영상복원을 위한 비선형 필터에 관한 연구

Abstract

현대 사회는 다양한 미디어와 통신기술의 급속한 발달로 고도의 디지털 정보화 시대를 맞이하게 되었으며, 이에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 그러나 영상은 실제의 대상으로부터 획득 및 저장되는 과정에서 노이즈에 의해 훼손되어 정보의 손실을 가져오며, 이러한 열화로 인해 실제와 많은 차이를 나타내게 된다. 일반적으로 열화의 주된 원인은 노이즈에 의한 것으로 알려져 있다. 대표적인 노이즈로는 AWGN(additive white gaussian noise)과 임펄스 노이즈가 있으며 이들 노이즈를 해결하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되었다. 이러한 임펄스 노이즈 제거 방법으로 알고리즘이 간단하면서 우수한 노이즈 제거 성능을 나타낸 SM(standard median) 필터가 많이 사용되며, 이를 응용한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 이러한 SM 필터는 영상의 에지영역에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 WM(weighted median) 필터, CWM(center weighted median) 필터와 같이 비교적 간단한 변형으로 영상을 개선할 수 있다. WM 필터는 입력영상을 보존하면서, 윈도우의 각 화소에 가중치를 적용하여 노이즈를 제거하며, CWM 필터는 WM 필터의 변형된 형태로서 윈도우의 중심 화소에만 가중치를 인가하여 처리한다. 그러나 이러한 필터들 역시 노이즈 밀도가 높은 경우에는 여전히 성능의 한계가 있다. 이에 따라 메디안 연산을 기반으로 하며, 노이즈 제거와 에지보존 성능을 동시에 만족시키는 많은 방법들이 소개되었다. 그러나 이러한 방법들은 메디안 연산이 비교적 많은 양의 연산을 필요로 하는 것과 복잡해진 알고리즘으로 인해 전체적인 연산량이 더욱 증가하여 긴 처리 시간을 필요로 하는 단점이 있다. 임펄스 노이즈를 제거하기 위한 또 다른 방법으로 비선형 필터가 제안되었으며, 이러한 방법은 데이터에 대한 정렬을 필요로 하지 않으므로, 적은 연산에 의해 구현이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위한 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.

According to the various mass media and development of the communication technology, modern society go into an advanced digital information age. So image become an important mean to store or express the data. Especially in digital image processing including image compression, image restoration, and image recognition, a lot of researches have progressed and noise removal skills of image restoration are essentially needed for getting a high quality image. These noise removal skills target the algorithm development to remove the variable noises efficiently which happen in the procedures of the data transmission. Generally, impulse noise and AWGN(additive white gaussian noise) are considered as representative noises which contaminate the digital image, and many considerable solutions are developed for the various types of noise caused by various factors. In the impulse noise environment, SM(standard median) filter is simple and it shows a great performance. Also, WM(weighed median) filter putting the weight in each pixel value and its modified CWM(center-weighted median) filter were proposed to enhance the image details. And various filters which applicate the SM filter and many modified median filters were proposed, so there has been a lot of progress in the impulse noise removal and the improvement of preserving performance. Although SM filter represents a good performance in the noise removal of image, it is insufficient at the edge preserving that is the other factor of image qualities. So, it can not be applied to the field that importantly considers the image details. Accordingly, modified median filter algorithms have been proposed to complement the defect, however they show the limit of increasing the image processing time a lot as repeatedly processing the computation. Therefore, in this paper, to restore the corrupted image by impulse noise, a nonlinear filter based on Min-max operation was proposed and it was compared with conventional methods through simulations.