영상처리는 디지털 시대를 맞이하여 영상복원 기술의 수요가 급증함에 따라 여러 분야에서 대중화되고 있다. 그러나 영상 데이터를 획득, 전송, 처리하는 과정에서 salt and pepper 잡음에 의해 영상이 훼손된다. 기존의 영상을 복원하는 대표적인 방법들은 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), SWMF(switching weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 제거 및 에지 보존 특성이 다소 미흡하다. 따라서 제안한 알고리즘은 훼손된 영상을 복원하기 위해 변형된 메디안 필터를 제안하였다.
In this paper, we propose a method of applying a lifting-based wavelet domain e-median filter (LBWDEMF) for image restoration. LBWDEMF helps in reducing the number of computations. An e-median filter is a type of modified median filter that processes each pixel of the output of a standard median filter in a binary manner, keeping the output of the median filter unchanged or replacing it with the original pixel value. Binary decision-making is controlled by comparing the absolute difference of the median filter output and the original image to a preset threshold. In addition, the advantage of LBWDEMF is that probabilities of encountering root images are spread over sub-band images, and therefore the e-median filter is unlikely to encounter root images at an early stage of iterations and generates a better result as iteration increases. The proposed method transforms an image into the wavelet domain using lifting-based wavelet filters, then applies an e-median filter in the wavelet domain, transforms the result into the spatial domain, and finally goes through one spatial domain e-median filter to produce the final restored image. Moreover, in order to validate the effectiveness of the proposed method we compare the result obtained using the proposed method to those using a spatial domain median filter (SDMF), spatial domain e-median filter (SDEMF), and wavelet thresholding method. Experimental results show that the proposed method is superior to SDMF, SDEMF, and wavelet thresholding in terms of image restoration.
Salt and pepper 잡음은 카메라 오작동, 저장 매체의 메모리 오류, 전송 채널 에러 등 다양한 원인으로 발생한다. 기존의 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 대표적이다. 그러나 기존의 필터들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 중심화소가 비잡음인 경우, 원 화소 그대로 보존하고 잡음인 경우, 공간 가중치 마스크 및 메디안을 이용한 복합 필터를 제안하였다.
영상의 처리 및 전송과정에서 여러가지 잡음이 첨가되어 영상에 오류를 발생시킨다. 이러한 영상을 복원하기 위해, 알파 트림드 평균 필터, 표준 메디안 필터, 스위칭 메디안 필터 등의 방법들이 제안되었으나 이러한 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 임펄스 잡음을 제거하기 위해 마스크 내의 화소의 잡음 밀도에 따라 마스크를 확대 시키는 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다.
현재, 정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 디지털 영상처리 기술 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있으며, 영상복원 분야 중에서도 임펄스 잡음과 같은 잡음 제거 기술은 우수한 품질의 영상을 얻기 위해서 필수적으로 요구된다. 이러한 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 SM (standard median) 필터가 대표적이지만 영상의 에지 영역에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡은 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 영상의 방향성 정보를 이용한 비선형 공간 필터를 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상복원 등 디지털 영상처리 기술분야에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하는데 대표적인 방법은 SM(Standard Median) 필터가 있지만, SM 필터는 에지영역에서 오류를 나타내어 영상의 품질을 저하시킨다. 본 논문에서는 임펄스 잡음환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 화소를 중심으로 하여 이중 마스크를 취하는 변형된 메디안 필터 알고리즘을 제안하였다. 이중 마스크를 취함에 따라 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.
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.
Two dimensional interpolation filter for HD-MAC is designed with 1.0 .mu.m CMOS standard cells and verified by logic simulation. The interpolator uses FMH(FIR-Median Hybrid) filter. The median filter, which is the most complicated part of FMH filtre, is simply implemented by modifying Hadian-Sobel algorithm. the filter generates accurately the missed pixel data of luminance and chrominance with the worst case simulation condition at 27MHz clock rates.
Recently, filtering methods for attenuating noise while preserving image details are in progress actively. And SM(standard median) filter showed a great performance for noise removal in impulse noise environment but, it caused edge cancellation error. So, variable methods that modified SM(standard median) filter have been proposed, and CWM(center weighted median) filter is representative. Also, there are several methods to improve the efficiency based on min/max operation in term of preserving detail and filtering speed. In this paper, we managed a pixel corrupted by impulsive noise using min/max value of the surrounding band enclosing a pixel, and compared the efficiency with exiting methods in the simulation.
최근 산업사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 영상처리는 여러 분야에 활용되고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하며, 잡음을 제거하기 위해 여러 가지 방법의 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하기 위해, 표준편차를 이용한 변형된 메디안 필터를 제한하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 잡음제거 두 부분으로 나누며, 비 잡음 신호는 그대로 보존하고, 잡음 신호는 필터처리 한다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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