3차원 collaborative filtering과 residual block에서의 structure 추출을 이용한 고감도 영상에서의 잡음 제거
High–ISO noise removal in images using 3–D collaborative filtering and structure extraction from residual blocks
- 주제(키워드) 잡음제거
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박래홍
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046411
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초록/요약
본 연구에서는 일반적인 영상뿐 아니라 고감도에서 촬영한 영상에서도 적용가능한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 연구에서는, 입력 영상에서 블록 정합을 수행한 후 비슷한 영상 블록들을 모아 3차원 collaborative filtering을 적용하여 1차로 잡음을 제거한다. 1차로 잡음이 제거된 블록에서 얻을 수 있는 residual 블록에는 신호 성분이지만 잡음으로 잘못 판정되어 제거된 성분들이 있다. 잘못 제거된 신호 성분을 추출하기 위해 residual 블록에서 변형된 joint image–noise filter를 적용하여 structure residual을 추출한다. 잡음이 제거된 영상 블록들과 residual 블록에서 추출된 블록들은 군집화 과정을 통해 원래의 자리로 돌아간다. 고감도 영상에서는 일반 영상과 비교하여 더 많은 잡음을 가진다. 특히 색 채널에서는 잡음이 뭉쳐있고, 잡음 영역에서의 표준편차가 같지 않아 기존의 잡음 제거 방법으로는 잘 제거가 되지 않는다. 색 채널에서의 잡음 제거를 위해 입력영상의 색 채널에 다해상도 분석 방법을 적용하여 저주파 대역과 고주파 대역으로 나눈다. 그 후, 저주파 대역에는 3차원 collaborative filtering을 적용하여 색 잡음을 제거하고 고주파 대역에는 hard–thresholding을 적용하여 잡음을 제거한다. 제안한 방법은 여러 장의 실험영상을 통하여 기존의 방법보다 잡음 제거 정도에서 좋은 결과를 보여준다.
more초록/요약
In this thesis, we propose a high–International Organization for Standardization (ISO) noise removal in images using 3–D collaborative filtering and structure extraction from residual blocks. The proposed method groups similar two–dimensional blocks into three–dimensional (3–D) data arrays for collaborative filtering in the transform domain. Residual blocks obtained by 3–D collaborative filtering in luminance image contain structure residual as well as noise. A modified joint image–noise filter is used to extract structure residual from residual blocks. Finally, denoised blocks and structure residual blocks are returned to their original locations. To process overlapping blocks that are obtained from 3–D collaborative filtering and structure extraction, aggregation is used. Noise in chrominance images is observed to have coarse–grain noise characteristics at high–ISO setting. To remove noise in chrominance images at high–ISO setting, we use a multiresolution framework, in which chrominance images are decomposed into low– and high–frequency subbands, and 3–D collaborative filtering is applied to low–frequency subband only. Also, we process high–frequency subbands applying hard–thresholding to remove noise. Experiments with various test images captured from digital cameras at high–ISO setting show that the proposed method gives better subjective visual quality than other image denoising methods.
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