A Study on Image Reconstructing Algorithm in Uniformly Distributed Impulsive Noise Environment

균등 분포된 임펄스 잡음 환경에서의 영상 복원 알고리즘에 관한 연구

Many researches have been processed to reconstruct corrupted an image by noise in fields of signal processing such as image recognition and compute. vision, and AWGN(additive white gaussian noise) and impulse noise are representative. Impulse noise consists of fired-valued(salt & pepper) impulse noise and random-valued impulse noise, and non-linear filters such as SM(standard median) filters are used to remove this noise. But basic SM filters still generate many errors in edge regions of an image, and in order to overcome this problem a variety of methods have been researched. In this paper, we proposed an impulse noise removal algorithm which is superior to the edge preserving capacity. At this tine, after detecting a noise by using the noise detector, we applied a noise removal algorithm based on the min-max operation and compared the capacity with existing methods through simulation.

영상에서 잡음을 제거하기 위한 연구는 영상인식과 컴퓨터비젼 등과 같은 신호처리 분야에서 활발하게 진행되고 있으며, AWGN과 임펄스 잡음이 가장 대표적이다. 그리고 임펄스 잡음에는 salt & pepper와 random-valued 임펄스 잡음이 있으며, 이러한 임펄스 잡음을 제거하기 위해 SM 필터와 같은 비선형 필터가 이용된다. 그러나 기본적인 SM 필터는 영상의 에지영역에서 여전히 많은 오류를 발생시키고 있으며, 이와 같은 단점을 해결하기 위해 다양한 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 영상의 에지보존 성능이 우수한 임펄스 잡음 제거 알고리즘을 제안하였으며, 이때 noise detector를 이용하여 잡음을 검출한 후, min-max 연산에 기반한 잡음 제거 알고리즘을 적용하였고, 시뮬레이션을 통해 그 성능을 기존의 방법들과 비교하였다.