새로운 가중치를 사용한 양방향 필터와 이산 웨이블릿 변환을 사용한 이미지 잡음제거 기법

Abstract

최근 디지털 TV, 휴대폰 등과 같은 영상을 재생하는 기기가 발전함에 따라, 디지털 비디오 미디어의 다양한 영상을 시청하는 것은 일상생활에서 보편화되었으며 사용자들은 많은 영상을 접하면서 선명하고 깨끗한 영상을 선호하는 경향이 높아졌다. 깨끗한 영상을 시청하기 위해 잡음은 필수적으로 제거해야하며 이러한 잡음은 전자기기 내부에서의 결함, 영상을 디지털로 처리하는 과정, 영상을 전송하는 과정 또는 주변 환경에 따라 발생될 수 있다. 본 연구에서는 위와 같은 상황에서 발생될 수 있는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 먼저 이미지의 특성을 세 가지로 구분지어 각 특성에 맞는 잡음제거 필터를 사용해 잡음을 제거한다. 이때 이미지의 특성은 방향성을 갖는 영역, 평편한 특성을 갖는 영역 그리고 복잡한 특성을 갖는 영역으로 구분된다. 웨이블릿 변환을 통하여 부대역의 특성에 따라 잡음제거 필터 또는 웨이블릿 임계화 (wavelet thresholding)를 사용하여 이미지 잡음을 제거하는 방법을 제시하였다. 사용하는 잡음제거 필터는 양방향 필터 (bilateral filter)와 제안하는 새로운 가중치를 포함한 양방향 필터를 사용하였다. 여러 잡음제거 방법 중, 양방향 필터는 주변의 정보를 참조하여 두 개의 가우시안 (Gaussian) 가중치를 사용해 이미지의 잡음을 제거한다. 여기서 두 개의 가우시안 가중치는 각각 현재 픽셀위치에서 이웃한 픽셀에 대한 거리와 픽셀 값 (intensity value)을 사용하여 잡음을 제거한다. 하지만 양방향 필터를 사용하는데 있어 두 가지 문제점이 있다. 첫 번째로 잡음의 세기가 커질수록 잡음을 제거하는 효과와 함께 이미지가 에지 (edge) 영역에서 블러(blur)현상이 나타난다. 이를 방지하기 위해 이미지의 해당 영역에 따라 방향성을 판단하고 판단되어진 방향성을 갖는 위치에서는 새로운 가중치 (Novel weight)를 생성하여 에지에서의 블러현상을 강인하게 방지하는 알고리듬을 제안하였다. 또한 평편한 특성을 갖는 영역(flat region)이라고 판단되면 양방향 필터의 intensity weight에 대한 parameter를 증가시켜 잡음을 좀 더 강인하게 제거할 수 있도록 제안하였다. 두 번째로 양방향 필터의 가중치는 고정된 사용자 매개변수 (user parameter) 값을 가지고 있어 잡음의 정도에 따라 적응적으로 잡음제거를 할 수 없다. 이를 해결하기 위해, Donoho와 John stone의 웨이블릿 변환을 통한 방법을 사용하여 잡음 세기의 정도를 파악해 그에 대응하는 양방향 필터의 가중치 매개변수 값을 적응적으로 변환시켜 효과적으로 잡음제거를 하는 방법을 제안하였다.