[논문 리뷰] A Novel Directional Weighted Minimum Deviation (DWMD) Based Filter for Removal of Random Valued Impulse Noise

Jyotsna Kumar Mandal, Somnath Mukhopadhyay|arXiv (Cornell University)|2012. 12. 14.

Image and Signal Denoising Methods참고 문헌 6인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 영상에서 고수준의 무작위 값 잡음(RVIN)을 제거하기 위해 새로운 방향성 가중 최소 편차(DWMD) 필터를 제안한다. 이 필터는 이웃 픽셀에 대한 방향성 차이를 이용해 노이즈가 있는 픽셀을 감지하고, 최소 표준편차 기반의 필터링 기법을 적용하여 기존 방법들에 비해 PSNR, 영상 무결성 및 계산 효율성 측면에서 뛰어난 성능을 보이며, 특히 얇은 선과 점과 같은 미세한 디테일을 잘 유지한다.

ABSTRACT

The most median-based de noising methods works fine for restoring the images corrupted by Randomn Valued Impulse Noise with low noise level but very poor with highly corrupted images. In this paper a directional weighted minimum deviation (DWMD) based filter has been proposed for removal of high random valued impulse noise (RVIN). The proposed approach based on Standard Deviation (SD) works in two phases. The first phase detects the contaminated pixels by differencing between the test pixel and its neighbor pixels aligned with four main directions. The second phase filters only those pixels keeping others intact. The filtering scheme is based on minimum standard deviation of the four directional pixels. Extensive simulations show that the proposed filter not only provide better performance of de noising RVIN but can preserve more details features even thin lines or dots. This technique shows better performance in terms of PSNR, Image Fidelity and Computational Cost compared to the existing filters.

연구 동기 및 목표

• 고수준의 무작위 값 잡음(RVIN)을 다룰 때 기존의 중앙값 기반 필터의 한계를 해결하기 위해.
• 매우 고도로 손상된 영상에서 손상된 픽셀을 효과적으로 식별할 수 있는 노이즈 감지 메커니즘을 개발하기 위해.
• 노이즈를 제거하면서도 얇은 선과 점과 같은 영상 디테일을 유지할 수 있는 필터링 전략을 설계하기 위해.
• 기존 필터들에 비해 PSNR, 영상 무결성 및 계산 비용 측면에서 성능을 향상시키기 위해.

제안 방법

• 이 방법은 노이즈 감지와 선택적 필터링의 두 단계로 구성된다.
• 노이즈 감지는 중심 픽셀과 이웃 픽셀 간의 네 가지 주요 방향(수평, 수직, 두 대각선)에 따른 방향성 차이를 계산하여 수행된다.
• 각 네 방향선에 따라 픽셀 값의 표준편차(SD)를 계산하여 국소 일관성을 평가한다.
• 높은 방향성 편차를 보이는 픽셀은 노이즈로 간주되어 필터링 대상이 된다.
• 감지된 노이즈 픽셀만이 네 방향 중에서 가장 낮은 표준편차를 보이는 기준을 이용해 교체된다.
• 노이즈 픽셀은 국소 영상 구조의 왜곡을 최소화하기 위해 가장 낮은 표준편차를 보이는 방향성 집합에서 유도된 값으로 대체된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 중앙값 필터에 비해 방향성 편차 기반 접근 방식이 고도로 손상된 영상에서 노이즈 감지 정확도를 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 방향 윈도우를 통한 표준편차의 사용이 얇은 선과 점과 같은 미세한 영상 디테일의 유지에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 제안된 DWMD 필터가 RVIN에 대해 PSNR 및 영상 무결성 측면에서 기존 필터들보다 얼마나 뛰어나게 성능을 발휘하는가?
• RQ4 최소 표준편차 기반의 선택적 필터링 전략은 고성능의 노이즈 제거를 유지하면서도 계산 비용을 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 DWMD 필터는 고밀도 노이즈 조건에서도 기존의 중앙값 기반 필터보다 더 높은 PSNR 값을 달성한다.
• 기존 필터들에 비해 얇은 선과 고립된 점과 같은 미세한 영상 특징을 더 효과적으로 유지한다.
• 영상 무결성 지표는 DWMD 필터가 경쟁 기법들보다 영상의 구조적 무결성과 시각적 품질을 더 잘 유지함을 확인한다.
• 감지된 노이즈 픽셀만을 대상으로 필터링하기 때문에 계산 비용이 기존 많은 필터들보다 낮다.
• 다양한 노이즈 수준에서 안정적인 성능을 보이며, 노이즈 제거 품질에 지속적인 향상이 있다.
• 방향성 표준편차의 사용은 특히 복잡한 무늬에서 잡음의 정확한 식별을 가능하게 한다.