본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
영상 처리는 영상 획득, 전처리, 영역화, 인식의 단계를 거치게 되며, 영상은 데이터 전송과정이나 테이터의 획득과정 및 데이터의 처리과정에서 잡음에 의해 쉽게 훼손된다. 이러한 과정에서 발생되는 잡음으로 대표적인 것이 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이다. 이러한 잡음을 제거하는 기존의 필터링 방법들 중에는 공간적인 처리 기법으로 평균필터, 메디안필터, 가중필터, cheikh 필터 그리고 이규철 필터 등이 있었지만 많은 연구들이 임펄스 잡음의 제거에 치우쳐져 있고, 비교적 가우시안 잡음의 제거에 대한 연구는 미비한 편이다. 본 논문에서는 가우시안 잡음의 제거를 위해서는 부분 집합의 평균 정보와 메디안 방법을 이용한 부분 집합 평균 메디안 필터를 제시한다. 이 방법에서도 고려되는 윈도우의 크기는 3$^{*}$ 3를 적용하였다. 먼저 해당 윈도우내 픽셀을 중심픽셀 및 근접한 픽셀을 포함하여 4픽셀로 구성되는 4개의 부분집합으로 구성한 후, 각각의 평균을 구하고 여기서 구해진 4 부분집합의 평균값에 대한 정보와 중심 픽셀의 값과 함께 정렬을 하여 메디안 값을 구하는 방법이다. 이를 통해 가우시안을 기존의 방법보다 더 효율적으로 제거 할 수 있었다. 제시된 알고리즘은 Sun Ultra 2에서 ANSI C 언어를 사용하여 테스트되었으며, 기존의 필터 방법과의 제시된 필터 방법간의 PSNR, MSE, RMSE 값의 비교를 통해 비교 영상과 잡음들에서의 필터 성능과 효과를 제시하였다.
DMB 및 WiBro 기술의 개발 및 보급으로 인해, 영상을 이용한 디지털 컨텐츠 산업이 발전하고 있다. 이에 따라, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 정확한 정보전달 및 보존을 위해 영상의 열화현상을 제거하여야 한다. 열화현상의 대표적인 원인으로 잡음이 알려져 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 가우시안 잡음환경하에서 영상복원을 위해 적응적인 임계값을 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 에지영상의 히스토그램으로부터 임계값을 설정하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터, MSE와 PSNR을 이용하여 제안한 방법의 잡음제거 성능을 확인하였다.
바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.
디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 열화가 발생하며, 잡음에 종류에는 salt and pepper 잡음, 가우시안 잡음 그리고 여러 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 기존의 필터들은 복합잡음 환경에서 단일 필터를 사용하여 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단 통해, 중심화소가 salt and pepper 잡음에 훼손된 경우 국부 마스크의 salt and pepper 잡음 밀도에 따라 공간 가중치 및 메디안 필터로 처리하고 가우시안 잡음에 훼손된 경우 국부 마스크의 표준편차에 따라 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다.
본 논문에서는 페이딩 채널에서 백색 가우시안 잡음과 임펄스성 잡음이 부가된 디지털 신호를 복원하기 위하여 적응 LMS알고리즘과 RLS 알고리즘을 사용하여 TDL 등화기, 결정 궤환 등화기, 그리고 격자 등화기의 성능을 평가하고 비교하였다. 오차 성능 분석 결과, 페이딩이 존재하고 임펄스성과 가우스성 잡음이 존재하는 채널에서 10-3BER을 얻기 위해서, 격자 등화기는 LMS이 등화기보다 3.0dB, RLS TDL 등화기보다 3.9dB의 신호대 잡음비(SNR)여유를, 그리고 LMS DFE 등화기보다 0.5dB, RLS DFE등화기보다 -0.5dB의 SNR 여유를 갖음을 확인하였다.
이 논문에서는 편이된 확률밀도함수 간 거리 측정이라는 새로운 거리 측정 기준을 제안하고 이에 관련된 등화 알고리듬을 도출하여 충격성 잡음과 시변 직류 잡음이 있는 다경로 채널에 적용하였다. 이러한 비 가우시안 잡음 환경에서 시행한 시뮬레이션의 결과로부터, 제안한 알고리듬이 충격성 잡음에 강인성을 보일 뿐 아니라 시변 직류 잡음도 제거하는 탁월한 능력을 가짐을 입증하였다.
영상신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위하여 마스크 내의 표준편차를 구하고 그 값을 임계값과 비교하여 레벨을 나누어 마스크 내의 각 화소값에 주는 가중치를 구한 후, 평균치를 출력영상의 화소값으로 하는 변형된 weighted mean filter를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단기준으로 PSNR을 사용하였다.
이 논문은 충격성 잡음 환경에 대해 상수 모듈러스 오차(CME)와 가우시안 커널에 근거한 블라인드 등화 알고리듬의 성능 분석을 보이고 있다. CME와 평균 자승 오차(MSE)에 근거한 상수 모듈러스 알고리듬(CMA)는 충격성 잡음 환경에서 수렴에 실패한다. 이런 충격성 잡음에 대한 내항성을 위해 최근에 소개된 코렌트로피 블라인드 등화 알고리듬도 PAM 변조 방식에서는 만족할 만한 결과를 보이지 못한다. 원래 가우시안 잡음 환경을 위해 제안되었던 최대 영-확률 블라인드 알고리듬(MZEP-CME)이 충격성 잡음 환경에서도 탁월한 성능을 보인다는 것이 이 논문의 이론적, 그리고 시뮬레이션을 통한 분석에 의해 입증된다. MZEP-CME 알고리듬의 가우시안 커널은 충격성 잡음에 의해 발생하는 출력 신호 전력과 CME 사이의 큰 차이에 민감하게 반응하지 못하게 하는 강한 영향력을 발휘한다.
디지털 영상은 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 또는 임펄스 잡음이 대표적이다. 한편, 영상은 복합잡음에 의해 훼손되는 경향이 많으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위해, 먼저 잡음의 종류를 판단한 후, 판단된 결과에 따라 변형된 스위칭 메디안 필터와 변형된 적응 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. 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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