Journal of Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회논문지)

Korea Multimedia Society (한국멀티미디어학회)
권호 표지

Noise Reduction Method for Image Using Transition-Parameter of Cellular Automata

셀룰러 오토마타의 천이 파라미터를 이용한 영상의 잡음제거 방법

  • 김태석 (동신대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 이석기 (동의대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 권순각 (동의대학교 컴퓨터소프트웨어공학과) ;
  • 권오준 (동의대학교 컴퓨터소프트웨어공학과)
  • Received : 2010.02.23
  • Accepted : 2010.06.09
  • Published : 2010.09.30
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Abstract

Cellular Automata is a discrete dynamical system which natural phenomena may be specified completely in terms of local relation, can increase and decrease the difference of luminance locally according to transition rule by keeping the characteristic of target image. In this paper, we propose a noise reduction method by keeping the characteristic using transition rule of Cellular Automata, also we propose methods of effective transition rule, the selection of parameters, the selection of number of neighborhood pixels. For uniform distribution noise, Gaussian noise, impulse noise, we do an experiment on adaptive state using different mathematical operations and compare its results. It was confirmed that the proposed transition rule is based on fast convergence speed and has stabile results.

Cellular Automata는 자연계의 현상이 국부적인 관계에 의해 완전히 표현될 수 있는 이산적인 동적 시스템이며, 대상 영상에 대한 특정을 그대로 보존하면서 천이규칙에 따라 국부적으로 밝기값의 차이를 증가 및 감소시킬 수 있다. 본 논문에서는 Cellular Automata의 천이규칙을 이용한 잡음제거 방법을 제안하고, 잡음 특징에 따라 효율적인 천이규칙, 파라미터 선정, 이웃화소수의 선택 방법을 제시한다. 균일분포 잡음, 가우시안 잡음, 임펄스 잡음에서 연산을 달리하여 적응적인 상태를 실험하여 비교한다. 제안한 천이규칙은 랜덤잡음을 가진 대상 영상에 대해 빠른 수렴속도를 가지고 안정적인 결과가 나타남을 확인할 수 있다.

Keywords

References

  1. K. Tsirikolias and B. G. Mertzios, "Image feature extraction using coordinate logic filter," Digital Signal Processing Proceedings, 1997. DSP 97., 1997 13th International Conference, Vol. 1, pp. 295-298, 1997.
  2. S. W. Lee, V. Maik, J. Jang, J. Shin, and J. Paik, "Noise-adaptive spatio-temporal filter for real-time noise removal in low light level images," Consumer Electronics, IEEE Transactions. Vol.51, issue. 2, pp.648-653, 2005. https://doi.org/10.1109/TCE.2005.1468014
  3. J. Y. Chang and J. L. Chen, "Classifier- Augmented Median Filters for Image Restoration," Instrumentation and Measurement, IEEE Transations, Vol.53, issue. 2, pp.351- 356, Apr. 2004. https://doi.org/10.1109/TIM.2003.822716
  4. Eric Goles and Servet Martinez, Neural and Automata Networks, Kluwer Academic Publisher, 1990.
  5. S.J. Cho, U.S. Choi, Y.H. Hwang, and H.D. Kim, "Analysis of Hybrid Group Cellular Automata," Lecture Notes in Computer Science, pp.222-231, Sep. 2006.
  6. C. Langton, Artifical Life, Addison Wesley, pp.1-47, 1989.
  7. 이석기, 김석태, 조성진 "Potts Automata를 이용한 영상의 잡음 제거 및 에지 추출," 한국통신학회논문지, 제 28권, 3호, pp.327-335, 2003.
  8. Rosin, P.L, "Training cellular automata for image processing," Image Processing, IEEE Transaction, Vol.15, issue. 7, pp.2076-2087, 2006. https://doi.org/10.1109/TIP.2006.877040
  9. Y.F.Wu, "The Potts Model," Rev. of Modern Phys., Vol.54(1), pp.235-315, 1982. https://doi.org/10.1103/RevModPhys.54.235
  10. Q. Zhou, K.W. Wong, X. Liao, T. Xiang, and Y. Hu, "Parallel Image Encryption Algorithm based on discretized chaotic map," Chaos, Solitons and Fractals, Vol.38, issue 4, pp 1081-1092, 2008. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2007.01.034