• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.1431-1436
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• 2020

현대사회에서 CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상기기로 편리함을 도모한다. 하지만 야간에서 촬영된 영상이나 영상 신호가 송, 수신되는 과정에서 잡음이 빈번하게 발생한다. 이러한 잡음을 제거하지 않으면 영상의 식별이 어렵다는 문제점이 발생한다. 따라서 영상 정보에서 영상의 잡음 제거는 필수불가결한 단계이다. 영상 잡음 중 대표적인 임펄스 잡음으로 Salt and Pepper 잡음이 있다. 잡음을 제거하기 위한 방법으로 선행연구가 진행되어져 왔고 그중 대표적인 방법으로 CWMF, MMF, A-TMF 등이 있다. 이러한 필터들은 공통적으로 저밀도 잡음 영역에서는 우수한 성능을 보이지만 고밀도 잡음 영역에서 잡음 제거 성능이 다소 부족하다는 단점이 있다. 따라서 제안한 알고리즘은 히스토그램 그래프의 변곡점을 이용하여 영역을 나누어 특이점을 제거하고, 히스토그램 분포를 이용한 가중치 필터를 제안한다. 객관적인 판단을 위해 PSNR을 이용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1637-1643
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• 2022

최근 영상 및 보안, 시스템의 지능화 등 디지털 시장의 거대화 및 다양화로 인하여 이에 사용되는 영상처리기술의 수요 역시 증가하고 있다. 특히, CT, MRI, X-ray, 스캐너와 같이 잡음에 민감하게 반응하는 경우, 영상교정 및 복원을 위해 잡음 처리가 필수적으로 이루어져야 한다. 이중 대표적인 Salt and Pepper 잡음은 기존에도 연구가 활발히 진행되었지만, 여전히 잡음이 아주 많은 경우 상세 정보와 에지가 만족스럽지 못하고 흐려지는 한계를 가진다. 따라서 본 논문은 유클리드 거리 식에 따른 가중치를 부분 마스크에 적용하고, 원본과 가장 유사한 비잡음 화소만을 유효 화소로 사용하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 설계한 부분 마스크의 내부 화소 상태 및 마스크의 훼손 정도에 따라 필터의 종류를 결정하기 때문에, 훼손이 심한 환경에서도 우수한 잡음 제거 능력을 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.910-916
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• 2021

현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.207-213
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• 2022

최근 IoT 기술과 AI의 성능향상에 따라 폭넓은 분야에서 자동화와 무인화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상의 잡음 제거는 영상에 기반한 시스템에서 전처리 단계로 사용하는 중요한 과정으로 다양한 연구가 진행되었으나, 대부분의 경우 에지와 같은 고주파 성분에서 스무딩 효과에 의해 디테일한 정보를 보존하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 훼손된 영상을 가우시안 분포에 기반한 퍼지 가중치를 사용하여 복원하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.