• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.300-303
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• 2015

디지털 영상 처리는 메모리 소자 등의 급속한 진보에 의해 다양한 응용 분야에 실용화되고 있다. 그러나 영상 처리 과정에서 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음들을 제거하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로, 영상은 서로 다른 특성을 갖는 복합잡음에 의해 손상된다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위해, 잡음 형태에 따라 스위칭하여 처리하는 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise rato)을 사용하였으며, 기존의 방법들과 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.393-396
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• 2016

디지털 영상 처리는 지능적이고 효율적인 방법으로 처리, 분석하는 기술 분야이며, 다양한 응용 분야에 실용화되고 있다. 그러나 영상 데이터는 여러 가지 원인에 의해 잡음이 발생하고 있으며, 이러한 잡음들을 제거하기 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 일반적으로 잡음은 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 효과적으로 제거하고 우수한 에지 보존 특성을 갖기 위해, 잡음 형태에 따라 스위칭하여 처리하는 에지 보존을 위한 변형된 스위칭 필터를 제안하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제12권2E호
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• pp.19-26
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• 1993

이 논문에서는 가산성 잡음과 신호 의존성 잡음이 바라는 신호와 섞일 때, 약한 복합신호를 검파하는 국소 최적 검파기의 검정 통계량을 얻었다. 순가산성 잡음 분만 아니라 비가산성 잡음도 고려하기 위하여 일반화된 관측 모델을 사용하였다. 알려진 신호, 확률 신호, 그리고 신호 의존성 잡음 성분의 상대적인 크기의 모든 경우에 대하여 국소 최적 검정통계량을 얻었다. 또한, 국소 최적 검파기의 얼개를 그림으로 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.404-406
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• 2021

현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1215-1220
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• 2016

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터를 획득, 전송, 저장을 위한 멀티미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나 여전히 데이터를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며 이러한 잡음 제거에 관한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 국부 마스크 내의 잡음 밀도에 따라 선형 보간법, 히스토그램을 이용한 가중치 필터, 메디안 필터로 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.2239-2246
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• 2011

영상신호를 처리하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있으며, 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 중첩되어 생성된 복합잡음에 의해 훼손되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 에지정보를 고려하며 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise) 잡음이 중첩된 복합잡음을 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 잡음의 종류를 판단과정을 거친 후, 그 결과가 AWGN이라고 하면 self-adaptive weighted mean 필터를 사용하여 구하여진 값과 마스크 내의 중간값 사이의 평균을 출력으로 한다. 만약 임펄스 잡음이라고 판단 될 경우, 변형된 비선형 필터를 이용하여 처리한다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 테스트 영상들에 대한 시뮬레이션 결과로부터 제안한 방법은 기존의 방법들보다 잡음제거나 에지보존 등 방면에서 우수한 성능을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.647-653
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• 2016

최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 이에 따라 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 히스토그램과 기존의 공간 가중치를 이용하여 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=50%) 및 AWGN(${\sigma}=10$)에 훼손된 Lena 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 7.06[dB], 10.90[dB], 5.97[dB] 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.409-411
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• 2016

Salt and pepper 잡음은 카메라 오작동, 저장 매체의 메모리 오류, 전송 채널 에러 등 다양한 원인으로 발생한다. 기존의 salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터에는 SMF(standard median filter), CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 대표적이다. 그러나 기존의 필터들은 고밀도 salt and pepper 잡음 환경에서 잡음 제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 잡음 판단을 통해 중심화소가 비잡음인 경우, 원 화소 그대로 보존하고 잡음인 경우, 공간 가중치 마스크 및 메디안을 이용한 복합 필터를 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2701-2706
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• 2009

잡음은 임펄스 잡음과 AWGN(additive white gaussian noise)이 있으며, 이들 잡음을 제거하기 위한 다양한 방법들이 제안되었다. 잘 알려진 필터로는 Mean, Min-max, Median 필터 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음에 따라 각기 다른 특성을 나타낸다. 그리고 임펄스 잡음과 AWGN이 중첩된 환경에서는 단일 필터로서는 잡음제거에 있어 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 환경에서 영상을 복원하기 위해, 잡음확률을 이용한 필터를 제안하였으며,시뮬레이션을통해기존의방법들과그성능을비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.254-260
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• 2019

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 복합 잡음 환경에서 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단을 통해 영상 복원을 진행하며, 공간적 특성과 화소 변화를 고려하여 잡음을 제거한다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하여 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 및 프로파일 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.