Claims (5)
영상신호에 혼입된 임펄스 잡음을 제거하기 위한 혼성 메디안 필터에 있어서, 메디안 필터링을 의한 N×N 윈도우내 화소의 평균과 분산을 구해 부필터링할 화소에 부여할 가중치를 연산하는 가중치 연산과정; 상기 가중치 연산과정에서 산출된 가중치를 이용하여 부필터링을 수행하는 부필터링과정; 상기 부필터링과정의 출력과 자기 화소를 이용하여 1단계 메디안 필터링을 수행하는 제1메디안 필터링과정; 상기 제1메디안 필터링 과정의 출력과 자기 화소를 이용하여 2단계 메디안 필터링을 수행하는 제2메디안 필터링과정; 및 상기 제2메디안 필터링과정의 출력과 자기 화소를 이용하여 3단계 메디안 필터링을 수행하는 제3메디안 필터링과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 혼성 메디안 필터링방법.A hybrid median filter for removing impulse noise mixed in an image signal, comprising: a weighting step of calculating weights to be assigned to pixels to be sub-filtered by obtaining an average and a variance of pixels in an N × N window by median filtering; A subfiltering step of performing subfiltering using the weights calculated in the weighting operation; A first median filtering process for performing a one-step median filtering using the output of the sub-filtering process and the magnetic pixel; A second median filtering process for performing two-step median filtering by using the output of the first median filtering process and the magnetic pixels; And a third median filtering process for performing three-step median filtering using the output of the second median filtering process and the magnetic pixels.
제1항에 있어서, 상기 가중치 연산과정에서는 잡음이 혼입된 영상에서 상기 N×N 윈도우를 이동시키면서 윈도우내의 전 화소들을 평균한 값과 부필터내의 화소들과의 차와 부필터내의 분산치를 비교하여 가중치를 조절하는 것을 특징으로 하는 혼성 메디안 필터링방법.The method of claim 1, wherein in the weighting operation, the average value of all pixels in the window is compared with the difference between the pixels in the subfilter and the variance in the subfilter while moving the N × N window in the noise mixed image. Hybrid median filtering method characterized in that the weight adjustment.
제2항에 있어서, 상기 가중치 연산과정에서는 부필터내의 첫번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 작고, 두번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 큰 경우 상기 부필터를 구성하는 두 화소에 동일한 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 혼성 메디안 필터링방법.3. The pixel of claim 2, wherein in the weighting operation, when the value obtained by subtracting the average value from the first pixel value in the subfilter is smaller than the variance value, and the value obtained by subtracting the average value from the second pixel value is larger than the variance value, two pixels constituting the subfilter. Hybrid median filtering method characterized in that to give the same weight to.
제2항에 있어서, 상기 가중치 연산과정에서는 부필터내의 첫번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 크고, 두번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 작은 경우에는 두 화소에 동일하게 0.5의 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 혼성 메디안 필터링방법.3. The method of claim 2, wherein in the weighting operation, when the value obtained by subtracting the average value from the first pixel value in the subfilter is greater than the variance value, and the value obtained by subtracting the average value from the second pixel value is smaller than the variance value, the two pixels are equal to 0.5. Hybrid median filtering method characterized in that the weighting.
제2항에 있어서, 상기 가중치 연산과정에서는 부필터내의 첫번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 크고, 두번째 화소값에서 평균치를 뺀 값이 분산치보다 크지만 첫번째 화소값에서 평균치를 뺀 값보다 작은 경우에는 첫번째 화소값에 잡음이 많이 혼입되어 있다고 판단하고 두번째 화소값보다 작은 값의 가중치를 주는 것을 특징으로 하는 혼성 메디안 필터링방법.3. The method of claim 2, wherein in the weighting operation, a value obtained by subtracting the average value from the first pixel value in the subfilter is greater than the variance value, and a value obtained by subtracting the average value from the second pixel value is larger than the variance value but subtracted from the first pixel value If smaller, it is determined that a lot of noise is mixed in the first pixel value, and a weight value of a value smaller than the second pixel value is mixed.
※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.※ Note: The disclosure is based on the initial application.