단순선형회귀분석과 에지 검출기에 근거한 영상 잡음의 분산 추정

Abstract

영상을 다양한 영상장비로 획득할 때, 여러 가지 원인으로 인한 잡음이 추가되는 것이 일반적인 현상이며 이러한 잡음을 완벽하게 막는 것은 매우 어렵다. 이러한 이유로 인하여 영상을 처리하는 기본적인 절차는 영상에 포함되어 있는 잡음을 탐지하여 제거하거나 가능한 줄이는 것이다. 본 연구에서는 영상을 오염시키고 있는 잡음의 상대적인 크기를 측정하여 잡음의 분산의 수준을 추정하였다. 영상에서 특징과 잡음을 구분하는 방법으로 에지 검출기(edge detector)와 단순선형회귀분석을 적용한다. 에지 검출기는 가장 대표적인 Sobel 에지 검출 방법을 사용하였다. 에지 검출기로 계산된 값으로 에지가 없는 화소를 선택하고 선택된 화소를 중심을 하는 화소 블록을 결정한다. 화소 블록의 값과 위치를 변수로 사용하는 단순선형회귀분석을 수행하고 비모수적 회귀계수 검정방법을 사용하여 기울기가 0인지 판단한다. 에지를 포함하지 않고 기울기가 일정한 화소 블록을 순수 잡음 영역으로 정의하고, 선택된 순수 잡음 블록들에 대한 표준편차의 평균값으로 잡음의 분산을 추정하였다. 모의실험 결과, 로버스트 중위수(robust median) 잡음 추정량과 비교하여 제안한 추정량의 정확도가 향상된 것을 확인하였다. 그리고 가우시안 잡음과 양자화 잡음에 큰 영향을 받지 않는 추정량임을 확인하였다. 추가로 실제 잡음의 수준을 추정한 잡음의 표준편차를 시그마 필터에 사용하여 영상처리의 결과를 시각적으로 확인하였다.

When using various devices for capturing images, it is a general phenomenon that is the images contamination by several reasons. So it is too difficult to prevent its images from adding noises. If we process some images, we should detect the noises and get rid of that or reduce. Measuring relative size of noise, this study estimates a level of variances in the noise which are contaminating images. At first, use the Sobel edge detector for selection of non-edged block, and apply a testing method in regressor of simple linear regression for confirming value of pixel in the blocks. At last estimating the noises by mean of standard deviation of block. The simulation result has been confirmed that improvement in precision of the proposed estimator was compared with robust median estimator. And the suggested estimator was also verified that was not so influenced as Gaussian noise and quantization noise. In addition, this study confirmed the efficiency performance of removing noises, using sigma filter by estimated deviation of estimated noises.