가우시안 노이즈 영상에서 노이즈와 에지 정보를 이용한 적응적인 노이즈 제거 방법

Abstract

본 논문에서는 노이즈가 포함된 영상에서 이진화된 영상을 기반으로 에지를 검출하였고 이 정보를 이용한 필터 알고리즘을 제안한다. 노이즈 제거 필터는 노이즈를 제거하는 성능도 중요하지만 에지의 열화를 최소화 하여 필터링된 영상은 보다 원 영상과 유사해야 한다. 최근에 에지를 보존하는 필터와 에지를 탐색하여 에지 강도에 따라 필터의 강도를 적응적으로 적용하는 알고리즘이 제안되었는데 에지의 열화를 줄이지만 평탄한 영역의 노이즈가 존재하거나 노이즈는 제거하지만 에지의 열화를 초래하고, 또는 평탄한 영역의 과평활화를 초래하는 문제점이 있었다. 이와 같은 문제점을 개선하기 위해 이진화된 영상을 이용하여 에지를 검출하였고 에지 영역의 화소를 필터링 할 때는 검출된 에지 정보를 통해서 에지의 방향성을 살려서 필터링하여 에지의 열화를 줄였다. 또한 평탄한 영역을 필터링 할 때는 분산 값을 이용하여 적응적인 가우시안 필터를 적용하여 노이즈는 제거하면서 과평활화하는 문제점을 개선하였다. 모의 실험을 통해 제안된 알고리즘을 사용하는 경우가 기존의 방법들에 비해 성능이 향상 됨을 확인할 수 있었다.;This paper proposes a filtering algorithm using edge information detected from binary images. A noise-removal filter not only requires high performance of replacing noisy pixels to appropriate values, the effects of blurring the edge should be minimized. Recently, some algorithms which preserve the edge and apply the adaptive strength based on the intensity of edge have been proposed. As a result, there exist problems such as smoothing of edge regions due to blurring and/or over-smoothing of flat regions. To overcome these drawbacks, we use the direction information to improve edge features for the edge regions, and apply an adaptive Gaussian filter using local variance values to prevent over-smoothing for the flat regions. Computer simulations on a variety of images show that the proposed algorithm compared to the existing methods provides visually improved results