본 논문은 영상을 획득할 때 잡음센서나 통신채널 불량으로 흔히 생기는 임펄스 잡음을 효율적으로 제거하는 방법에 대해 논의 하고자 한다. 제안된 방법은 잡음 픽셀 검출과 추정이라는 두 단계에 의해 이루어진다. 임펄스 잡음 검출기를 통하여 영상 전체에 걸쳐 잡음 픽셀여부를 검출한 후 잡음 픽셀로 판정되면 주변의 잡음 픽셀 개수에 따라 적응력 있게 $3{\times}3$ 윈도우의 가중평균 혹은 $5{\times}5$ 윈도우의 가중평균을 사용하여 추정한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상실험을 통하여 기존의 잡음 제거 방법들과 정성적인 비교, PSNR과 MAE를 통한 정량적인 비교 그리고 수행 시간을 측정한 결과 제안된 방법은 잡음 제거는 물론 원영상에 대한 상세한 정보 보존력이 뛰어나고 수행 시간 면에서도 우수함을 보였다.
In this paper, we propose an enhancement of the ultrasonic image for non-destructive inspection of aircraft composite materials. The ultrasonic images are corrupted by a speckle noise which has the characteristic of granular pattern noise and is in all types of coherent imaging systems, the signal independent and multiplicative noise. In this paper, we derive a filter, called the AWLF(Adaptive Window Log Filter), from the nature of the speckle. The filter is made of the MEAN Filter in the edge region and Log Filter in the flat or noise region. To make a distinction between edge and flat region, we calculate the inclination around the local window instead of computing the local statistics of pixels such as local mean ${\bar{M}}$ and standard deviation ${\sigma}_s$. According to the obtained region, edge region is performed by the mean filter and flat region by the Log filter. Performance of the proposed filter is evaluated by the Enhanced Factor$(F_e)$ and the Speckle Index(SI).
현대 사회는 IoT 기술의 발달에 따라 CCTV, 탐사로봇 등 폭넓은 분야에서 다양한 디지털 장비들이 보급되고 있다. 이에 데이터처리의 중요성이 커지고 있으며, 영상 분야에서도 데이터를 수신하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 잡음으로 AWGN(additive white Gaussian noise)이 있으며, 잡음을 제거하기 위한 기존의 필터로는 평균필터(AF : average filter), 알파 트림드 평균필터(A-TAF : alpha trimmed average filter), 메디안필터(MF : median filter) 등이 있다. 하지만 기존의 필터들은 고주파영역에서의 잡음 제거 특성이 다소 미흡한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 거리에 따른 가중치필터를 제안한다.
In this paper, a MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain is proposed for restoring an ultrasonic images corrupted by speckle noise. In order to remove effectively the speckle noise which is a kind of multiplicative noise, speckle noise is transformed into a form of additive noise and then the additive noise is denoised through the MMSE filter in homomorphic wavelet transform domain. The proposed method shows much higher quality in terms of ISNR and subject quality.
In this paper we propose the impulse noise-robust Wiener filter based on a combination of Wiener and modified trimmed mean(MTM) filters. The robust Wiener filter uses the trimming operation of the MTM filter to replace the outliers with the median within the window and the new set of samples which can be considered as the random process with same mean are inputted into the following Wiener filter. We show that the robust Wiener filter is effective in frequency selective filtering of nonstationary signals while preserving signal edges with the rejection of impulse noise.
The INS/GPS integration system is designed by employing an adaptive filter that can estimate the measurement noise variance using the residual of the filter. To verify the efficiency of the proposed loosely-coupled INS/GPS integration system, simulation is performed by assuming that GPS information has large position errors. Simulation results show that the proposed integration system with the adaptive filter is more effective in estimating the position and attitude errors than those with the Extended Kalman Filter.
본 연구에서는 임펄스 잡음과 가우시안 잡음 및 혼재된 영상의 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 평균 근사 값 필터를 제안한다. 먼저, 잡음을 검출하기 위한 단계로서 적용 마스크 내의 최소 최대값을 제거한 평균을 구한 후, 화소 값과 평균값의 차이가 임계 값 이상인지 알아본다. 화소 값이 임계 값 이상이면 잡음으로 처리하고, 임계 값 이하이면 비 잡음으로 처리한다. 다음으로, 잡음을 제거하기 위한 단계로서 잡음이 포함된 화소의 최소 최대값을 제외한 평균값과 마스크 내 가장 근사한 값을 화소 값으로 출력한다. 이러한 평균 근사 값 필터를 혼재된 잡음 영상에 적용한 결과, 중앙값 필터와 평균값 필터만을 각각 적용했을 때에 비해 0.4[dB] 이상 효과적으로 잡음을 제거할 수 있었다.
인위적으로 noise factor를 주고 그 위에 촬영을 하여 노이즈와 영상의 복합물을 만들었다. 그 후 Low Pass Filter(LPF)와 Median Filter(MF)의 두 종류의 필터를 통하여 노이즈를 제거하고 노이즈를 나타내는 지표로 Signal To Noise Ratio(SNR), Peak Signal to Noise Ratio(PSNR), Mean Square Error(MSE)를 비교하였다. 또한 Median Filter의 kernel size에 따라서도 노이즈제거효과를 평가하였다. 각각의 처리된 영상과 원 영상을 비교하여 원 영상에 가까운 영상을 찾아봄으로서 어떤 필터가 유용하며 어떤 주파수대를 제거해야 하는가를 알고자 실험하였다. Cutoff frequency가 다른 필터를 비교 했을 때 noise power 값에는 상관없이 cutoff frequency $2/3\pi{\sim}3/4\pi$까지가 원 영상에 가까우면서 SNR, PSNR이 좋다. 따라서 높은 filter 효과를 나타낸다고 할 수 있다. Median filter의 kernel size가 커짐에 따라서 SNR 값이 커지며 반대로 MSE의 값이 작아져 filter 효과는 좋아 짐을 알 수 있다. 의료 영상에 filter를 적용하는 것에 대해서 대부분의 영상들이 filter 적용 후에 왜곡된 상이 되곤 하였다. 의료 영상은 다른 영상과는 달리 공간 분해능을 유지하면서 평활화(노이즈 제거)하는 것이 중요한 문제이다. SNR 등 정량적 지표에 의한 비교와 함께 시각적 평가가 병행되어야 할 필요가 있다.
Magneto-cardiogram(MCG) signals may be highly distorted by the environmental noise, such as power-line interference, broadband white noise, surrounding magnetic noise, and baseline wondering. Several kinds of digital filters and noise cancellation methods have been designed and realized by many researchers, but these methods gave some problems that the original signal may be distorted by digital filter due to the wideband characteristics of background noise. To eliminate noise effectively without distortion of MCG signals, we performed multi-level frequency decomposition using wavelet packets and local adaptive noise cancellation in each local frequency range. In addition to the proposed wavelet filter to eliminate these various non-stationary noise elements, the local adaptive filter using the least mean square(LMS) algorithm and the soft threshold do-noising method are introduced in this paper. The signal to noise ratio(SNR) and the reconstruction square error(RSE) are calculated to evaluate the performance of the proposed method and compared with the results of the conventional wavelet filter and adaptive filter. The experimental results show that the proposed local adaptive filtering method is better than the conventional methods.
현재 영화, TV, 카메라, 광고 등과 같은 대중 매체를 이용한 영상 처리 기술들이 급속도로 발전되고 있다. 그러나 영상은 데이터를 처리 전송 및 저장하는 과정에서 열화가 발생하며, 주요한 원인은 salt and pepper 잡음이 대표적이다. salt and pepper 잡음을 제거하기 위한 대표적인 필터는 CWMF(center weighted median filter), AMF(adaptive median filter) 등이 있으며, 이러한 필터들은 잡음 밀도가 높아짐에 따라 잡음제거 특성이 다소 미흡해지고 시각적인 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문은 salt and pepper 잡음을 효과적으로 제거하기 위해, 4개의 영역으로 세분화된 국부마스크를 적용한 메디안 필터를 제안하였으며, 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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