Salt and pepper is a type of impulse noise. It may appear due to an error in the image transmission process and image storage memory. This noise changes the pixel value at any position in the image to 0 (in case of pepper noise) or 255 (in case of salt noise). In this paper, we present an algorithm for SAP noise reduction. The proposed method consists of three steps. In the first step, the location of the SAP noise is detected, and in the second step, the pixel value of the detected location is restored using a weighted average of the surrounding pixel values. In the last step, a reliability matrix around the reconstructed pixels is constructed, and additional correction is performed with a weighted average using this. As a result of the experiment, the proposed method appears to have similar or higher objective and subjective image quality than previous methods for almost all SAP noise ratios.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
제안된 국부적응 2차원 변화율 메디안 필터는 변화율의 추정치에 의해 필터를 출력 방법을 결정하여 경계를 손상시키지 않고 잡음을 제거하는 효과를 가진 4가지의 알고리즘으로서 Subfilter Size를 변형하면 Corner를 복원할 수 있고 평균 Subfilter 대신 중앙연상르 취하면 완벽한 Cornoer 복원이 된다. 실 영상에 적용하여 알고리즘의 성능이 경계를 흐리지 않고 잡음의 영향을 감소하는 효과를 확인하였다.
Ship detection in synthetic aperture radar(SAR)imagery has long been an active research topic and has many applications. In this paper,we propose an efficient method for detecting ships from SAR imagery using filtering. This method exploits ship masking using a median filter that considers maximum ship sizes and detects ships from the reference image, to which a Non-Local means (NL-means) filter is applied for speckle de-noising and a differential image created from the difference between the reference image and the median filtered image. As the pixels of the ship in the SAR imagery have sufficiently higher values than the surrounding sea, the ship detection process is composed primarily of filtering based on this characteristic. The performance test for this method is validated using KOMPSAT-5 (Korea Multi-Purpose Satellite-5) SAR imagery. According to the accuracy assessment, the overall accuracy of the region that does not include land is 76.79%, and user accuracy is 71.31%. It is demonstrated that the proposed detection method is suitable to detect ships in SAR imagery and enables us to detect ships more easily and efficiently.
Because salt and pepper noise is a type of impulse, even a small amount of noise could cause a large image degradation. In this paper, we proposed a salt-and-pepper noise removal method using the convolutional neural network. It consists of four phases. In the first step, the proposed method reconstructs noisy image using a traditional salt-and-pepper noise reduction method, and in the second step, the result image of previous step is filtered with Gaussian low pass filter. After that, we reconstruct the filtered image using convolution neural network. In the last step, the pixels with salt-and-pepper noise are replaced with the result of previous phase. Simulation results show that the proposed method yields not only objective image qualities(PSNR, SSIM) but also subjective image qualities for all SAP noise ratios.
다양한 멀티미디어 서비스에 대한 요구가 증가됨에 따라, 영상을 정보전달의 수단으로 사용하기 위한 기술들이 급격히 발전하고 있다. 영상에 첨가되는 여러 가지 잡음을 제거하기 위해, 평균 필터, 메디안 필터, 가중치 필터 방법 등이 제안되었으나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존 성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 먼저 잡음을 판단한 후, 변형된 메디안 필터와 적응 가중치 평균 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 비교하였으며 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
영상처리는 사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 발전함에 따라 응용분야가 점차 다양해지고, 중요한 분야로 각광 받고 있다. 특히 영상복원은 영상처리의 핵심기술로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 밀도에 따라 국부 마스크의 크기를 가변하는 변형된 적응 스위칭 메디안 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
Based on the detection of the size of datas of multipath channel characterization, we propose a new algorithm. called the impulse size based adaptive median filter(ISMF), for ghost cancellation system. The ISMF consists of two levels. The first one is the impulse noise size detection level and the second one is the adaptive median filtering level to remove the impulse noise detected. Test results confirm that the proposed ISMF removes impulse noise due to multipath channel characterization while preserving signal as well as ghosts so that the LMS algorithm performs effectively.
A technical method of noise modeling and adaptive filtering reducing of speckle noise in ultrasonic medical images is presented. By adjusting the characteristics of the filer according to local statistics around each pixel of the image as moving windowing, it is possible to suppress noise sufficiently while preserve edge and other significant information required in diagnosis. Homogeneous factor(HF) from the noise models that enables the filter to recognize the local structures of the image is introduced, and an algorithm for determining the HF fitted to the diagnostic systems with various inner statistical properties is proposed. We show by the experimented that the performance of proposed method is superior to these of other filters and models in preserving small details and suppressing the noise at homogeneous region.
The image signal is often affected by the existence of noise, noise can occur during image capture, transmission or processing phases. noises caused the degradation phenomenon and demage the original signal information. Many studies are being accomplished to restore those signals which corrupted by mixed noise. In this paper, we proposed mixed weighted filter for removing Gaussian and impulse noise. we first charge the noise type, then, Gaussian is removed by a weighted mean filter and impulse noise is removed by self-adaptive weighted median filter that can not only remove mixed noise but also preserve the details. And through the simulation, we compared with the conventional algorithms and indicated that proposed method significant improvement over many other existing algorithms and can preserve image details efficiently.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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