• 제목/요약/키워드: 가중 중앙값 필터

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여러 가지 상황에서의 Image Filtering (Image Filtering in many different cases)

  • 방정원
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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    • pp.289-291
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    • 2016
  • 본 논문에서는 VR의 발전과 함께 주목받고 있는 컴퓨터 비전 관련 기술들에 대하여 살펴보고, 가장 먼저 선행되어야 하는 이미지 필터링 알고리즘에 대하여 살펴 본다. 다양한 case에서의 여러 Image Filter를 구현, 성능을 비교 분석해 보고, 정확도를 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 연구한다.

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퍼지 클러스터를 적용한 RWM 필터 (RWM Filter Adopting Fuzzy Cluster)

  • 이봉영;윤광호;이후민;남문현
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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    • pp.2078-2080
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    • 2001
  • 본 논문은 기존의 가중 메디안 필터에 음의 가중치를 갖는 recursive weighted median(RWM) 필터 구조를 소개하고자 한다. 이는 연산과정에 퍼지 클러스터를 적용하여 또 다른 구조의 RWM 필터를 제안하였다. 제안된 RWM 필터는 infinte impulse response(IIR) 선형 필터의 부류로 상사되는 것으로서 기존의 선형 IIR 필터와는 달리 강건한 대역 또는 고역통과 필터의 특성 뿐만 아니라 피드백 되어진 계수 값에 상관없이 항상 BIBO 시스템에서의 안정성과 잡음에 강건한 특성을 나타낸다. 특히 퍼지 클러스터를 적용하여 중앙값 주변의 값을 적절히 취함으로서 신뢰성과 보다 빠른 연산속도의 성능을 여러 다른 구조의 필터들과 성능 비교 실험을 통해 입증하였다.

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복합 잡음 저감을 위한 반복 가중 평균 필터 (An Iterative Weighted Mean Filter for Mixed Noise Reduction)

  • 이정문
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.175-182
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    • 2017
  • 영상데이터를 획득하거나 저장하는 과정에서는 주변 환경이나 장치의 특성에 따라 잡음이 발생한다. 또한 영상의 전송과정에서도 채널 간섭에 의한 잡음이 발생할 수 있다. 이러한 잡음은 정보의 손실을 가져옴으로써 이어지는 영상처리 단계에서 화질의 저하가 나타나게 된다. 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 들 수 있는데, 영상처리는 일반적으로 이들이 혼재하는 복합 잡음 환경에서 이루어진다. 본 논문에서는 복합 잡음을 저감할 수 있는 반복 가중 평균 필터를 제안한다. 먼저 입력 영상으로부터 임펄스 잡음 화소를 제거한 다음, $3{\times}3$ 슬라이딩 윈도우 영역에 대해 가중 평균 마스크 연산을 수행하여 중앙 화소값을 구하는 간단한 방법이다. 제거된 임펄스 잡음 화소가 가중 평균값으로 모두 채워질 때까지 필터링을 반복한다. 제안한 필터를 ${\sigma}=10$인 가우시안 잡음과 다양한 밀도의 임펖스 잡음이 포함된 영상에 적용하여 처리한 결과, 잡음 밀도 60% 이하에서 기존의 SAWF, AWMF, MMF 등에 비해 PSNR이 각각 최대 12.98 dB, 1.97 dB, 1.97 dB 개선되었다.

가중중앙값 필터를 이용한 에지 방향성 보정 기반 디인터레이싱 기법 (Deinterlacing Method Based on Edge Direction Refinement Using Weighted Median Filter)

  • 장승민;김영철;홍성훈
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제46권4호
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    • pp.89-96
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    • 2009
  • 본 논문에서는 에지 방향성 보정을 고려한 효율적인 공간적 디인터레이싱 알고리즘을 제안한다. 기존의 에지기반 디인터레이싱 알고리즘들은 다른 공간적 디인터레이싱 알고리즘들에 비해 시각적으로 우수한 결과를 나타내지만 화소단위의 상관도를 이용하여 화소를 보간하기 때문에 잘못된 에지 방향을 찾게 될 경우 영상에 잡음이 발생한다. 제안한 알고리즘은 이러한 단점을 보완하기위해 보간할 화소 주변의 에지 방향성을 검출하고 구해진 정보에 따라 가중중앙값 필터를 적용하여 에지의 방항성을 보정함으로써 정확한 에지의 방향을 찾아낸다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 공간적 디인터레이싱 방법들에 비하여 객관적인 PSNR 성능과 주관적 화질도 우수함을 알 수 있다.

PET 영상의 잡음개선을 위한 적응적 공간 필터 개발 (Development of Adaptive Spatial Filter to Improve Noise Characteristics of PET Images)

  • 우상근;최용;임기천;송태용;정진호;이경한;김상은;최연성;박장춘;김병태
    • 대한의용생체공학회:의공학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.253-261
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    • 2002
  • 양전자방출단층촬영기(Positron emission tomography, PET) 영상 개선을 위하여 적응적 공간 필터를 개발하였으며. 개발한 필터의 성능을 시뮬레이션데이터. 모형 PET 영상과 환자 PET 영상을 이용하여 평가하였다. 경계화소로 검출된 화소와 윈도우내의 모든 화소값이 동일한 화소는 보존하고. 그 외 화소에 대하여 2:7:2 비율로 가중치를 주어 정열한 후 중앙의 9개 화소에 대한 평균값으로 대치하였다. 경계화소를 검출하기 위하여 두 개의 임계값(TH7, TH2)을 이용하였으며. 다음의 조건을 만족하면 경계화소로 판단하였다 . THl ($pix_max{\times}0.1/log_2(NPM)$, NPM :주변값중 최상위 값과 최하위 값을 제외한 주변값들의 평균) 보다 작은 ADs (중앙값과 주변값의 차에 대한 절대값) 개수는 8-k이고. TH2 ($NPM{\times}0.1$) 보다 큰 ADs 개수는 k. 여기서 k는 2, 3 ‥‥ 6의 값을 가진다 성능평가 결과 이 연구에서 제안한 필터가 가우시안 필터, 가중메디안 필터, 부분집합평균메디안 필터 등과 비교하여 우수한 성능을 제공하는 것을 관찰하였다. 본 논문에서 개발한 간단한 적응적 공간 필터는 공간 분해능 저하는 최소화하면서 균일도와 대조도를 향상시키는데 효과적 이여서 정확한 PET 영상 해석에 기여할 것으로 기대된다