적응 군집화 기반 희소 부호화에 의한 영상 잡음 제거
Adaptive Clustering based Sparse Representation for Image Denoising
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초록
자연 영상의 비지역적 유사성은 다양한 영상 응용 분야에서 활용되는 중요한 특성 중에 하나이다. 영상 내 객체의 에지나텍스쳐, 무늬 등은 비지역적으로 반복되어 나타난다. 유사도가 높은 영상 블록들로 군집을 형성하면 자연스럽게 그로부터 특징을 추출할 수 있다. 또한 군집의 크기가 클수록 원치 않는 백색 잡음에 대한 대항력을 키울 수 있다. 영상 신호 처리 중잡음 제거 관련 연구는 백색 가산 잡음이 포함된 영상의 복원을 다룬다. 본 논문에서는 백색 잡음이 포함된 영상을 유사도에따라 적응적으로 군집화하여 잡음 신호에 대한 이득을 향상시키고, 이를 통해 잡음을 효과적으로 제거하는 알고리듬을 제안한다. 다양한 영상과 잡음 강도에 대한 모의실험 결과로부터 제안된 알고리듬이 에지, 텍스쳐, 무늬 영역을 잘 보존하면서 잡음을 제거할 수 있음을 시각적으로 확인할 수 있고, 또한 최근 보고된 여러 방법들과의 잡음 제거 성능 수치 비교에서도 우수한 결과를 보인다.
Abstract
Non-local similarity of natural images is one of highly exploited features in various applications dealing with images. Unique edges, texture, and pattern of the images are frequently repeated over the entire image. Once the similar imageblocks are classified into a cluster, representative features of the image blocks can be extracted from the cluster. Thebigger the size of the cluster is the better the additive white noise can be separated. Denoising is one of major researchtopics in the image processing field suppressing the additive noise. In this paper, a denoising algorithm is proposed whichfirst clusters the noisy image blocks based on similarity, extracts the feature of the cluster, and finally recovers theoriginal image. Performance experiments with several images under various noise strengths show that the proposedalgorithm recovers the details of the image such as edges, texture, and patterns while outperforming the previousmethods in terms of PSNR in removing the additive Gaussian noise.
참고문헌 (8)
- D. Kim, "Accelerated dual gradient-based methods for total variation image denoising", deblurring problems, 2017, 6230~6234
- K. Dabov, "Image denoising with block-matching and 3D filtering", Proc. SPIE, 6064(30), pp.14~ (2006)[DOI]
- 김시현, "비지역적 유사성 및 3차원 필터링 기반 영상 잡음제거", 한국정보통신학회논문지, 21(10), pp.1886~1891 (2017), 한국정보통신학회[DOI]
- A. Buades, "A non-local algorithm for image denoising", Proc. Int. Conf. Comput. Vision Pattern Recognit, pp.60~69 (2005)
- Guy Gilboa, "Nonlocal Operators with Applications to Image Processing", Multiscale Modeling & Simulation, 7(3), pp.1005~1028 (2009), Society for Industrial & Applied Mathematics (SIAM)[DOI]
- Miyoun Jung, "Nonlocal Mumford-Shah Regularizers for Color Image Restoration", IEEE Transactions on Image Processing, 20(6), pp.1583~1598 (2011), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)[DOI]
- J. A. Guerrero-Colon, "Two-level adaptive denoising using Gaussian scale mixtures in overcomplete oriented pyramids", Proc. IEEE Int’l Conf on Image Processing, pp.105~108 (2005)
- S. Kapil, "On K-means data clustering algorithm with genetic algorithm", Fourth International Conference on Parallel Distributed and Grid Computing (PDGC), pp.202~206 (2016)