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김선영 (국립군산대학교) 강창호 (국립금오공과대학교) 조준후 (현대자동차) 송진우 (세종대학교) 박찬국 (서울대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제8호
발행연도
2020.8
수록면
616 - 623 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0081

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In this paper, a MMGIF (Multiple Model Guided Image Filter) is proposed to eliminate the additive noise in a measured image and to eventually detect and recognize targets in the vision-used system reliably. We only consider Gaussian noise and saltand-pepper noise (impulse noise), which are practical and representative noise types in images. Therefore, the proposed MMGIF consists of two different GIFs (Guided Image Filters) and applies the appropriate GIF according to the noise type. One GIF model is a standard GIF for removing white Gaussian noise, and the other model is a Laplacian GIF for salt-and-pepper noise, which generally occurs in CCD camera images. Furthermore, in order to select the proper model, an image noise identification method is also proposed in this paper. The proposed algorithm estimates the image noise type based on a logistic regression algorithm by using kurtosis, skewness, and normality obtained from the estimated noise distribution. The performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of peak signal-to-noise ratio and image enhancement factor through several simulations.
#Guided image filter #multiple model #target detection and recognition #Gaussian noise #salt-and-pepper noise #peak signalto-noise ratio #image enhancement factor

목차

Abstract
I. 서론
II. 잡음 식별 알고리즘
III. 다중 모델 가이디드 영상 필터
IV. 시뮬레이션
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
J. H. Cho, C. H. Kang, and C. G. Park, “An EO/IR image noise type estimation algorithm for improvement of automatic target recognition,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 2, pp. 83-88, Feb. 2017. google schola J. H. Cho, C. H. Kang, and C. G. Park, “Convolutional neural network-based automatic target recognition algorithm in SAR image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 8, pp. 644-649, Aug. 2017. google schola J. Park and J. Lee, “Nighttime vehicle detection on roads by combining image processing and CNN,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 12, pp. 1085-1092, Dec. 2019. google schola S. B. Park and J. H. Kim, “Machine-learning-based real-time multi-object recognition method for urban autonomous driving,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 6, pp. 499-505, Jun. 2020. google schola Z. Farbman, R. Fattal, D. Lischinski, and R. Szeliski, “Edgepreserving decompositions for multi-scale tone and detail manipulation,” ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 27, no. 3, pp. 67, Aug. 2008. google schola

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