 채널을 복원하기 위하여 수직 및 수평방향 뿐만 아니라 대각선 방향을 고려하고, 영상의 지역적 특성을 위하여 비교적 적은 수의 픽셀을 이용하여 보간한다. 이후, 영상의 비지역적 특성을 반영하여 에지 근처에서의 복원능력 및 색상오류 등에 의한 화질열화를 개선하기 위하여 보간된 픽셀에 NLM (nonlocal means) 필터링을 적용한다. R과 B 채널은 이미 복원된 G 채널의 정보를 이용하여 방향성 기반 보간법 및 NLM 필터링을 적용하여 복원한다. 채도가 높고 색상변화가 비교적 큰 McMaster 영상에 대해서 수행한 실험결과는 제안하는 디모자이킹 방법이 기존의 방법에 비해 PSNR 기반의 객관적 성능평가 결과가 우수하고, 주관적 화질 측면에서 에지 및 텍스처와 같은 영상의 구조를 잘 보존하고 색상오류 등과 같은 왜곡현상을 감소시켜 우수한 성능을 나타냄을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.24-31
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• 2011

동영상 잡음 제거에 있어서 비지역적 평균 기반 시공간 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존에 제시된 비지역적 평균 기반 알고리즘은 잡음 제거에 우수한 성능을 보이지만 연산량이 많고 여러 장의 장면 기억장치가 필요하기 때문에 하드웨어 시스템 구현에 많은 어려움이 있다. 그러므로 제안된 알고리즘에서는 무한 충격 응답 기반 시간 영역 잡음 제거 알고리즘을 도입하여 움직임이 적은 영역에서는 자연스러운 잡음 제거가 가능하며 움직임이 많은 영역에서는 연산량 측면에서 효율성을 고려하여 개선된 비지역적 평균 기반 잡음 제거 알고리즘을 적용하여 움직임에 의한 흐려짐을 최소화 하면서 잡음 제거를 수행하였다. 다양한 잡음 정도를 갖는 시험 영상에 대한 실험을 통해 수치적, 시각적 측면에서 각각 비교하여 제안된 알고리즘의 성능이 기존의 알고리즘과 대등하거나 촬영 영상에 따라서는 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권2호
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• pp.102-110
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• 2015

The main source of noise in computed tomography (CT) images is a quantum noise, which results from statistical fluctuations of X-ray quanta reaching the detector. This paper proposes a neural network (NN) based hybrid filter for removing quantum noise. The proposed filter consists of bilateral filters (BFs), a single or multiple neural edge enhancer(s) (NEE), and a neural filter (NF) to combine them. The BFs take into account the difference in value from the neighbors, to preserve edges while smoothing. The NEE is used to clearly enhance the desired edges from noisy images. The NF acts like a fusion operator, and attempts to construct an enhanced output image. Several measurements are used to evaluate the image quality, like the root mean square error (RMSE), the improvement in signal to noise ratio (ISNR), the standard deviation ratio (MSR), and the contrast to noise ratio (CNR). Also, the modulation transfer function (MTF) is used as a means of determining how well the edge structure is preserved. In terms of all those measurements and means, the proposed filter shows better performance than the guided filter, and the nonlocal means (NLM) filter. In addition, there is no severe restriction to select the number of inputs for the fusion operator differently from the neuro-fuzzy system. Therefore, without concerning too much about the filter selection for fusion, one could apply the proposed hybrid filter to various images with different modalities, once the corresponding noise characteristics are explored.

• 전자공학회논문지
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• 제54권4호
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• pp.61-67
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• 2017

방사선 노출의 위험을 줄이기 위한 저선량 X-ray 영상은 양자노이즈로 인해 화질열화가 발생한다. 본 논문은 저선량 X-ray 기기를 통해 입력받은 저화질의 동영상으로부터 포아송 확률 거리(Stochastic distance)에 기반하여 동영상 X-ray 데이터의 노이즈를 3차원 Non-local Means(3D NLM) 필터를 통해 제거한다. 포아송 확률 거리는 X-ray 영상에서 3D NLM 노이즈 제거 필터의 유사성을 판별하는 척도로써 사용되어 진다. 제안하는 방법은 움직임 정보가 포함된 프레임 유사도를 사용하여 움직임 아티팩트가 최소화된 X-ray 동영상 데이터를 출력하도록 한다. 수행한 결과로 노이즈가 제거된 X-ray 영상을 생성하도록 함으로써, 영상의 열화된 화질을 개선시켜 저선량 X-ray 영상 데이터에 대한 판독 능력을 향상시킬 수 있는 효과가 있다. 제안하는 방법은 객관적인 기준의 수치적인 관점에서 뿐만 아니라, 실제의 X 선 영상 시퀀스의 주관적인 시각적 인식에서도 뛰어남을 확인 할 수 있다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.209-220
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• 2014

압축센싱은 성긴 (sparse) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 획득이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 개념이다. 그동안 영상분야 압축센싱을 위한 수많은 복원 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 낮은 측정률 하에서는 복원 화질 측면에서 아직 개선할 점이 많다. 일례로, 자연 영상의 압축센싱 복원 화질 향상을 위해, 영상과 관련한 사전 정보들로부터 정규화 식을 도출하여 복원에 적용해 볼 수 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 Dantzig selector 및 평활 필터(가우시안 필터 및 nonlocal 평균 필터)기반의 평활 잔차 오류 정규화 방법을 제안한다. 또한, 복원 영상의 객체 및 배경에서 발생하는 edge 정보를 우수하게 보전하는 것으로 알려진 Total variation 기반 최소화 알고리즘에 적용하여 복원 영상의 화질을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안하는 구조는 잔차신호의 평활화를 활용한다는 측면에서 새로운 압축센싱 복원 방식이라고 할 수 있다. 실험 결과, 제안방법은 기존 방법들에 비해 객관적 및 주관적 화질 측면에서 더 높은 성능 향상을 보여주었으며, 특히 기존 Bayesian 압축센싱 복원 방식과 비교 시 최대 9.14 dB 성능이 향상되었다.