CMOS 이미지 센서의 임펄스 잡음 제거를 위한 푸아송 잡음 모델 기반 적응적 중간값 필터

박현상

doi:10.14801/jkiit.2019.17.10.77

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박현상 (공주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제10호(JKIIT, Vol.17, No.10)

발행연도: 2019.10

수록면: 77 - 83 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2019.17.10.77

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이미지 센서는 제조상의 결함으로 인해서 일부 화소가 영구적인 손상을 가진다. 이런 화소들은 임펄스 잡음으로 모델링되므로 중간값 필터를 사용하여 효과적인 제거가 가능하다. 그러나 중간값 필터는 영상의 선예도를 떨어뜨리므로, 잡음 성분에 대해서만 적응적으로 적용하는 방법들이 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 이미지 센서의 임펄스 잡음 제거를 위해서 개선된 적응적 중간값 필터 알고리즘을 제안한다. 첫 단계에서는 이미지 센서로 취득된 영상 값의 변화는 푸아송 분포로 모델링되므로 이를 이용하여, 잡음을 분류한다. 잡음 화소에 대해서는 3x3 영역에서 수평수직 방향의 5개의 데이터에 대한 중간값, 대각선 방향의 5개 데이터에 대한 중간값과 원 데이터로부터 구한 중간값을 적용한다. 실험결과 제안한 방법은 중간값 필터와 비교할 때, 83% 이하의 계산량에서 평균 7 dB의 성능 향상을 보여준다.

#ISP #sensor defect #poisson model #shot noise #impulse noise #median filter

참고문헌 (8)

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Bryce E. Bayer / Color imaging array / US patent 3971065

C. M. Kyung / 2014 / Theory and applications of smart cameras / Springer :21~45

Z. Liu / 2015 / Ultra-low-power image signal processor for smart camera applications / Electronic Letters 51(22):1778~1780

B. K. Gunturk / 2005 / Demosaicking : color filter array interpolation / IEEE Signal Processing Magazine 22(1):44~54

R. D. Gow / 2007 / A comprehensive tool for modeling CMOS imagesensor-noise performance / IEEE Trans. on Electron Devices 54(6):1321~1329

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