Implementation of the adaptive Local Sigma Filter by the luminance for reducing the Noises created by the Image Sensor

이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈 제거를 위한 영상의 조도에 따른 적응적 로컬 시그마 필터의 구현

  • Received : 2010.04.30
  • Accepted : 2010.07.29
  • Published : 2010.07.30

Abstract

In this paper, we proposed the adaptive local sigma filter reducing noises generated by an image sensor. The small noises generated by the image sensor are amplified by increased an analog gain and an exposure time of the image sensor together with information. And the goal of this work was the system design that is reduce the these amplified noises. Edge data are extracted by Flatness Index Map algorithm. We made the threshold adaptively changeable by the luminance average in this algorithm that extracts the edge data not in high luminance, but just low luminance. The Local Sigma Filter performed only about the edge pixel that were extracted by Flatness Index Map algorithm. To verify the performance of the designed filter, we made the Window test program. The hardware was designed with HDL language. We verified the hardware performance of Local Sigma Filter system using FPGA Demonstration board and HD image sensor, $1280{\times}720$ image size and 30 frames per second.

본 논문에서는 이미지 센서에 의해 발생하는 노이즈를 제거하기 위한 적응적 로컬 시그마 필터 장치를 제안하였다. 이미지 센서에 의해 발생하는 작은 노이즈는 이미지 센서의 아날로그 게인과 노출시간의 증가로 인해 영상 정보와 함께 증폭되며 이러한 노이즈 제거를 목표로 시스템을 설계 하였다. Flatness Index Map 알고리즘을 사용해 영상의 윤곽선을 추출하였으며, 임계치가 영상의 휘도에 따라 적응적으로 변화하도록 설계하여 고조도 영상에서는 윤곽선 추출을 수행하지 않으며, 저조도에서만 윤곽선을 추출하도록 하였다. 추출된 윤곽선을 판단하여 그에 해당하는 픽셀에 대해서만 Local Sigma Filter 알고리즘을 사용하여 노이즈 제거를 수행 하였다. 설계된 필터의 성능 검증을 위해 윈도우 테스트 프로그램을 제작하였다. 그리고 HDL을 사용해 하드웨어로 설계하였으며, FPGA Demonstration board와 $1280{\times}720$ 이미지 사이즈, 30 frame/sec의 성능을 갖는 HD급 CMOS 이미지 센서를 사용해 하드웨어로 설계된 로컬 시그마 필터의 동작을 검증하였다.

Keywords

References

  1. Junichi Nakamura, Image Sensors And Signal Processing For Digital Still Camera, CHC Pr I LIe, 2005.
  2. Andrew Adams, Natasha Gelfand, Kari Pulli, "Viewfinder Alignment," Eurographies Conferences, Vol.27, No.2, pp.599-606, 2008.
  3. Rastislav Lukaca. Bogdan Smolkab, Konstantinos N. Plataniotisa and Anastasios N. Venetsanopoulos, "Vector sigma filters for noise detection and removal in color images," Journal of Visual Communication and Image Representiation, Vol.17, Issue 1, pp.1-26, 2006. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2005.08.007
  4. 김병현, 장원우, 신선미, 양훈기, 강봉순, "로컬 시그마 필터를 사용한 영상의 노이즈 제거 장치 구현," 한국신호처리시스템학회 2009년 추계 학술대회 논문집, 제10권, 2호, pp.298-301, Nov. 2009.
  5. Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Digital Image Processing using MATLAB, pearson Prentice Hall, 2004.
  6. 정성환, 김남철, "국부통계를 이용한 적응 시그마 필터의 영상복원 알고리즘," 대한전자공학회 학술대회논문집 제9권 2호, pp. 378-380. Jan. 1986.
  7. 정성환, 김남철, "국부통계를 이용한 시그마 필터의 적응 영상복원," 전자공학회논문지, 제25권, 3호, pp.322-326, Mar. 1988.
  8. 구미란, 한학용, 이성목, 강봉순, 강대성, "시그마 필터를 이용한 영상 노이즈 제거," 제22회 한국신호처리합동학술대회 논문집, 제22권, 1호, pp.72-80, Sep. 2009.
  9. 김병현, 장원우, 이성목 곽부동, 강봉순, "영상의 윤곽선 정보에 의한 잡음제거 필터 구현," 2010년 SoC 학술대회 논문집. (발표 예정)
  10. K. Jack, Video Demystified : a handbook for the digital engineer 2nd edition, LLH Technology, 1996.
  11. D. Smith, HDL Chip Design, Doone Publications, 1996.
  12. 김병현, 장원우, 안호필, 하주영, 강봉순, "Single Port SRAM을 이용한 히스토그램의 구현," 한국신호처리시스템학회 2009년도 하계 학술대회 논문집, 제10권, 1호, pp.54-57, June 2009.