CVBS 특성을 이용한 웨이블릿 패킷 기반의 잡음 제거 기법 : A wavelet packet based noise reduction algorithm using CVBS chracteristic
- 발행기관 서강대학교 대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2006
- 학위수여년월 200608
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 전자공학
- 식별자(기타) 000000103289
- 본문언어 한국어
초록/요약
본 논문에서는 national television system committee (NTSC)시스템에서 영상 전송을 위해 만들어진 composite video burst signal (CVBS) 의 잡음 제거에 대한 기술을 소개한다. 영상이나 TV 신호에서 잡음을 제거하는 방법은 지금까지 계속 연구되어왔다. 기존의 잡음 제거 방법의 대부분의 연구가 디코딩한 이후의 2차원 영상평면, 특히 Y 신호에 대해서만 이루어져 왔는데 그 이유는 사람의 눈이 컬러에 민감하지 않고 큰 대역폭을 가지는 Y에 많은 영상정보가 실려있기 때문이다. 이러한 기존의 잡음 제거 방법은 실제 TV 신호나 TV 신호의 송수신 과정이 고려되지 못한 방법이다. 본 논문에서는 실제 TV 신호를 만들어 내기 위해 NTSC 시스템과 채널 모델링을 이용하여 white Gaussian noise (WGN)가 더해진 CVBS를 만들었으며 이 신호를 wavelet packet 방법에 기반하여 잡음을 제거하였다. Wavelet packet 방법은 신호를 전 대역에서 여러 밴드로 나누어 주므로 각 밴드의 특성에 맞게 잡음을 처리해 줄 수 있어 다른 일반적인 신호와 다른 특성을 갖는 CVBS에 적합하였다. 특히 색성분이 있는 밴드 부분에서는 밴드를 더 많이 나누어 준 뒤 에너지가 작은 밴드를 제거하는 방법으로 필터링하였는데, 이 방법은 quadrature amplitude modulation (QAM) 방식으로 변조된 색신호를 최대한 보호하면서 잡음을 제거하였다. 색 신호를 제외한 나머지 밴드에서는 각 특성에 맞는 필터링을 해주어 에지를 보존하면서 잡음을 제거하였다.
more초록/요약
This thesis proposes a noise reduction algorithm of composite video burst signal (CVBS) in national television system committee (NTSC) system. Most of conventional noise reduction algorithms apply two-dimensional (2-D) filtering to a luminance signal Y because human eye is insensitive to color information and the Y signal has a wide bandwidth. However such noise reduction algorithms do not consider the characteristics of a transmitted TV signal over a channel and at a receiver. In this thesis, white Gaussian noise (WGN) generated in CVBS through NTSC system and channel modeling is reduced using the proposed wavelet packet-based method. CVBS has a characteristic different from that of a speech or image signal because encoded color information is added in high frequency band. Wavelet packet-based approach is suitable for noise reduction in CVBS because it divides the 1-D CVBS into multiple bands and processes each subband. Noise is effectively reduced by wavelet packet filtering in bands containing the color information whereas by adaptive filtering in the other bands, which leads to effective preservation of the color information and edges. In simulation, CVBS is generated with several images having different characteristics, to which WGN is added. Experimental results with various test images show that the proposed algorithm is efficient in terms of noise reduction efficiency and edge preservation.
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