영상 신호 처리 분야 중 잡음제거(denoising)는 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 자연 영상은 지역적 유사성 뿐 만 아니라 비지역적 유사성도 높다는 점은 널리 알려져 있다. 즉, 입력 영상의 특성을 결정짓는 에지나 텍스쳐 패턴이 떨어져 있는 영역에서도 반복적으로 나타난다. 본 논문에서는 비지역적 유사도가 높은 영상 블록을 검출하여 과충분한 신호 집합을 만들고 이를 3차원 변환을 통해 희소(sparse)하게 표현한 후 영상에 포함된 잡음 성분을 제거하는 잡음제거 알고리듬을 제안한다. 여러 영상에 대해 잡음제거 결과로부터 제안된 알고리듬이 부드러운 영역과 에지 영역을 잘 살려 원 영상을 복원할 수 있음을 알 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 잡음제거 알고리듬들과의 복원 성능 비교를 통해 상대적으로 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문은 디지털 신호에 포함되어 있는 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 프로그램 가능한 디지털 필터를 제안한다. 이러한 필터는 Altera사의 FPGA(Field Programmable Gate Array)인 cycloneII EP2C70F89618를 이용하여 구현하였다. 데이터 신호에 포함된 잡음 제거 알고리즘을 바탕으로 한 출력 영상 신호 결과로부터 알 수 있듯이 필터 적용 후 출력 영상은 적용 전의 출력 영상에 비해 다양한 잡음에 대해 잡음이 제거된 출력 영상 특성을 보임을 확인하였다.
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.
CCD 카메라를 이용해 영상을 취득하는 과정에서 조도가 낮을 경우, 자동이득제어(AGC)를 사용하여 자동적으로 부족한 출력 신호를 증폭하게 된다. 이 과정에서 신호와 함께 잡음도 함께 증폭하게 된다. 따라서 저조도 상황에서 취득한 영상은 잡음이 매우 강하여 기존의 방법으로는 잡음을 효과적으로 제거하기 어렵다. 본 논문에서는 잡음의 정도가 심한 저조도 영상의 잡음제거를 위하여 중심화소와 주변영역을 주파수 영역으로 변환하여, 신호 및 잡음의 주파수 특성에 따라 적응적으로 잡음제거를 수행하는 잡음제거 기술을 제안한다. 이러한 주파수 대역 별 특성의 차이를 비교하여 영상의 특징에 따른 적응적인 잡음제거를 수행하여 저조도 환경 영상의 화질을 개선하였다.
이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.
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.
디지털 영상 처리 분야에서 잡음 제거는 활발히 연구되어오고 있으며, 최근에는 블록 기반의 잡음 제거 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 WNNM(Weighted Nuclear Norm Minimization)과 블록 기반의 잡음 제거 방법을 적용하여 잡음 제거 방법에 대한 잠재력을 입증했다. 그러나 저계수행렬 근사 기반의 잡음 제거 알고리즘은 영상복원 과정에서 의도치 않은 아티팩트를 발생시킨다. 본 논문에서는 STFT(Short Time Fourier Transform)을 이용해 영상을 분석하여 기존 알고리즘에서 발생하는 아티팩트를 적응적으로 최소화시키는 방법을 제안한다. 성능을 확인하기 위해 다양한 잡음정도를 포함하는 영상에서 실험하였으며, 비교를 통해 제안된 방법이 기존의 잡음 제거 알고리즘보다 효과적으로 잡음을 제거하는 것을 확인했다.
컴퓨터 기술과 정보통신 기술의 발달로 인터넷 사용이 손쉬워 짐에 따라 청소년들에게 무제한으로 유해 사이트가 공개되어 많은 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자에게 음란 정보를 담고 있는 웹사이트 접근을 차단하는 방법에 관한 것으로 칼라 영상에서 인체를 검출하는 새로운 방법을 제안하였다. 효율적인 인체 검출을 위해 인체의 특징의 하나인 피부색을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)의 공간에서 조명의 강도 및 각도 차에 영향이 적은 H값과 피부색을 이루는 RGB(Red, Green, Blue)공간에서 R값의 비를 이용하여 추출하고, 미디언 필터를 사용하여 1차적으로 잡음 제거를 하고, 라벨링을 통하여 임계값보다 작은 라벨을 제거함으로써 2차적인 잡음을 제거한다. 다양한 자세의 전신을 템플릿으로 DB화하고, 유형을 2차적인 잡음을 제거한 영상의 크기와 동일하게 확대 한 다음, 템플릿 매칭으로 유사성을 비교하여 인체를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 피부색을 검출하는 제안 방법이 명암 차를 극복하였고, 다양한 피부색 검출에 양호한 방법임을 확인할 수 있었다. 또한 다양한 템플릿을 만들어, 1차 잡음제거와 라벨링으로 2차 잡음제거를 한 입력 영상과의 템플릿 매칭으로 다양한 자세의 인체를 검출할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.869-878
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2009
다양한 원인으로 발생하여 원래의 순수한 영상을 오염시키는 잡음을 제거하는 것은 영상처리 분야에서 가장 중요한 것이며 이를 위한 연구가 활발하게 진행되어 오고 있다. 본 연구에서 다루고자 하는 잡음제거 기법인 시그마 필터는 잡음을 감소하기 위하여 널리 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 바틀렛 검정을 사용하여 측정하고, 이를 통하여 잡음의 분산을 추정한다. 또한, 추정된 잡음의 분산의 크기를 시그마 필터에 응용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 통계적 알고리즘을 제시한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 성능이 잡음의 분산의 수준에 관계없이 현저하게 우수한 것을 알 수 있으며 그 효용성은 시각적으로도 명확하게 확인할 수 있다.
위성에 탑재된 전자광학 카메라(Electro-Optical Camera)로부터 획득된 영상에서는 카메라의 스캔 방향과 통일한 방향으로 "줄무늬잡음"이 발생하게 된다. 이는 센서의 특성이 통일하지 않고, 우주라는 열악한 환경에서 영상의 획득이 일어나기 때문이다. 똔 논문에서는 줄무늬잡음을 제거하기 위해 비선형 보정방법을 제안한다. 영상의 준균일성(quasi-homogeneous)과 센서특성의 시불변성(time-invariancy) 가정을 바탕으로, 보정하려는 열의 이웃 열을 참조하여 줄무늬잡음에 의한 오차를 추정하고 이를 최소화한다. 줄무늬 잡음 정도를 추정하기 위해 줄무늬잡음을 바이어스에 의한 것과 특성곡선의 경향 차이에 의한 것으로 나눈다. 바이어스에 의한 오차는 센서가 스캔하는 방향과 통일한 방향으로 통계적 특성을 이용하여 추정한다. 특성곡선의 경향차에 의한 오차는 보정하려는 열에서 동일한 박기 레벨을 갖는 화소들을 조사하고, 이들과 이웃하는 열의 동일 위치에 있는 화소의 밝기 레벨의 통계적 특성을 파악하여 추정한다. 이렇게 추정된 오차를 최소화함으로써, 줄무늬잡음을 효과적으로 제거하였다.적으로 제거하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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