• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.13 no.2
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• pp.376-381
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• 2009

The image data compression, recognition, restoration, etc. are parts of the digital image processing technology. In the process by various devices, noises would be made. Because the noise could damage the image, we use the image filter to preserve the original image from the noise. The image filter used in digital image process basically has a two-dimensional structure. There an two methods of creating the filter - One is reiterating one dimension and the other is using an indivisible two-dimension image filter. The image filter is being widely used along with one-dimension filter according to each noise, and various median filters are being used to remove the impulse noise. In this paper, I suggested a powerful modified median filter, and compared with conventional filters for objective verification.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.8C
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• pp.788-794
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• 2003

It is very important to construct statistical model in order to exactly estimate the signal variance from the noisy image. By using estimated variance of original image, in general, Wiener filter is constructed, and it is applied to the noisy image. In this paper, we propose a new statistical mixture modeling of wavelet coefficients for image denoising. Firstly, a simple classification method is used to construct a significance map that captures significant property of wavelet coefficients. Based upon the significance map, the state probabilities of mixture model is computed, and signal variance is estimated by using them. Experimental results show that the proposed method yields 0.1-0.2㏈ higher PSNR than conventional methods for image denoising.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.256-259
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• 2010

본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.06a
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• pp.209-212
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• 2007

Digital images are corrupted by noises, during signal acquisition and transmission. Amount those noises, additive white Gaussian noise (AWGN) and impulse noise are most representative. The conventional image restoration algorithms are mostly taken in simple noise environment, but they didn't perform very well in tempter noises environment. So a modified image restoration algorithm, which can remove complex noises by using the intensity differences and spatial distances between center pixel and its neighbor pixels as parameters, is proposed in this paper. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can't only remove AWGN and impulse noise separately, but also performs well in preserving details of images as edge.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.205-208
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• 2000

문자영상의 인식분야에서는 다양한 잡음으로 인해 손상된 영상을 개선하는 영상의 전처리 과정을 아주 중요시하고 있다. 본 논문에서는 영상의 객체 윤곽을 보호하면서 충격잡음에 효과적인 비선형 중간값(median) 필터를 먼저 적용하고, 영상객체에 대해 선택적으로 축소하고 확대하는 형태학(morphological) 필터를 직렬로 조합함으로서 선명한 문자 영상을 획득하였고, 좀 더 현실적인 문자를 인식하도록 Genesis 영상처리 보드와 이를 제어하는 MIL(Matrox Image Library) 패키지를 사용하여 실시간적으로 구현해 보았다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1483-1489
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• 2022

Recently, due to the influence of the 4th industrial revolution and the development of communication media, various digital video equipment are being used in industrial fields. Image data is easily damaged by noise in the process of acquiring and transmitting and receiving from the camera and sensor, and since the damaged image has a great effect on the processing of the system, noise removal is essential. In this paper, a weight filter algorithm using a weight graph is proposed to restoration images damaged by high-density impulse noise. The proposed algorithm obtains a weight graph using pixel values inside the filtering mask of the image, and restores the image by applying the final weight to the filtering mask. Simulation was conducted to analyze the noise removal performance of the proposed algorithm, and the magnified image and PSNR were used to compare with the existing method. The resulting image of the proposed algorithm showed excellent performance by removing high-density impulse noise.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.53-54
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• 2010

본 논문에서는 단일 채널 디지털 오디오 신호에서 스펙트로그램과 영상 처리 기법을 이용하여 크래클 잡음을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 오디오 신호의 주파수 특성을 효율적으로 분석하기 위해 스펙트로그램을 특정 컬러맵을 이용하여 컬러 영상으로 변환한 후 영상 처리 기법을 적용하여 크래클 잡음이 존재하는 구간을 검출하여 디지털 오디오 복원에 이용한다. 특히 고전영화에 나타나는 크래클 잡음은 에너지와 신호 길이가 음성이나 음악 신호와 유사하여 기존의 스펙트럴 음성 검출 기법으로는 검출에 어려움이 있다. 이에 비해 스펙트로그램 영상에서는 크래클 잡음이 다른 신호들과 구분되는 특성을 나타내므로 영상 처리 기법을 적용하여 경계 검출과 Hough 변환에 의한 선 검출을 이용하여 크래클 잡음을 검출한다. 제안된 알고리즘은 고전 영화 디지털 오디오 복원에 적용하였으며 크래클 잡음 검출에 우수한 성능을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.270-273
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• 2013

잡음이 존재하는 환경에서 이미지의 경계와 디테일을 살리는 것은 잡음을 제거하는 것에 있어서 가장 중요한 요소중의 하나이다. 이를 위한 방법 중 한가지는 Bilateral 필터를 이용하여 영상 잡음 제거를 하면서 영상의 경계와 디테일을 보존하는 방법이다. Bilateral 필터의 이러한 특성 때문에 최근 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거에 대한 연구가 한창 진행되고 있다. 이에 본 논문은 Bilateral 필터의 장점인 경계와 디테일을 부각시키는 능력을 개선하기 위해 가장 간단하다고 많이 알려진 영상의 경계 검출 알고리듬을 이용하여 더욱 효과적인 Bilateral 필터를 통한 영상 잡음 제거를 연구 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.160-163
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• 2009

최근 적외선 열 영상의 유용함이 발표되어감에 따라 이 기술에 대한 이해와 도입폭이 점진적으로 넓혀져 가고 있다. 국내는 물론 세계적으로 많은 제조, 개발 관련 업체들이 생겨나고 있으며, 업체들의 기술이 발전함에 따라 높은 온도 분해능과 해상도는 물론, 시스템 전체의 크기가 휴대가 가능할 정도로 소형화 되어가고 있는 추세이다. 이러한 열 영상 카메라에서 중요한 역할을 하는 적외선 열 감지 센서에서는 주변 온도, 대상 온도, 표면 온도 등의 측정 오차 및 열상 측정 소자의 온도, Bias 불안정 등의 매우 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하기 쉽다. 이러한 다양한 잡음의 감소는 해상도 및 온도 분해능의 향상과 직결되므로, 잡음을 줄이기 위한 많은 연구가 도처에서 행해지고 있다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로써 각각의 잡음 원인을 규명하지 않고 최종 열 영상 출력물에서 인접 프레임들의 비교, 혼합 하여 제거하는 3D Noise Reduction 기술을 이용해 노이즈를 감쇠하는 방법에 대해 연구하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.8B
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• pp.1129-1140
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• 2001

본 논문에서는 블록기반 동영상 부호화에서 나타나는 양자화 잡음을 그 특성에 맞게 모델링을 하고, 이를 기반으로 웨이블렛 변환(wavelet transform)을 이용하여 양자화 잡음을 제거하는 후처리 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 양자화 잡음을 특정 프로화일(profile)로 표현되는 블록화 잡음과 비에지 화소(non-edge pixel)에서 백색 가우시안 특성을 가지는 나머지 잡음의 합으로 모델링 한다. 이러한 양자화 잡음의 모델을 기반으로 정칙화 미분(regularized differentiation)을 표현하는 Mallat의 1차원 웨이브렛 변환을 이용하여 영상복원 관점에서 각각의 잡음을 제거한다. 먼저, 웨이브렛 영역의 블록경계에서 임펄스로 나타나는 블록화 잡음 성분들의 크기를 추정하여 줄임으로 해서 블록화 잡음을 제거한다. 이때 임펄스 크기의 추정은 메디안 필터와 양자화 파라미터(quantization parameter), 그리고 국부 활동도(local activity)를 이용하여 이루어진다. 그리고 나머지 잡음은 비에지 화소에서 연역치화(soft-thresholding)을 수행함으로써 제거한다. 이러한 후처리 방법의 구현은 실시간 응용을 위해 웨이브렛 필터를 이용하여 근사적으로 공간 영역에서 이루어진다. 실험 결과, 제안된 방법이 다양한 영상과 압축률에 대해 MPEG-4 VM(verification model) 후처리 필터(post-filter)보다 PSNR 성능뿐만 아니라 주관적 화질면에서도 우수함을 확인하였다.