A Study on Modified Adaptive Weighted Filter in Mixed Noise Environments

복합잡음 환경에서 변형된 적응 가중치 필터에 관한 연구

Nowadays, the demand for multimedia services has grown with the rapid evolution in the digital era. But due to external causes in the process of processing, transmitting and storing image data, the images are damaged. One of the major causes of such damage is known to be noise. Some of the most commonly used methods for removing noise are CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter) and AWMF(adaptive weighted median filter). However, these filters all leave a bit to be desired in removing noise in a complex noise environment. Therefore this paper suggest an image restoration filter algorithm that first judges the noise and sets a adjustment weight based on the median value and distance of the mask to remove the complex noise. For an objective analysis, the results were compared against existing methods and the PSNR(peak signal to noise ratio) was used as a reference.

현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있다. 그러나 영상 데이터를 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 잡음을 제거하는 대표적인 방법은 CWMF(center weighted median filter), A-TMF(alpha-trimmed mean filter), AWMF(adaptive weighted median filter) 등이 있으며, 이러한 방법들은 복합잡음 환경에서의 잡음제거 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음을 제거하기 위하여 잡음 판단을 거친 후, 마스크의 메디안 값 및 거리에 의해 적응 가중치를 설정하여 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.