• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.20-21
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• 2018

행렬의 rank 최소화 기법은 영상 잡음 제거, 행렬 완성(completion), low rank 행렬 복원 등 다양한 영상처리 분야에서 효과적으로 이용되어 왔다. 특히 nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 기법은 convex optimization 을 통하여 대상 행렬의 특이값(singular value)을 thresholding 함으로써 간단하게 low rank 행렬을 얻을 수 있다. 하지만, nuclear norm 을 이용한 low rank 최소화 방법은 행렬의 rank 값을 정확하게 근사하지 못하기 때문에 잡음 제거가 효과적으로 이루어지지 못한다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거 하기 위해 다중 잡음 제거 영상을 이용하여 유사도가 높은 유사 패치 행렬을 구성하고, 유사 패치 행렬의 rank 를 non-convex function 을 이용하여 최소화시키는 방법을 통해 잡음을 제거하는 방법을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.147-157
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• 2002

영상 시퀀스에 포함된 잡음은 화질을 열화시키고 중요한 영상의 미세 정보를 훼손시킨다. 또한 잡음은 영상의 복잡성을 증가시키므로 영상의 압축효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 특성이 서로 다른 두개의 적응형 잡음제거 필터를 결합적으로 연결하여 잡음을 제거하는 공간결합필터와 시간결합필터를 제시하고, 이 결합필터들을 연결한 IIR필터 구조를 갖는 3차원 잡음제거 필터를 제시한다. 제시된 잡음제거 필터는 영상의 에지와 미세정보를 유지하면서도 평탄한 영상영역에 대해서는 강한 잡음제거를 수행하며 이웃한 프레임 사이에서도 잡음에 의한 시간적인 깜박임을 억제한다. 실험결과 제안된 잡음제거 필터는 기존 방식들에 비하여 객관적 화질뿐만 아니라 주관적인 화질을 크게 향상시킴을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.727-734
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• 2014

디지털 영상처리 기술은 영상의 압축, 인식 그리고 복원 등 많은 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 여전히 영상의 획득, 저장 및 전송하는 과정에서 잡음에 의해 영상의 열화가 발생하고 있다. 일반적으로 영상에 첨가되는 대표적인 잡음으로는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, 가우시안 및 임펄스 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있으며, 이러한 복합잡음을 제거하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에지를 보존하고 복합잡음을 제거하기 위하여, 잡음 판단을 거친 후, 화소집합의 메디안값 및 평균값에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.2001-2007
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• 2014

다양한 디스플레이 장치의 개발과 콘텐츠의 대중화로 영상신호 관련 기술들이 발전하여 왔다. 그러나 일반적으로 영상신호의 데이터 처리, 전송 및 저장하는 과정에서 여러 원인에 의해 잡음이 첨가되어 영상에 오류를 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, 주로 임펄스 잡음, 가우시안 잡음 및 두 가지 잡음이 중첩된 복합잡음 등이 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 임펄스 및 가우시안 잡음을 분류하여 각각 처리하는 복합적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 판단의 기준으로 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.526-532
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• 2022

IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.184-187
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• 2019

본 논문에서는 영상에서 발생하는 주기적 잡음을 제거하기 위해 다양한 필터들을 이용하여 성능 비교 실험을 수행한다. 영상의 주파수 도메인에서 지역적으로 잡음이 발생하면 영상의 공간 도메인에서 주기적인 잡음이 발생한다. 우선, 영상을 주파수 도메인에서 잡음을 야기시키는 영역을 분석하여 해당 영역에 지역적으로 노치 필터를 적용한다. 이를 통해 영상의 원신호를 유지하면서 영상에서 발생했던 주기적 잡음을 제거함으로써 영상의 화질이 개선됨을 실험을 통해 검증했다. 또한 객관적 지표 비교를 통해 3 가지의 지역적인 노치 필터들의 성능을 비교하고 최적의 필터를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.123-130
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• 2007

SAR 영상은 스펙클 잡음의 승법(multiplicative) 특성으로 인하여 영상 분석하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 사용하여 SAR 영상의 스펙클 잡음을 제거하고자 한다. 이를 위해 잡음영상에 대해 로그를 취해 얻은 가법(additive) 잡음 영상에서 웨이블렛 분해 한 후 잡음 성분을 제거하고 원영상을 얻기 위해 지수형태를 취한다. 웨이블렛 변환에서 임계치 처리는 소프트 임계법을 사용하고 VisuShrink, SureShrink, BayesShrink 그리고 수정된 BayesShrink 방법으로 임계값을 선택한다. 영상실험을 통하여 이들 임계값 선택 방법들 간의 비교는 수정된 BayesShrink 방법이 다른 방법들보다 좋은 영상의 질을 유지하고 있으며 또한 PSNR 면에서 좋은 잡음제거 성능을 갖고 있음을 알 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.281-284
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• 2000

이 논문은 웨이브릿 변환 영역의 백색 가우시안 잡음이 부가된 영상에서 최고 대역에서는 Donoho가 제시한 Visushrink 방법으로 잡음을 제거하고 최저대역을 제외한 나머지 대역들은 Monotonic 변환을 이용한 각 대역의 잡음편차를 추정하고 이를 VisuShrink 경계값에 적용하여 Soft-Threshold 기법으로 영상잡음을 제거하는 방법을 제안하였다. 실험 결과 이 논문에서 제시된 혼합방법에 의한 잡음 제거는 Donoho가 제시한 VisuShrink 방법보다 1㏈ 정도의 잡음제거 개선 효과가 있었다.

• 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.