Abstract
Recently, many research activities in the image processing area are concentrated on developing new algorithms by finding the solution of the 'diffusion equation'. The diffusion algorithms are expected to be utilized in numerous applications including noise removal and image restoration, edge detection, segmentation, etc. In this paper, at first, it will be shown that the anisotropic diffusion algorithms have the similar structure with the adaptive FIR filters with cross-shaped 5-tap kernel, and this relatively small-sized kernel causes many iterating procedure for satisfactory filtering effects. Moreover, it will also be shown that lots of modifications which are adopted to the conventional Gaussian diffusion method in order to weaken the edge blurring nature of the linear filtering process increases another computational burden. We propose a new Median diffusion scheme by replacing the adaptive linear filters in the diffusion process with the AWM (Adaptive Weighted Median) filters. A diffusion-equation-based adaptation scheme is also proposed. With the proposed scheme, the size of the diffusion kernel can be increased, and thus diffusion speed greatly increases. Simulation results shows that the proposed Median diffusion scheme outperforms in noise removal (especially impulsive noise), and edge preservation.
편미분 방정식을 도입하여 새로운 영상처리 기술을 개발하려는 연구가 활발히 진행 중이며, 특히 확산 방정식을 풀어 잡음 제거, 영상 복원, 에지 검출 및 영상 분할 등에 응용할 수 있는 이미지 확산 알고리즘에 관심이 높다. 본 논문에서는 기존의 비등방성 확산 방식이 결국은 커널 크기가 작은 적응 필터링 방식과 동일한 효과를 낸다는 것을 보이고, 확산 과정에서 선형 필터의 단점을 보완할 수 있도록 가중 미디언(WM, Weighted Median) 필터를 적용한 새로운 확산 기법을 제안하였다. 제안된 WM 필터가 비등방성 커널을 갖도록 필터계수에 대응하는 가중치들을 이미지의 국부적인 변화량에 따라 적응적으로 가변할 수 있는 기법을 제안하였다. 뿐만 아니라 반복 과정에서의 확산 속도를 증가할 수 있도록 커널의 크기를 증가시키기 위한 방안도 제시하였다. 실제 영상을 사용한 실험을 통하여 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 잡음 제거 (특히 임펄스성 잡음) 특성이나 에지 보존 특성이 더 우수하다는 것을 보였다. 또한 기존의 방식에 비해 확장된 크기를 갖는 커널을 이용함으로써 확산 속도를 높일 수 있다는 것을 보였다.