영상의 가우시안 노이즈 제거를 위한 DCT 기반의 에지 보존 Wiener 필터링
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 소프트웨어학과 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
DCT-based edge preserving wiener filtering for gaussian noise reduction in images
형태사항
iv, 48 p. : 삽화 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 김광수
참고문헌: p. 44-45
UCI식별코드
I804:11040-000000172656
DOI식별코드
소장기관
영상의 해상도는 초고화질로 발전하였지만, 반도체의 소형화로 인해 이미지 센서의 화소 당 수집되는 광자(Photon)의 수가 감소하여 노이즈가 영상에 끼치는 영향력이 점차 커지고 있다. 영상의 노이즈 제거는 필수적으로 선행되어야 하는 중요한 전 처리 과정(pre-processing)이며, 영상을 주파수 영역으로 변환하여 원 신호와 노이즈 신호를 분리하기 위한 연구들이 이루어지고 있다.
Discrete Cosine Transform (DCT)은 영상을 주파수 영역으로 변환하는 방법 중 하나로 주파수 분해능이 우수하고, 영상 내 시각적으로 의미가 있는 정보들이 DC 주변 부 AC 계수에 위치하는 에너지 집중 현상을 특징으로 한다. 일반적으로 고주파 대역에 위치한 영상의 노이즈를 고주파 차단 필터를 이용하여 제거하지만, 고주파 대역에는 영상의 세부 정보와 에지들도 함께 포함되므로 노이즈를 제거하는 과정에서 영상의 정보들이 손실되어 선명도가 저하되는 블러링(Blurring) 현상이 나타난다.
Wiener 필터는 영상의 블러링 현상을 개선하기 위한 방법으로 원 영상과 노이즈가 제거된 영상의 평균 제곱 오차(Mean Square Error)를 최소화하도록 필터가 구성되므로 원 영상을 최대한 보존하는 특징을 가진다. 이론적으로 가장 우수한 필터이지만, 원 영상 또는 노이즈의 전력 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density)를 정확하게 알아야 최적화된 필터를 구성할 수 있다. 하지만 노이즈에 훼손된 영상에서 노이즈의 전력 스펙트럼 밀도를 추정하는 것은 매우 어려운 일이므로, 기존에 연구된 Wiener 필터링 방법과 같이 1차 필터링으로 원 영상의 예측 치를 추정하는 방법으로 접근한다. 하지만 기존의 방법은 원 영상의 예측 치를 구하기 위한 1차 필터링 과정에서 에지를 보존하는 과정이 없으므로, 영상의 세부 정보들이 손실되는 한계점이 있다.
본 논문에서는 이러한 한계점을 보완하기 위해 8x8 국부 화소 블록으로 세분하여 DCT를 수행하고, 국부 영역 별 AC 에지 계수 집합의 에지 정보를 반영한 에지 가중 양자화 테이블로 양자화를 수행하여, 영상의 에지를 비롯한 세부 정보들을 보존한다. 또한 국부 영역 별 표준 편차와 가우시안 노이즈의 표준 편차의 오차 값으로 에지가 존재하지 않는 평탄 영역을 구분하고, 평탄 영역의 노이즈를 강하게 억압하여, 1차로 노이즈가 제거되고 에지가 보존된 원 영상의 예측 치를 구한다.
국부 영역 별로 원 영상의 예측 치와 가우시안 노이즈의 분산 값으로 필터를 계산하여 Wiener 필터링을 수행하고, 국부 영역 간 블록화 현상을 방지하고 노이즈 제거의 효과를 향상시키기 위해 Full Overlap 방식으로 영상을 복원한다.
본 논문에서 제안한 DCT-based Edge preserved Wiener Filtering (DEWF) 방법은 원본 영상과 노이즈 제거 결과 영상의 Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)과 Structural Similarity Index Map (SSIM) 값으로 기존의 방법과 성능을 비교하여 에지 정보를 반영한 Wiener 필터링 방법의 유의성을 판단하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 주관적인 영상의 선명도 측면에서 블러링 현상을 감소시키고, 객관적인 수치 면에서 성능이 향상됨을 입증하였다.
The resolution of images has been developed to ultra-high definition, but due to the miniaturization of semiconductors, the number of photons collected per pixel of an image sensor decreases, and the influence of noise in images is gradually increasing. Denoising of an image is an important pre-processing that must necessarily precede, and studies are being conducted to separate an original signal and a noise signal by converting an image into a frequency domain.
Discrete Cosine Transform (DCT) is one of the methods of transforming an image into a frequency domain. It has excellent frequency resolution and is characterized by an energy concentration phenomenon in which visually meaningful information in an image is located in AC coefficients around DC. In general, noise in an image located in the high frequency band is removed using a high frequency cutoff filter, but since the high frequency band includes image details and edges, information in the image is lost in the process of removing noise, resulting in blurring of sharpness.
The Wiener filter is a method for improving image blurring, and since the filter is configured to minimize the Mean Square Error between the original image and the noise-removed image, the original image is preserved as much as possible. Theoretically, it is the best filter, but there is a limitation that an optimized filter can be configured only when the power spectral density of the original image or noise is accurately known. However, since it is very difficult to estimate the power spectral density of noise in an image damaged by noise, we approach it by estimating the predicted value of the original image through first-order filtering, like the previously studied Wiener filtering method. However, the existing method has a limitation in detailed information loss of the image because there is no process of preserving edges in the first filtering process to obtain the predicted value of the original image.
In this paper, in order to compensate for these limitations, DCT is performed by subdividing into 8x8 local pixel blocks, and quantization is performed with an edge-weighted quantization table that reflects the edge information of the AC edge coefficient set for each local area to obtain detailed information including edges of the image. In addition, the error value of the standard deviation of each local area and the standard deviation of Gaussian noise distinguishes the flat area where no edge exists, and strongly suppresses the noise first in the flat area to predict the original image with the noise removed and the edge preserved.
Wiener filtering is performed by calculating a filter with the predicted value of the original image and the variance of Gaussian noise for each local area, and the image is restored using a full overlap method to prevent blocking phenomenon between local areas and improve the effect of noise removal.
In this paper, the significance of DCT-based Edge preserved Wiener Filtering (DEWF) method,which reflected edge information, was judged by comparing the value by using the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity Index Map (SSIM) of the original image and the denoised image. As a result of the experiment, it was proved that the proposed method reduces the blurring phenomenon in terms of subjective image sharpness and improves the performance in terms of objective values.
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