AWGN 환경에서 영상복원을 위한 마스크매칭 기반의 디지털 필터 알고리즘

천봉원,김남호 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회논문지 Vol.25 No.2

In modern society, various digital communication equipments are being used due to the influence of the 4th industrial revolution, and accordingly, interest in removing noise generated in the data transmission process is increasing. In this paper, we propose a filtering algorithm to remove AWGN generated during digital image transmission. The proposed algorithm removes noise based on mask matching to preserve information such as the boundary of an image, and uses pixel values with similar patterns according to the pattern of the input pixel value and the surrounding pixels for output calculation. To evaluate the proposed algorithm, we simulated with existing AWGN removal algorithms, and analyzed using enlarged image and PSNR comparison. The proposed algorithm has superior AWGN removal performance compared to the existing method, and is particularly effective in images with strong noise intensity of AWGN. 현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있으며, 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음 제거에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상의 경계선과 같은 정보를 보존하기 위해 마스크매칭에 기반하여 잡음을 제거하며, 입력 화소값과 주변 화소의 패턴에 따라 서로 유사한 패턴을 지닌 화소값들을 출력 계산에 사용한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 기존 방법에 비해 AWGN 제거 성능이 우수하였으며, 특히 AWGN의 잡음 세기가 강한 영상에서 효과적인 모습을 보였다.

AWGN 환경에서 공간 가중치 필터에 관한 연구

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.3

최근, 디지털 영상 장치들이 대중화되면서 화질에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리하는 과정에서 여러 원인에 의해 영상이 열화되며, 주로 잡음에 의한 것이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 완화하기 위해 공간 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 공간적 거리에 따라 가중치를 설정하였으며, 기존의 방법들과 각각 비교하였다. 새로운 알고리즘은 효과적으로 AWGN의 영향을 완화시킬 뿐만 아니라, 영상 세부정보도 보존하였다. Recently, with the popularization of digital devices, the requirements of image quality is becoming higher and higher. However, the images are frequently corrupted in the image data processing, there are several reasons for this and the noise is considered as the main reason. Therefore, in order to alleviate the influence of AWGN(additive white Gaussian noise) in image, this paper puts forward the spatial weighted filtering algorithm. The algorithm set the weighted value according to the spatial distance, compared with the existing methods. The algorithm not only alleviated the influence of AWGN effectively but also reserved image details.

AWGN 제거를 위한 개선된 가중치 필터

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2013 한국정보통신학회논문지 Vol.17 No.5

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 디지털 장치에 대한 수요가 급격히 성장되면서 영상의 화질에 대한 기대가 증가되고 있다. 그러나 영상은 여러 가지 원인에 의해 훼손되며, 그 주요원인은 잡음에 의한 것이다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거를 위한 활발한 연구가 진행되고 있다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 평균 필터(mean filter) 등 기존의 방법들은 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 본 논문에서는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위하여, 공간 가중치와 변형된 적응 가중치를 결합한 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 방법은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었다. Recently, the expectation of quality about images over the increasing demand of digital devices is increasing with the development of the technology of the digital. But the images are degraded by a variety of causes, and the main reason is the noises. Therefore, the necessity of denoising comes to the fore, and the research for denoising is progressing dynamically. The images are mainly degraded by AWGN(additive white Gaussian noise), and the characteristics of denoising of existing methods such as mean filter are insufficient. In this paper, an algorithm combined by the spatial weighted filter and the modified adaptive weighted filter is proposed in order to effectively remove the AWGN. In the simulation result, the proposed algorithm showed excellent denoising capabilities.

AWGN 환경에서 잡음 특성을 고려한 변형된 가우시안 필터

천봉원,김남호 한국융합신호처리학회 2019 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.20 No.3

Through the 4th Industrial Revolution, various digital equipments are being distributed, and accordingly, the importance of data processing is increasing. As data processing has a great effect on the reliability of equipment, its importance is increasing, and various studies are being conducted. In this paper, we propose an algorithm to remove AWGN in consideration of the noise in the image. The proposed algorithm is used in the filtering process by inferring the standard deviation of the image noise. The noise is removed by dividing the filter for the high frequency component and the filter for the low frequency component compared with the standard deviation of the filtering mask. The proposed algorithm is simulated with the existing methods for evaluation and compared and analyzed by difference image, PSNR and profile. The proposed algorithm minimizes the effect of noise and preserves the important characteristics of the image and shows the performance of efficient noise removal. 4차 산업혁명을 통해 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 표준편차를 유추하여 필터링 과정에 사용하였으며, 필터링 마스크의 표준편차와 비교해 고주파 성분에 대한 필터와 저주파 성분에 대한 필터를 구분하여 잡음을 제거하였다. 제안하는 알고리즘을 평가를 위해 기존 방법들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR과 프로파일을 통해 비교 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

AWGN에 훼손된 영상복원을 위한 복합 필터 알고리즘에 관한 연구

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2012 한국정보통신학회논문지 Vol.16 No.5

현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상의 우수한 화질을 위해 열화현상을 제거하여야 한다. 잡음은 열화현상의 대표적인 원인으로서, 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손된다. 따라서 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 공간영역에서의 워너 필터와 웨이브렛 영역에서의 임계값 잡음 처리방법을 병렬 연결하여 처리하는 복합 필터 알고리즘을 제안하였다. 웨이브렛 영역에서의 처리방법은 각 스케일에 따라 서로 다른 thresholding function을 사용하여 처리하며, 제안한 변형된 thresholding function은 parent 웨이브렛 계수와 child 웨이브렛 계수를 이용함으로서, 우수한 잡음제거 특성을 나타냈다. Nowadays, image processing has been applied in a variety of fields. In order to preserve the high quality of visual the degradation phenomenon for images should be removed. Noise is one of the representative elements cause of the degradation phenomenon and AWGN(additive white Gaussian noise) always damages images. In this paper, an mixed filter algorithm, which is based on parallel denoising method, is proposed to suppress AWGN. This algorithm parallels the spatial domain wiener filter and the wavelet domain thresholding method which thresholding function is selected based on scale level. The proposed modified thresholding function which considers the dependency between parent and child coefficient performs well on suppressing noise.

AWGN 환경에서 영상복원 필터에 관한 연구

김남호,Kim, Nam-Ho 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.4

최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. Recently, with the development of hardware and software technology related with image information delivery, the demand for various multimedia service has increased. But, the process of treating, sending, and storing image signals generates image degradation by various external causes. The main cause of image degradation is noise. image is mostly damaged by AWGN (additive white Gaussian noise). Therefore, there have been active researches on noise elimination. This paper, to reduce the effects of AWGN added to the image, suggests a noise-eliminating algorithm which is excellent in low-frequency and high-frequency characteristics in space. And, this paper, through simulation techniques, compared the result of the suggested algorithm with those of the existing methods. And, to evaluate the performance of it, PSNR (peak signal to noise ratio) was used.

AWGN 환경에서 표준편차 및 추정치를 통한 잡음 제거 알고리즘

천봉원,김남호 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.11

The importance of communication and data processing is increasing with the advance of the Fourth IndustrialRevolution. Hence, the importance of video and data processing technologies, which directly influence the accuracy andreliability of equipment, is also increasing. In this research report we propose an algorithm for calculating the final outputby estimating the standard deviation and estimate required for removing AWGN while adapting to changes in thefrequency factors of video. This algorithm calculates the final output by checking an estimated value against the effectivepixel range, which is obtained from the standard deviation of mask factors. Subsequently, the weighted value is computed,taking into account the filter output. To evaluate the functionality of this algorithm, it is compared with themost-commonly used present method through simulation. The simulation results show that the important features of theimage are preserved and efficient noise cancellation performance is demonstrated. 4차 산업혁명의 발전에 따라 통신 및 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이에 따라 장비의 정확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 영상 및 데이터 처리의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 영상의 주파수 성분의 변화에 적응하며 AWGN을 제거하기 위해 표준편차와 추정치의 유추를 통해 최종 출력을 산출하는 알고리즘을제안하였다. 제안한 알고리즘은 마스크 성분의 표준편차를 통해 유효 화소 범위를 설정하여 추정치를 구하며, 가중치를 적용한 후 필터의 출력에 가감하여 최종 출력을 계산한다. 그리고 제안하는 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 비교 분석하였으며, 시뮬레이션 결과 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적인 잡음 제거성능을 보였다.

AWGN 제거를 위한 표준편차 기반의 거리가중치 필터

박화정(Hwa-Jung Park),김남호(Nam-Ho Kim) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2

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 modern society, with the development of IoT technology, various digital equipment is being distributed in a wide range of fields such as CCTV and exploration robots. Accordingly, the importance of data processing is increasing, and various studies are being conducted to remove noise generated in the process of receiving data in the imaging field. Representative noise includes additive white Gaussian noise (AWGN), and existing filters for removing noise include an average filter (AF), an alpha trimmed average filter (A-TAF), and a median filter (MF). However, existing filters have a disadvantage in that they show somewhat insufficient performance in noise removal characteristics in high frequency areas. Therefore, in this paper, in order to effectively remove AWGN existing in the high frequency region, a weight filter according to a distance based on the standard deviation is proposed.

AWGN 잡음 제거를 위한 변형된 공간분할 평균필터

박화정(Hwa-Jung Park),권미래(Mi-Rae Kwon),김남호(Nam-Ho Kim) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.1

현대 사회는 아날로그 시대를 지나 디지털 영상시대로 나아가고 있으며, 이러한 시대의 흐름에 발맞춰 탐사로봇, 의료장비, CCTV 등 다양한 영상 기기들이 우리의 일상생활에 많은 도움을 주고 있다. 하지만 디지털 영상에서 다양한 원인으로 인해 발생하는 잡음들은 영상의 열화 현상을 일으킬 뿐 아니라, 화질을 훼손시키고 악화시킨다. 대표적인 잡음으로 AWGN이 있으며 이를 제거하기 위한 필터의 종류로 평균필터, 메디안필터, 알파 트림드 평균필터 등이 있지만, 이러한 필터들은 고주파 영역에서는 다소 미흡한 잡음 제거 성능을 보인다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상의 고주파 영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 변형된 공간분할 평균필터를 제안한다. The modern society is advancing from the analog era to the digital imaging era, and in line with the trend of this era, various imaging devices such as exploration robots, medical equipment, and CCTV are helping our daily life a lot. However, noises caused by various causes in digital images not only cause image deterioration, but also deteriorate and deteriorate image quality. A typical noise is AWGN, and types of filters to remove it include an average filter, a median filter, and an alpha-trimmed average filter, but these filters have a disadvantage in that they show somewhat inadequate noise reduction performance in the high frequency region. Therefore, in this paper, a modified spatial division average filter based on standard deviation is proposed to effectively reduce AWGN existing in the high frequency region of the image.

잔차연결 기반의 AWGN 제거를 위한 CNN 학습 알고리즘

천봉원,김남호 한국정보통신학회 2023 한국정보통신학회논문지 Vol.27 No.6

With the development of IoT and AI technology in modern society, diverse fields are being automatized. The automation system using images detects characteristics of the ones gained with a camera or sensors or categorizes objects. Yet, noise can be made for different reasons in the process of getting images, and the part damaged by noise can be detected in error or cause the detection rate to become reduced. In this paper, the learning algorithm to restore images damaged by AWGN based on the residual connection was suggested. Regarding the proposed algorithm, the hidden layer of the convolution neural network was divided into three blocks depending on the depth of the network, and the learning data of each blcok was delivered to the link layer using the residual link. The final result was obtained using the output of the link layer, and the noise of images was removed by obtaining the estimated noise with the studied neural network. 현대사회는 IoT 기술 및 인공지능 기술의 발전에 따라 다양한 분야에서 자동화가 이루어지고 있다. 영상을 사용하는 자동화 시스템은 카메라 또는 센서로 획득한 영상에서 특징을 검출하거나 객체를 분류한다. 하지만 영상을 획득하는 과정에서 다양한 원인으로 영상에 잡음이 발생하여 잡음에 훼손된 영역을 객체로 오검출하거나 검출률 저하를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 잔차연결에 기반한 AWGN에 의해 훼손된 영상을 복원하는 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 합성곱 신경망의 은닉층을 네트워크 깊이에 따라 세 개의 블록으로 구분하였으며, 각각의 블록의 학습 데이터를 잔차연결을 사용하여 연결 계층에 전달한다. 최종 결과는 연결 계층의 출력을 사용하여 구하며, 학습된 신경망으로 잡음 추정 값을 구하여 영상의 잡음을 제거한다.