CMOS 이미지 센서의 임펄스 잡음 제거를 위한 푸아송 잡음 모델 기반 적응적 중간값 필터 (Adaptive Median Filter Based on Poisson Noise Model for Removing Impulse Noise in CMOS Image Sensor)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 17권 / 10호 / 77 ~ 83페이지
· 저자명 : 박현상

초록

이미지 센서는 제조상의 결함으로 인해서 일부 화소가 영구적인 손상을 가진다. 이런 화소들은 임펄스 잡음으로 모델링되므로 중간값 필터를 사용하여 효과적인 제거가 가능하다. 그러나 중간값 필터는 영상의 선예도를 떨어뜨리므로, 잡음 성분에 대해서만 적응적으로 적용하는 방법들이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이미지 센서의 임펄스 잡음 제거를 위해서 개선된 적응적 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 첫 단계에서는 이미지 센서로 취득된 영상 값의 변화는 푸아송 분포로 모델링되므로 이를 이용하여, 잡음을 분류한다. 잡음 화소에 대해서는 3x3 영역에서 수평수직 방향의 5개의 데이터에 대한 중간값, 대각선 방향의 5개 데이터에 대한 중간값과 원 데이터로부터 구한 중간값을 적용한다. 실험결과 제안한 방법은 중간값 필터와 비교할 때, 83% 이하의 계산량에서 평균 7 dB의 성능 향상을 보여준다.

영어초록

Image sensors have a few pixels that are permanently damaged due to manufacturing defects. These pixels are regarded as impulse noise and can be removed effectively using a median filter. Since the median filter reduces the sharpness of the image, however, adaptive methods have been widely used. In this paper, we propose an improved and effective median filter algorithm for removing impulse noise. In the first step, the noise and the normal signal are classified by considering that the natural noise model of the image is represented by the Poisson distribution. Then the median value is applied based on the median value of the kernel consisting of five elements in the horizontal and vertical directions, the median value of the kernel consisting only of five elements in the diagonal directions, and the original image data. The proposed method shows a 7 dB average improvement in objective quality under 83% of the calculations compared to the normal median filter.

참고자료

· 없음