SAR 영상은 speckle 잡음의 multiplicative 특성으로 인해 영상 해석에 많은 제약을 받고 있다. Speckle 잡음을 제거하기 위한 방법은 크게 여러 개의 독립 영상을 multi-looks 처리 방법과 디지털 영상 처리 기술을 이용하는 방법으로 speckle 잡음 특성에 따른 비선형필터의 적용이다. 본 연구에서는 국지적 통계 자료를 이용하는 LEE와 Refined LEE 필터 그리고 speckle 자체의 통계 특성을 이용하는 EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)필터를 이용하여 speckle 잡음을 제거하여 SAR 영상의 화질을 개선하고 그 결과를 기존의 mean과 median 필터와 비교하였다.
적응 CFAR(Constant False Alarm Rate) 알고리즘은 클러터 배경 환경에서 일정한 오경보 율을 유지하면서 탐지확률을 높이기 위해 사용된다. 특히 공간 상관관계, 크기 편차가 큰 비 균일한 클러터 환경에서 탐지성능을 향상시키기 위해서는 공간변화에 적응적인 필터링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 클러터 배경추정을 위해 이차원적으로 영역을 구분하여 대표 추정 값을 구하고, 보간(interpolation) 필터를 이용하여 최종 추정 값을 결정하는 이차원 블록 보간(Two-dimensional Block Interpolation : TBI) 적응 CFAR 알고리즘을 제안한다. 제안한 방법은 부분영역의 히스토그램 분포 중앙값을 영역 추정 값으로 선택함으로 불규칙 간섭신호 제거에 효과적이며, 블록 노드 추정 값을 이용하여 각 셀에 대한 최종 추정 값을 얻는 방식을 취함으로 인해 거리 셀 수가 많고, 고도 빔 수가 많은 시스템에서 클러터 필터링에 필요한 메모리 공간을 줄이는데 이점이 있다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 트랜스버설(transversal) 방식, 회귀(recursive)방식의 적응 CFAR 알고리즘과 탐지성능, 필요메모리 측면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
본 연구에서는 실제 야외 환경에서 얻어지는 영상열에서 차영상 기법을 이용하여 침입자를 감지하는 보안 시스템에서 필요한 참고영상 갱신 방안을 제안한다. 제안된 방법은 선별적 참고영상 갱신방법의 영역판별 오류에 의한 영향을 미디언 필터링(Median Filtering)을 이용하여 최소화하였다. 먼저, 연속적으로 들어오는 입력영상과 참고영상의 차영상을 얻어 상향조정된 임계치를 이용하여 이동물체 영역이 제거된 선별적인 임시영상을 생성한다. 그리고 조명의 변화나 이동물체의 외곽에 반응하는 배경물체의 오류를 제거하기 위해 미디언 필터링을 수행함으로써 불규칙적으로 발생하는 밝기변화에 적응할 수 있게 한다. 제안된 방법을 실제 야외 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과 기존의 참고영상 갱신방법보다 주위 잡음과 무관한 참고영상을 생성한 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권12호
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pp.3166-3179
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2013
A pre-processing system for adaptive noise removal is proposed based on the principle of identifying and filtering object regions and background regions. Human perception of images depends on bright, well-focused object regions; these regions can be treated with the best filters, while simpler filters can be applied to other regions to reduce overall computational complexity. In the proposed method, bright region segmentation is performed, followed by segmentation of object and background regions. Noise in dark, background, and object regions is then removed by the median, fast bilateral, and bilateral filters, respectively. Simulations show that the proposed algorithm is much faster than and performs nearly as well as the bilateral filter (which is considered a powerful noise removal algorithm); it reduces computation time by 19.4 % while reducing PSNR by only 1.57 % relative to bilateral filtering. Thus, the proposed algorithm remarkably reduces computation while maintaining accuracy.
영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 캐스케이드 필터 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 잡음검출과 잡음제거 등 두 과정으로 구성되었으며, 잡음검출을 위하여 마스크의 분산과 중앙화소에 의한 분산을 이용하였다. 또한, 잡음신호에 대해서 스위칭 self adaptive weighted median 필터로 처리한 후, 변형된 가중치 알고리즘을 적용하여 제거하였다. 제안한 알고리즘은 잡음신호만을 제거하고 비잡음신호는 그대로 보존하여, 우수한 에지 보존특성 및 잡음제거 능력을 나타내었다.
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.
In this paper, genetic algorithm based adaptive image enhancement filtering scheme is proposed and Implemented on FPGA board. Conventional filtering methods require a priori noise information for image enhancement. In general, if a priori information of noise is not available, heuristic intuition or time consuming recursive calculations are required for image enhancement. Contrary to the conventional filtering methods, the proposed filter system can find optimal combination of filters as well as their sequent order and parameter values adaptively to unknown noise types using structured genetic algorithms. The proposed image enhancement filter system is mainly composed of two blocks. The first block consists of genetic algorithm part and fitness evaluation part. And the second block consists of four types of filters. The first block (genetic algorithms and fitness evaluation blocks) is implemented on host computer using C code, and the second block is implemented on re-configurabe FPGA board. For gray scale control, smoothing and deblurring, four types of filters(median filter, histogram equalization filter, local enhancement filter, and 2D FIR filter) are implemented on FPGA. For evaluation, three types of noises are used and experimental results show that the Proposed scheme can generate optimal set of filters adaptively without a pioi noise information.
Digital image watermarking scheme using adaptive block division is proposed. To increase the perceptual invisibility, the image is divided into blocks by local properties and the human visual system (HVS), then the significant blocks are selected in the divided blocks. The significant coefficient is determined by Weber's law in these blocks. To increase the robustness, low frequency domains of the discrete cosine transform (DCT) and the discrete wavelet transform (DWT) are used. The watermark is embedded into the selected significant blocks of the DCT's and DWT's low frequency domains with adaptive watermark strengths. The watermark strength is determined by the variance and the local properties of the significant block. The experimental results prove that the proposed scheme has a good robustness against several image processing operations (e.g. median filtering, cropping, scaling, JPEG, JPEG2000, etc.) without significant degradation of the watermarked image.
비디오내에서의 자막은 비디오 내용을 전달하는 중요한 역할을 수행한다. 기존의 자막 영 역 추출방법들은 잡음에 민감하여 배경에서 자막 영역의 추출이 어려웠다. 본 논문에서는 다중 프레임 병합과 영역 최소 사각형을 이용하여 스포츠 비디오에서 자막 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 전처리과정으로서 명암 대비 스트래칭과 Othu Method를 이용하여 적응적 임계치를 추출할 수 있다. 다중 프레임 병합에 의하여 자막 프레임 구간을 추출하고, 자막 영역은 미디언 필터링, 형태학적 불림, 영역 레이블링, 후보 문자영역 필터링, 영역 최소 사각형 검출에 의하여 효율적으로 추출된다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권5호
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pp.591-596
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2011
Image denoising is a key issue in all image processing researches. Generally, the quality of an image could be corrupted by a lot of noise due to the undesired conditions of image acquisition phase or during the transmission. Many approaches to image restoration are aimed at removing either Gaussian or impulse noise. Nevertheless, it is possible to find them operating on the same image, which is called mixed noise and it produces a hard damage. In this paper, we proposed noise type classification method and a mixed nonlinear filter for mixed noise suppression. The proposed filtering scheme applies a modified adaptive switching median filter to impulse noise suppression and an efficient nonlinear filer was carried out to remove Gaussian noise. The simulation results based on Matlab show that the proposed method can remove mixed Gaussian and impulse noise efficiently and it can preserve the integrity of edge and keep the detailed information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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