KR100213235B1 - 적응적 엣지보존 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터 - Google Patents

적응적 엣지보존 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터 Download PDF

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Abstract

본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법이 개시된다.
영상의 저주파 영역 즉, 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서 잘 보이지 않는 잡음등과 같은 고주파 성분을 감소시키고 엣지부분을 보존시키는 영상을 얻기 위한 가중치를 갖지 않는 엣지보존 저역통과필터링 방법은 필터가 씌워진 중심화소의 그레이 레벨(Z5)과 상기 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)를 카운트하는 단계, 상기 카운트된 결과, 상기 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단하는 단계;, 상기 판단결과, K가 M보다 많으면 상기 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계 및 상기 평균값을 새로운 화소값으로 대체하는 단계를 포함한다.
따라서, 상술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 영상의 평탄한 영역에서의 잡음감소에 우수한 결과를 보이며, 영상의 엣지 부분이 열화없이 보존되는 효과를 갖는다.

Description

적응적 엣지보존 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터.
본 발명은 저역통과필터에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 현재 많이 응용되고 있는 영상복원, 잡음제거 및 영상의 다이나믹 레인지의 확대기법 등의 영상처리 분야의 후처리 과정으로 영상의 질을 개선하는데 응용되는 기술분야로서, 입력되는 영상의 그레이 레벨의 변화가 적은 부분에서 잘 나타나는 임펄스 잡음 등과 같은 고주파 성분을 감소시키고, 엣지부분은 그대로 보존시키는 새로운 적응적 비선형 저역통과필터의 필터링 방법 및 그에 따른 저역통과필터에 관한 것이다.
디지털 영상은 일반적으로 음성 데이터나 문자 데이터 보다 많은 정보를 갖고 있다. 또한, 디지털 영상은 이러한 정보의 양적인 차이뿐만 아니라, 영상 데이터는 인간이 갖고 있는 독특한 시각 정보처리 시스템에 의해서 인식되는 2차원 패턴을 제공하기 때문에 다른 정보와 구별된다.
그러나, 소정의 매체에 기록된 디지털 영상은 물리적인 영상 시스템의 불완전한 특성으로 인하여 원래의 영상이 열화되어 재생된다. 여기에 불규칙한 잡음(random noise) 때문에 이 영상은 더욱 심각하게 열화된다.
인간의 시각체계(HVS ; Human Visual System)는 일반적인 영상의 밝기가 급격히 변하는 부분에서의 고주파 성분에 대해서는 둔감하지만 영상의 밝기가 평탄한 부분에서는 매우 민감한 것으로 알려져 있다. 따라서, 디지털 영상 잡음은 영상 스펙스럼의 고주파 성분으로 나타나기 때문에 이와 같은 고주파 성분의 잡음을 제거하기 위해 저역통과필터가 사용된다.
엣지 보존 평탄화 기법은 영상의 국부 영역에 대하여 가중치를 두어 평균을 취하는 형태의 기법으로서, 비선형적인 특성을 갖는 잡음 제거필터의 한 기법이다. 이러한 기법은 유용한 영상정보에 거의 영향을 미치지 않으면서 불규칙적인 잡음에 의한 영향만을 감소시키기 위해 사용된다. 또한, 이 기법은 국부 연산의 가능으로 병렬적으로 처리할 수 있으며, 이웃하는 데이터를 선택적으로 이용할 수 있기 때문에 널리 사용되고 있다. 이러한 잡음제거를 위한 종래의 필터들의 필터링 방법을 살펴보면 다음과 같다.
도 1은 3 * 3 크기의 필터를 나타낸 도면으로서, 이 필터가 씌워진 화소의 그레이 레벨을 z1, z2, ..., z9로 표시하면, 선형필터의 중심화소의 응답(R)은 다음의 수학식 1에 의해 구해진다.
R = W1 1WZ1 + W2 1WZ2 + ... + W9 1WZ9
필터의 중심이 영상의 소정위치(x,y)에 위치하고 있다면 소정위치(x,y)의 화소의 그레이 레벨은 선형필터의 응답(R)으로 대체된다, 그리고 나서 필터는 다음 화소로 이동되어 이 과정이 계속 반복된다.
대표적인 선형 저역통과필터로는 가장 간단한 2차원 저역통과필터인 이동평균필터(moving average filter)를 들 수 있다. 이동평균필터는 도 1의 Wi가 모두 1의 값을 가지며, 계산된 필터응답(R)는 Wi가 9개이므로 9로 나눈값으로 대체된다. 도 2는 필터의 응답을 계산하기 위한 일예로서, 입력영상과 3*3 필터를 나타낸 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이 필터가 점선으로 표시된 (1)의 위치에 있을 때, 필터의 중심이 그레이 레벨 58을 갖는 화소의 위치에 있으므로 이 화소에 대한 필터링 응답은, R = (50 + 60 + 75 + 55 + 58 + 73 + 60 + 56 + 70) / 9 = 61 의 값으로 대체된다. 또한, 필터가 점선으로 표시된 (2)의 위치에 있을 때에는 필터의 중심이 그레이 레벨 73을 갖는 화소의 위치에 있으므로 이 화소에 대한 필터링 응답은, R = (60 + 75 + 78 + 58 + 77 + 73 + 56 + 74 + 70) /9 =69 의 값으로 대체된다. 이와 같은 이동평균필터는 부가적 백색가우스 잡음(additive white Gaussian noise ; AWGN)을 제거시키는데 매우 효율적이지만, 영상의 엣지나 세밀한 부분을 평탄화시키고, 영상의 화질을 열화시키는 단점이 있다.
한편, 비선형 저역통과필터는 잡음을 효과적으로 제거할 수 있으며, 이동평균필터에 비해 영상의 엣지나 세밀한 부분을 보존할 수 있다. 이러한 비선형 저역통과필터는 데이터 정렬(DATA ORDERING)기법에 근거한다. 대표적인 비선형 저역통과필터로는 K-nearest neighbor averaging 방법과 median필터를 들을 수 있다.
K-nearest neighbor averaging 방법은 도 1에 도시된 3 * 3크기의 필터에 대하여, 이 필터내에 존재하는 비슷한 그레이 레벨을 갖는 화소들이 높은 상관관계를 갖는다는 사실을 이용한다. 이 방법은 처리하고자 하는 화소와 가까운 값을 갖는 K개의 화소만을 가지고 평균을 취하는 방법이다, 따라서, K 값이 작아질수록 잡음은 덜 제거되고, K 값이 클수록 잡음은 많이 제거되지만 원하지 않는 정보의 손실을 발생시키는 단점이 있다. 예를 들어, K = 6이라고 하면, 도 2에 도시된 (1)의 필터의 중심인 그레이 레벨이 58인 화소의 필터링 응답은 가장 가까운 6개의 값인 50, 55, 56, 58, 60, 60을 더하여 그 개수인 6으로 나눈값으로 대체된다. 즉, 응답 R = (50 + 55 + 56 + 58 + 60 + 60)/6 = 56으로 대체된다. 이와 같은 방법으로 도 2에 도시된 필터(2)의 중심인 그레이 레벨이 73인 화소는 74로 대체된다.
또한, Median 필터는 화질을 열화시키지 않고 임펄스 잡음을 감소시키기 위해 사용되는 필터로, 처리하고자 하는 각 화소의 그레이 레벨을 주위 화소의 평균값 대신 이웃하는 화소들을 크기순으로 정렬하여 중간값으로 대치시키는 필터이다. 그러나, 이 필터는 엣지 보존과 임펄스성 잡음제거에는 우수한 효과를 갖지만, 저주파 영역에서의 부가적 백색가우스 잡음의 제거에는 이동평균필터보다 우수하지 못한 단점을 갖는다. 예를 들어, 도 2에 도시된 필터(1)에서 그레이 레벨이 58인 중심 화소는 50, 55, 56, 58, 60, 60, 70, 73, 75 중에서 중심값인 60으로 대체되고, 같은 방법으로 필터(2)에서 그레이 레벨이 73인 중심 화소는 73으로 대체된다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로서, 입력되는 영상의 그레이 레벨의 변화가 적은 부분에서 잘 보이는 잡음 등과 같은 고주파 성분을 감소시키고, 엣지부분은 그대로 보존시키는 새로운 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 하고, 그에 따른 저역통과필터를 제공하는 것을 다른 목적으로 한다.
도 1은 3 * 3 크기의 필터를 나타낸 도면이다.
도 2는 필터의 응답을 계산하기 위한 일예로서, 입력영상과 3*3 필터를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법을 설명하기 위한 도면을 나타낸다.
도 4는 본 발명에 따른 가중치를 갖는 적응적 비선형 저역통과필터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5은 본 발명에 따른 |z5 - zi|에 대한 wi 방정식을 나타낸 그래프이다.
도 6은 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 디지털 비디오 카메라에서 출력된 영상 데이터를 사용한 실험결과를 나타낸 도면이다.
도 8는 영상 데이터에서 신호대잡음비가 20 데시벨이 되도록 백색 가우스 잡음을 부가하고, 10 %의 임펄스 잡음을 부가한 데이터를 사용한 실험결과를 나타낸 도면이다.
도 9 내지 도 12는 실제 백색 가우스 잡음과 임펄스 잡임이 부가된 영상을 종래의 이동평균필터를 사용하여 얻은 영상과 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터를 사용하여 얻은 영상데이터를 비교하기 위한 도면이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른, 영상의 저주파 영역 즉, 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서 잘 보이지 않는 잡음등과 같은 고주파 성분을 감소시키고 엣지부분을 보존시키는 영상을 얻기 위한 가중치를 가지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법은 필터가 씌워진 중심화소의 그레이 레벨(Z5)과 상기 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)를 카운트하는 단계; 상기 카운트된 결과, 상기 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단하는 단계; 상기 판단결과, K가 M보다 많으면 상기 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계; 및 상기 평균값을 새로운 화소값으로 대체하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 판단결과 K가 M보다 많지 않으면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이 레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 임의의 M개 이하의 화소의 개수가 2 내지 3 이하임을 특징으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 영상의 저주파 영역 즉, 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서 잘 보이지 않는 잡음등과 같은 고주파 성분을 감소시키고 엣지부분을 보존시키는 영상을 얻기 위한 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법은 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 상기 중심화소와 이웃하는 화소(Zi)의 그레이레벨간의 화소값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)를 카운트하는 단계; 상기 카운트 결과, 상기 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단하는 단계; 상기 판단결과, K 이 M보다 많으면 상기 조건을 만족하는 화소들의 가중치를 산출하는 단계; 상기 산출된 가중치를 이용하여 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계; 및 상기 평균값을 새로운 화소값으로 대체하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서, 상기 판단결과 K가 M보다 많지 않으면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이 레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 임의의 M개 이하의 화소의 개수가 2 내지 3 이하임을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 가중치를 산출하는 단계는
Figure kpo00001
Figure kpo00002
을 이용함을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 평균하는 단계는 구해진 가중치를 해당 화소값의 그레이레벨에 곱하는 단계; 상기 가중치와 해당 화소의 그레이 레벨이 곱해진 값을 더하는 단계; 및 상기 가중치를 합한 값으로 상기 그레이 레벨이 더해진 값을 나누는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터는 영상신호를 입력하여 수직적으로 지연된 신호를 얻기 위해 1라인과 2라인 지연된 신호를 저장하는 라인 메모리; 상기 라인 메모리에서 출력된 신호를 입력하여 9개의 지연된 화소를 출력하는 수평화소 지연부; 상기 수평화소 지연부에서 출력된 화소와 소정의 기준화소를 비교하여 소정의 조건에 맞는 화소값을 추출하는 비교부; 상기 비교부에서 출력된 화소값의 가중치를 산출하는 가중치 발생부; 및 상기 가중치 발생부에서 출력된 가중치를 상기 비교부에서 출력된 화소값에 곱하고, 곱해진 각각의 값을 더한 후, 더한 값을 가중치의 합으로 나누는 계산부를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 있어서. 상기 가중치 발생부에서는 가중치를 발생하지 않는 저역통과필터의 경우에는 가중치를 모두 1로 함을 특징으로 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세히 설명한다.
본 발명에서는 소정의 영상에 필터의 중심에 위치한 화소의 그레이 레벨을 필터링하여 새로운 화소값으로 대체하는 방법을 설명함에 있어, 도 3은 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법을, 도 4는 가중치를 갖는 적응적 비선형 저역통과필터링 방법을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 3에 도시된 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.
필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 화소들의 개수(K)를 카운트한다.(300단계)
카운트된 결과, 300단계의 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단한다.(302단계)
302단계의 판단결과, K M의 조건을 만족하면 이 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균한다.(304단계)
304단계를 통해 추출된 평균값을 새로운 화소값으로 대체한다.(306단계)
한편, 302단계의 판단결과 K M의 조건을 만족하지 못하면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하여(308단계), 그 값을 새로운 화소값으로 대체한다.(306단계)
즉, 도 1과 수학식 1에서 필터의 중심화소의 그레이 레벨이 z5일 때, 이 중심화소와 이웃화소들과의 차 즉, |z5 - zi|가 |z5 - zi| ≤
Figure kpo00003
을 만족시키는 화소가 z1, z3, z5, z6, z7, z9라 할 때, 수학식 1에 의한 필터링된 새로운 화소값(R)은 다음의 수학식 2에 의해 구해진다.
R = (w1 1W z1 + w3 1W z3 + w5 1W z5 + w6 1W z6 + w7 1W z7 + w9 1W z9)/6
여기서, wi = 1 이다.(i = 1, 3, 5, 6, 7, 9 일 때)
예를 들어, 도 2에 도시된 필터(1)에 대하여 문턱치(
Figure kpo00004
)=10 이라고 하면, 그레이 레벨이 58인 중심화소의 응답은, R = (50 + 55 + 56 + 58 + 60 + 60)/6 = 56으로 대체된다. 또한, 도 2에 도시된 필터(2)에 대하여 문턱치(
Figure kpo00005
) = 15라고 하면, 그레이 레벨이 73인 중심화소의 응답은, R = (58 + 60 + 70 + 73 + 75 + 77 + 78) /8 = 70으로 대체된다.
이어서, 도 4에 도시된 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법에 대해 설명하면 다음과 같다.
필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 화소들의 개수(K)를 카운트한다.(400단계)
카운트된 결과, 400단계의 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단한다.(402단계)
402단계의 판단결과, K M의 조건을 만족하면 이 조건을 만족하는 화소들의 가중치를 산출한다.(404단계)
404단계를 통해 산출된 가중치를 이용하여 화소들의 그레이 레벨을 평균한다.(406단계)
406단계에서 구해진 평균값을 새로운 화소값으로 대체한다.(408단계)
한편, 402단계의 판단결과 K M의 조건을 만족하지 못하면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하여(410단계), 그 값을 새로운 화소값으로 대체한다.(408단계)
즉, 도 1과 수학식 2에서 필터의 중심이 w5일 때, 영상(x,y)에 위치한 화소 z5와 이웃 화소들과의 차 |z5 - zi|가 |z5 - zi| ≤
Figure kpo00006
을 만족시키는 화소에 대하여, 가중치 wi는 다음의 수학식 3을 이용하여 구한다.
Figure kpo00007
여기서, 각 화소에 대한 가중치(wi)를 구한 후, 이를 해당되는 화소들에 각각 곱하고, 곱한 값을 더하여, 각 가중치를 합한 값으로 나눈값을 새로운 중심화소값으로 대체한다.
도 5은 본 발명에 따른 |z5 - zi|에 대한 wi 방정식을 나타낸 그래프이다.
도 5를 참조하여 도 4의 구체적인 방법을 설명하면 다음과 같다.
도 2에 도시된 필터(1)에 대하여
Figure kpo00008
= 10 이라고 하면, 각화소들에 대한 가중치(wi)는 수학식 3을 이용하면 w1 = 1-8/10 = 0.2, w2 = 0.8, w3 = 0.0, w4 = 0.7, w5 = 1.0, w6 = 0.0, w7 = 0.8, w8 = 0.8, w9 = 0.0 으로 계산된다. 여기서, wi의 전체합은 4.3이다. 따라서, 수학식 1을 이용하여 중심화소의 응답(R)을 계산하면 즉 그레이 레벨이 58인 중심 화소는, R = (10(= 50*0.2) + 48(= 60*0.8) + 38(= 55*0.7) + 58(= 58*1.0) + 48(= 60*0.8) + 45(= 56*0.8)) / 4.3 = 57로 대체된다. 또한 도 2에 도시된 필터(2)에 대하여
Figure kpo00009
= 15 라고 하면, 동일한 방법에 의해 그레이 레벨이 73인 중심화소는 새로운 중심화소 73으로 대체된다.
상술한 바와 같은 적응적 저역통과필터에 대하여, |z5 - zi| 1
Figure kpo00010
또는 |z5 - zi| 1
Figure kpo00011
를 만족시키는 화소가 임의의 M개 이하이면, 이 화소는 영상의 엣지부분이나 세밀한 부분이라고 할 수 있기보다는 임펄스 잡음이라고 할 수 있다. 즉 본 발명의 실험에서는 M이 2 이하인 경우로 계산하였다. 따라서 이 임펄스 잡음을 제거하기 위하여 |z5 - zi|
Figure kpo00012
또는 |z5 - zi|
Figure kpo00013
를 만족시키는 화소들로 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터에서 설명한 방식을 사용하여 응답(R)을 구한다. 예를 들어, 도 2에 도시된 필터(1)에 대하여 그레이 레벨이 58인 중심 화소값을 100이라고 가정하고,
Figure kpo00014
= 20이라고 하면, |z5 - zi| 20을 만족하는 화소는 100 자신밖에 없으므로 이 값은 R = (50 + 60 + 75 + 55 + 73 + 60 + 56 + 70) /8 = 62로 대체된다. 이러한 방법은 3 * 3크기의 필터인 경우에 영상 전체에 약 1% 이하의 임펄스 잡음이 부가된 영상에 대하여 완전하게 제거시킬 수 있다.
도 6은 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터의 구성을 나타낸 도면으로서, 영상신호를 입력하여 수직적으로 지연된 신호를 얻기 위해 1라인과 2라인 지연된 신호를 저장하는 라인 메모리(60), 라인 메모리(60)에서 출력된 신호를 입력하여 9개의 지연된 화소를 출력하는 수평화소 지연부(62), 수평화소 지연부(62)에서 출력된 화소와 소정의 기준화소를 비교하여 소정의 조건에 맞는 화소값을 추출하는 비교부(64), 비교부(64)에서 출력된 화소값의 가중치를 산출하는 가중치 발생부(66) 및 가중치 발생부(66)에서 출력된 가중치를 비교부(64)에서 출력된 화소값에 곱하고, 곱해진 각각의 값을 더한 후, 더한 값을 가중치의 합으로 나누는 계산부(68)로 이루어진다.
도 7내지 도8 은 디지털 비디오 카메라에서 출력된 영상데이터를 사용하여 종래의 이동평균필터와 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터의 실험결과를 나타낸 도면으로서, 입력 영상은 256 그레이 레벨을 갖는 50개의 1차원 데이터이고, 사용된 필터의 크기는 1 * 5 이다.
도 7는 디지털 비디오 카메라에서 출력된 영상 데이터를 사용한 실험결과를 나타낸 도면이고, 도 8은 도 7의 영상 데이터에서 신호대잡음비가 20 데시벨이 되도록 백색 가우스 잡음을 부가하고, 10 %의 임펄스 잡음을 부가한 데이터를 사용한 실험결과를 나타낸 도면이다.
도 7에서 n100은 입력 영상데이터를 나타내고, n100.lpf, n100.alpf 및 n100.awlpf는 각각 종래의 이동평균필터, 본 발명에 따른 가중치를 갖지 않는 적응적 저역통과필터 및 가중치를 갖는 적응적 저역통과필터의 결과를 나타낸다.
도 8에서 p100과 p100.imp는 백색 가우스 잡음이 부가된 데이터와 임펄스 잡음이 부가된 데이터이고, p100.lpf, p100.alpf 및 p100.awlpf는 각각 이동평균필터, 가중치를 갖지 않는 적응적 저역통과필터 및 가중치를 갖는 적응적 저역통과필터의 결과이다.
도 7 내지 도 8에서 보이는 바와 같이 종래필터에 비해 본 발명에 따른 필터는 영상의 평탄한 영역에서 잡음감소 효과가 있고, 엣지부분이 보존됨을 알 수 있다.
도 9 내지 도 12는 실제 백색 가우스 잡음과 임펄스 잡임이 부가된 영상을 종래의 이동평균필터를 사용하여 얻은 영상과 본 발명에 따른 적응적 엣지보존 저역통과필터를 사용하여 얻은 영상데이터를 비교하기 위한 도면으로서, 도 9는 백색 가우스 잡음과 임펄스 잡음이 부가된 영상을 나타낸 도면이고, 도 10은 종래의 이동평균필터를 사용하여 얻은 출력영상을 나타낸 도면이고, 도 11은 본 발명에 따른 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법에 의해 출력된 영상을 나타낸 도면이며, 도 12는 본 발명에 따른 가중치를 갖는 적응적 저역통과필터링 방법에 의해 출력된 영상을 나타낸 도면이다.
상기 도면에서 보이는 바와 같이, 본 발명에 따른 적응적 저역통과필터를 사용한 영상이 종래의 이동평균필터를 사용하여 얻은 출력영상보다 잡음성분이 제거되어 더욱 선명함을 알 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따른 적응적 저역통과필터에 의하면, 영상의 평탄한 영역에서의 잡음감소에 우수한 결과를 보이며, 영상의 엣지 부분이 열화없이 보존되어 출력되는 효과를 갖는다.

Claims (10)

  1. 영상의 저주파 영역 즉, 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서 잘 보이지 않는 잡음등과 같은 고주파 성분을 감소시키고 엣지부분을 보존시키는 영상을 얻기 위한 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법에 있어서, 필터가 씌워진 중심화소의 그레이 레벨(Z5)과 상기 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)를 카운트하는 단계, 상기 카운트된 결과, 상기 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단하는 단계, 상기 판단결과, K가 M보다 많으면 상기 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계 및 상기 평균값을 새로운 화소값으로 대체하는 단계를 포함하는 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 판단결과 K가 M보다 많지 않으면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이 레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 임의의 M개 이하의 화소의 개수가 2 내지 3 이하임을 특징으로 하는 가중치를 갖지 않는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  4. 영상의 저주파 영역 즉, 그레이 레벨의 변화가 적은 영역에서 잘 보이지 않는 잡음등과 같은 고주파 성분을 감소시키고 엣지부분을 보존시키는 영상을 얻기 위한 적응적 엣지보존 저역통과필터에 있어서, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 상기 중심화소와 이웃하는 화소(Zi)의 그레이레벨간의 화소값이 임의의 문턱치(Tv)보다 작거나 같은 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)를 카운트하는 단계, 상기 카운트 결과, 상기 조건을 만족하는 화소들의 개수(K)가 임의의 개수(M)보다 많은지를 판단하는 단계, 상기 판단결과, K 이 M보다 많으면 상기 조건을 만족하는 화소들의 가중치를 산출하는 단계, 상기 산출된 가중치를 이용하여 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계 및 상기 평균값을 새로운 화소값으로 대체하는 단계를 포함하는 가중치를 갖는 저응적 저역통과필터링 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 판단결과 K가 M보다 많지 않으면, 필터가 씌워진 중심 화소의 그레이 레벨(Z5)과 이 중심화소와 아웃하는 화소(Zi)의 그레이 레벨간의 차의 절대값이 임의의 문턱치(Tv)보다 큰 조건을 만족하는 화소들의 그레이 레벨을 평균하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 임의의 M개 이하의 화소의 개수가 2 내지 3 이하임을 특징으로 하는 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  7. 제4항에 있어서, 상기 가중치를 산출하는 단계는
    wi =
    Figure kpo00015
    Figure kpo00016
    Figure kpo00017
    을 이용함을 특징으로 하는 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  8. 제4항에 있어서, 상기 평균하는 단계는 구해진 가중치를 해당 화소값의 그레이레벨에 곱하는 단계, 상기 가중치와 해당 화소의 그레이 레벨이 곱해진 값을 더하는 단계 및 상기 가중치를 합한 값으로 상기 그레이 레벨이 더해진 값을 나누는 단계를 포함하는 가중치를 갖는 적응적 엣지보존 저역통과필터링 방법.
  9. 적응적 엣지보존 저역통과필터에 있어서, 영상신호를 입력하여 수직적으로 지연된 신호를 얻기 위해 1라인과 2라인 지연된 신호를 저장하는 라인 메모리, 상기 라인 메모리에서 출력된 신호를 입력하여 지연된 화소를 출력하는 수평화소 지연부, 상기 수평화소 지연부에서 출력된 화소와 소정의 기준화소를 비교하여 소정의 조건에 맞는 화소값을 추출하는 비교부, 상기 비교부에서 출력된 화소값의 가중치를 산출하는 가중치 발생부 및 상기 가중치 발생부에서 출력된 가중치를 상기 비교부에서 출력된 화소값에 곱하고, 곱해진 각각의 값을 더한 후, 더한 값을 가중치의 합으로 나누는 계산부를 포함하는 적응적 엣지보존 저역통과필터.
  10. 제9항에 있어서, 상기 가중치 발생부에서는 가중치를 발생하지 않는 저역통과필터의 경우에는 가중치를 모두 1로 함을 특징으로 하는 적응적 엣지보존 저역통과필터.
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