KR0134352B1 - 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치 - Google Patents

영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치

Info

Publication number
KR0134352B1
KR0134352B1 KR1019920020268A KR920020268A KR0134352B1 KR 0134352 B1 KR0134352 B1 KR 0134352B1 KR 1019920020268 A KR1019920020268 A KR 1019920020268A KR 920020268 A KR920020268 A KR 920020268A KR 0134352 B1 KR0134352 B1 KR 0134352B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
value
impulse noise
median
window
target pixel
Prior art date
Application number
KR1019920020268A
Other languages
English (en)
Other versions
KR940010688A (ko
Inventor
황유모
Original Assignee
윤종용
삼성전자주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 윤종용, 삼성전자주식회사 filed Critical 윤종용
Priority to KR1019920020268A priority Critical patent/KR0134352B1/ko
Priority to JP5270365A priority patent/JP2783351B2/ja
Priority to US08/144,319 priority patent/US5414472A/en
Publication of KR940010688A publication Critical patent/KR940010688A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR0134352B1 publication Critical patent/KR0134352B1/ko

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/21—Circuitry for suppressing or minimising disturbance, e.g. moiré or halo
    • H04N5/213—Circuitry for suppressing or minimising impulsive noise

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Picture Signal Circuits (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

본 발명은 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으면 윈도우크기를증가시킨다. 미디언필터링결과 얻어진 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 판단되면, 미디언필터링할려는 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사한다. 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으며, 상기 미디언값을 출력하고, 검사결과 중앙값에 임펄스노이즈가 존재하지 않으며 목표픽셀값을 그대로 출력한다. 따라서, 정임펄스노이즈와 부임펄스노이즈가 혼합된 영상신호에 대해서도 효과적으로 임펄스노이즈를 제거할 수 있으며, 특히 단순한 미디언 필터링에 의한 신호에지변위 문제점을 해결할 수 있다.

Description

영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치
제1도는 종래의 미디언필터의 일 예를 나타내는 블록도.
제2도는 본 발명에 의한 RAMF방법의 일 실시예를 나타내는 순서도.
제3도는 본 발명에 의한 RAMF방법의 일 실시예를 나타내는 블럭도.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명
31 : 에모리 32 : 윈도우설정부
33 : 소터 34, 34, 42, 43 : 감산기
36, 37, 44, 45 : 래치 38, 39, 46, 47 : 비교기
40 , 48 : 논리곱회로 41 : 윈도우크기조절부
49, 50 : 출력부
본 발명은 영상신호에 혼입된 임펄스노이즈성분을 제거하기 위한 미디언필터에 관한 것으로, 특히 위성방송용 FM신호의 수신기나 전자파방해를 받기 쉬운 TV수신기 등에서 영상신호의 필터링을 위하 윈도우크기를 적응적으로 가변하면서 필터링동작을 수행하는 미디언필터에 관한 것이다.
일반적으로 TV의 영상신호에는 임펄스노즈성분이 부가된다. 영상신호의 임펄스노이즈는 위성방송용 FM신호의 낮은 S/N비, TV신호의 수신기측에서의 전자파방해 등에 의해 발생항다. FM신호에서의 임펄스노이즈는 FM신호의 수신기에서 복조하려는 원래의주파수대역을 부적합하게 트래킹(Tracking)함으로써 발생한다. 전자파에 의한 임펄스노이즈는 전기모터 등에 의해 발생하며 하나의 라인이나 다수의 라인으로 이루어진 밴드형태를 갖는다. 이러한 임펄스노이즈는 복조된 신호가 원래의 신호와 불일치하는 부분이 생기도록 한다.
임펄스노이즈를 제거하기 위해 제안된 것중의 하나가 미디언필터(median fillter)이다. 제1도는 종래의 미디언필터를 대략적으로 나타내는 블록도이다. 연속적으로 인가되는 8비트픽셀데이타(DIN)는 메모리(12)에 저장된다. 픽셀데이타(DIN)는 8비트이므로, 하나의 픽셀은 0∼255까지의 해상도(resolution)를 갖는다. 메모리(12)는 픽셀데이타를 순차적으로 곱급받아, 메모리용량에 적합한 소정 영역의 화상데이타를 저장한다. 그런 다음, 소정 크기의 윈도우에 포함되는 픽셀들의 데이타를 소터(sorter)로 공급한다. 소터(14)는 메모리(12)로부터 공급되는 픽셀데이타들을 데이타의 공기순으로 소팅하고 소팅에 의해 얻어진 미디언값(Xmed)을 출력한다. 소터(14)에서 출력되는 미디언값(Xmed)은 다음 수학식(1)과 같이 표기할 수 있다.
여기서,는 윈도우에 포함되는 픽셀수이다.
그러나, 이러한 종래의 미디언필터는 미디언값을 산출하기 위한 데이타처리단위인 윈도우의 크기가 고정되어 있으므로, 픽셀값들의 분포변화에 대해 적응적으로 대처할 수가 없다. 특히, 미디언필터링할려는 영상신호에 정(positive) 임펄스노이즈와 부(negative)임펄스노이즈가 혼합되어 있는 경우 임펄스노이즈제거성능이 열화되고, 윈도우데이타에 임펄스노이즈가 없는 경우 신호에지변위 등의 문제점이 있다.
따라서, 본 발명의 목적은 미디언필터의 데이타 처리단위인 윈도우의 크기를 픽셀값들의 분포변화에 따라 적응적으로 가변시켜 미디언값을 산출하고, 미디언필터링되는 목표픽셀에 임펄스노이즈가 없는 경우 미디언필터링되기 이전의 목표픽셀의 데이차를 그대로 출력하므로써 미디언필터링의 성능을 향상시킬 수 있는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링(Ranked order based Adaptive Median filtering) 방법을 제공함에 있다.
본 발명의 다른 목적은 전술한 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법을 구현하기 위한 장치를 제공함에 있다.
이와 같은 본 발명의 목적은 픽셀의 데이차를 미디언필터링하여 디지탈영상신호로부터 임펄스노이즈를 제거하기 위한 방법에 있어서, 미디언필터링하려는 목표픽셀과 목표픽셀의 주변에 있는 다수의 픽셀들을 공급 받아 소정 크기의 윈도우를 구성하는 단계, 상기 윈도우를 구성하는 픽셀들의 값들을 ㅡ기순으로 소팅하는 단계, 상기 소팅된 픽셀값들의 미디언값을 산출하는 단계, 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하는 제1검사단계, 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으면 미디언필터링되기 이전의 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하는 제2검사단계, 상기 제2검사단계에서 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으면 미디언값을 출력하는 제1출력단계, 상기 제2검사단계에서 임펄스노이즈가 존재하지 않으면 미디언필터링되기 이전의 목표픽셀값을 출력하는 제2출력단계를 포함하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법에 의하여 달성된다.
본 발명의 다른 목적은, 픽셍의 데이타를 미디언필터링하여 임펄스노이즈를 제거하기 위한 장치에 있어서, 영상정보를 구성하는 픽셀값들을 저장하는 메모리, 상기 메모리에 저장된 픽셀값들을 공급받아 윈도우크기 제어신호에 따라 미디언필터링할려는 목표픽셀과 목표픽셀의 주변에 있는 다수 픽셀들의 값들로 구성되며, 소정 크기 및 형태를 갖는 윈도우를 설정하는 수단, 상기 윈도우에 들어있는 각 픽셀들의 픽셀값들을 크기순으로 소팅하고, 소팅된 픽셀들에 의해 결정되는 최소값, 최대값 및 소팅된 픽셀값에 응답하는 미디언값을 산출하는 소터, 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하기 위한 제1검사부, 상기 제1검사부의 검사결과에 따라 상기 윈도우의 크기를 변경시키기 위한 제어신호를 발생하는 윈도우크기조절부, 상기 제1검사부에 의해 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 판정되면 상기 윈도우설정수단으로부터의 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하는지 검사하기 위한 제2검사부, 상기 제2검사부에 의해 상기 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 판정되면 상기 소터로부터의 상기 미디언값을 출력하는 제1출력부, 상기 제2검사부에 의해 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 것으로 판정되면 윈도우 설정수단으로부터의 목표픽셀값을 출력하는 제2출력부를 포함하는 정렬상태에 근거한 적응미디어필터링장치에 의하여 달성된다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상술하기로 한다.
미디언필터링하려는 목료픽셀과 목표픽셀주변에 위치하는 다수의 픽셀들은 미디언필터링을 위한 영역인 윈도우를 구성한다. 윈도우내의 픽셀들은 임펄스노이즈에 의해 훼손(corrupted)되었거나 훼손되지 않은 상태이다. 임펄스노이즈에 의해 훼손된 상태를 나타내는 픽셀(eij)이 확률 P를 갖는 경우 윈도우내의 소정 픽셀(Xij)은 다음 수학식(2)의 관계를 갖는다.
여기서, Sij는 임펄스노이즈에 훼손되지 않은 픽셀을 나타낸다.
본 발명의 알고리즘은 2개의 루틴으로 구분된다. 첫번째 루틴은 미디언필터링에 의해 얻어진 미디언값에 잔여 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사한다. 미디언값에 잔여 임펄스노이즈가 존재하지 않으면, 두번째 루틴을 수행한다. 두번째 루틴은 미디언필터되기 이전의 목표픽셀이 임펄스노이즈에 의해 훼손되었는지를 검사한다. 이 검사에 의해 목표픽셀에 노이즈가 없는 것으로 판단되면, 목표픽셀의 값을 그대로 출력한다. 반면에, 검사에 의해 목표픽셀이 임펄스노이즈에 의해 훼손된 것으로 판단되면 첫번째 루틴에서 미디언값을 출력한다. 그리고, 첫번째 루틴에서 미디언값에 임펄스노이즈가 여전히 남아 있으며, 크기가 증가된 윈도우에 대하여 첫번째 루틴이 재실행된다.
제2도는 본 발명에 의한 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법인 RAMP방법의 일 실시예를 나타내는 알고리즘이다. 제2도의 첫번째 루틴에서 소저 갯수()의 픽셀들로 이루어진 윈도우가 설정되면(단계 201), 이 윈도우내의 각 픽셀값들은 크기 순으로 소팅된다(단계 202). 소팅에 의해 윈도우내의 픽셀들이 갖는 미디언값(Xmed)과, 최대값(Xmax) 및 최소값(Xmin)이 결정된다. 미디언값은 임펄스노이즈에 의해 다음 수학식(3)으로 표시되는 세가지 값중의 하나가 된다.
여기서, Sij는 임펄스노이즈가 없는 미디언값이고, Smin은 분(negative) 임펄스노이즈에 의해 훼손된 상태의 미디언값이다. 그리고, Smax는 정(positive)임펄스노이즈에 훼손된 상태의 미디언값이다. Sij는 Smin과 Smax사이의 값이다. 픽셀값이 8비트 길이를 갖는 경우, Smin은 010이 가능하고, Smax는 25510이 가능하다. 미디언값(Xmed)이 가질 수 잇는 상태들 즉, 수학식(3)에 표시된 상태들은 설명의 편의를 위해 다음과 같이 각 상태를 의미하는 문자들(H1, H2, H3)로 대체된다.
H1: Xmed=Smin
H2: Xmed=Smax
H3: Xmed=Sij
소팅에 의해 얻어진 미디언값(Xmed)에 임펄스노이즈가 존재하는지를 판단하기 위해 다음의 수학식(4) 및 (5)를 이용한다.
여기서, Xmin과 Xmax는 윈도우내 픽셀들중 최소값 및 최대값을 나타낸다. 위의 수학식(4)와 (5)의 미디언값(Xmed)은 수학식(3)에 표시된 값들(Smin, Sij, Smax)중의 하나이다. 따라서, T1과 T2의 값들이 계산되면(단계 203), 계산된 T1과 T2의 값들은 양의 값인지 음의 값인지가 판단되자. 즉, 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하는지가 판단된다(단계 204).
표1은 계산된 T과 T에 의해 가능한 경우들을 보여준다. 표1에서, 무자 ∧는 그리고(and)를 나타내고(operator)는 배타적논리합을 나타낸다. 영문자위의 -는 상보적인(complementary) 관계를 의미한다. 표1에 이용된 기호(symbol)들은 다음에 언급한 표2에서도 동일한 의미를 갖는다. 제1경우는 미디언값(Xmed)으로 수학식(3)의 세가지 상태 즉, 부임펄스노이즈를 갖는 미디언값(Smax), 정임펄스노이즈를 갖는 미디언값(Smax) 그리고 임펄스노이즈가 존재하지 않는 미디언값(Sij)이 모두 존재가능한 상태를 나타낸다. 제2경우는 미디언값으로 임펄스노이즈가 존재하지 않는 미디언값(Sij)과 부임펄스노이즈를 갖는 미디언값(Smin)이 존재가능한 상태를 나타낸다. 제3경우는 미디언값으로 미디언값(Sij)과 미디언값(Smax)이 존재가능한 상태를 나타낸다. 제4경우는 미디언값이 Sij인 연우 즉, 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 경우를 나타낸다. 요약하면, 표1의 제1 내지 제3경우는 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 확률이 있는 것이고, 제4경우는 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 경우이다. 따라서, T10이고, T20인 경우에는 두번째 루틴이 실행되고, 그 외의 경우에는 윈도우의 크기가 증가된다. 즉 윈도우에 포함되는 픽셀의 갯수가 증가한다(단계 205). 크기증가된 윈도우에 대해 소팅(단계 202)과 그 이후단계들이 수행된다. T10이고, T20인 경우, 다음의 수학식(6)과 수학식(7)로 정의되는 U1과 U2의 값이 계산된다.
수학식(6)과 수학식(7)에 보인 Xij는 미디언필터링되기 이전의 목표필셀을 나타낸다. 목표픽셀(Xij)은 위의 미디언값(Xmed)과 마찬가지로 임펄스노이즈의 크기에 따라 다음과 같은 세가지 상태가 가능하다.
E1: Xij=Smin
E2: Xij=Smax
E3: Xij=Sij
여기서, Smin은 부임펄스노이즈에 의에 훼손된 목표픽셀을 나타낸다. Smax은 정임펄스노이즈에 의해 훼손된 목표픽셀을 나타낸다. 그리고, Sij는 훼손되지 않은 목표픽셀을 나타낸다. 목표픽셀(Xij)의 상태와 위의 수학식(6) 및 (7)을 이용한 U1과 U2의 값이 계산된다(단계 206).
표2는 U1과 U2에 의해 가능한 경우들을 보여준다. 제5경우는 U1=0, U2=0인 경우, 즉 필터링이전의 목표픽셀(Xij)이 최대값(Xmax) 및 최소값(Xmin)과 같은 경우이다. 이것은 목표픽셀(Xij)에 들어있는 임펄스노이즈의 크기가 어느 정도인지를 알수 없음을 의미한다.
제6경우는 목표픽셀(X)에 임펄스노이즈가 존재하지 않거나 부임펄스노이즈가 존재하는 두가지 경우가 가능함을 보여준다. 제7경우는 목표픽셀(X)에 임펄스노이즈가 존재하지 않거나 정임펄스노이즈가 존재하는 두가지 경우가 가능함을 보여준다. 제8경우는 필터링전 목표픽셀(X)에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 경우를 나타낸다. 따라서, 제5 내지 제7의 경우는 미디언값(X)이 출력된다(단계 209). 그리고, 제8경우는 임펄스노이즈에 훼손되지 않은 목표픽셀값(X)이 출력된다(단계 208).
제3도는 제2도의 RAMF알고리즘을 구현한 장치를 나타내는 블록도이다. 8비트데이타로 이루어진 픽셀들의 데이타(D)는 순차적으로 입력되어 메모리(31)에 저장된다. 메모리(31)는 소정의 데이타저장용량을 갖는 라인데이타저장용 DRAM으로서, 수평라인에 동기화되는 시작 및 종료신호에 의해 데이타 입·출력이 제어된다. 도한, 메모리(31)를 액세스하는 어드레스신호는 메모리의읽기 및 쓰기동작에 의해 데이타 입·출력이 제어된다. 또한, 메모리(31)를 액세스하는 어드레스신호는 메모리의 읽기 및 쓰기동작에 따라 자동으로 변경된다. 메모리(31)로부터 독출되는 데이타는 윈도우설정부(32)로 공급된다. 윈도우설정부(32)는 메모리(31)로 부터뿐만 아니라 RAMF장치로부터 입력되는 픽셀데이타(D)를 집적 공급받을 수 있도록 구성된다. 윈도우설정부(32)는 미디언필터링할려는 목표픽셀(X)의 데이타를 제2출력부(50)로 공급한다. 윈도우설정부(32)로 공급되는 윈도우제어신호(CTL)는 윈도우설정부(32)에 의한 윈도우 형태결정에 이용된다. 소정크기 및 형태를 갖는 윈도우에 들어있는 픽셀데이타가 소터(33)로 공급되면, 소터(33)는 입접한 2개 픽셀데이타를 비교하여 적은 값 순으로 스택메모리에 저장하는 버블소트(bubble sort)방식으로 윈도우내의 픽셀들을 크기순으로 소팅한다. 소터(33)는 데이타 그키순으로 소팅되니 픽셀들에 의해 결정되는 최소값(X), 최대값(X) 및 소팅된 픽셀값에 응답하는 미디언값(X)을 출력한다. 소팅에 의해 얻어진 미디언값(X)은 제1출력부(49)에 저장된다. 제1감산기(34)는 미디언값(X)에서 최소값(X)을 감산하고 그 결과(T)를 제1래치(36)로 출력한다. 제2감산기(35)는 미디언값(X)에서 최대값(X)을 감산하고 그 결과(T)를 제2래치(37)로 출력한다. 제1비교기(38)는 제1래치(36)의 출력값(T)이 0보다 큰가를 비교한다. 제2비교기(39)는 제2래치(37)의 출력값(T)dl 0보다 작은가를 비교한다. 두 비교기의 출력값은 제1논리곱회로(40)로 입력된다. 제1논리곱회로(40)는 T0이고 T0인 경우에만 하이레벨신호를 출력하고, 그 이외의 경우에는 로우레벨신호를 출력한다. 제1논리곱회로(40)의 출력은 윈도우크기조절부(41)와 제3 및 제4감산기(42,43)의 인에이블신호입력단으로 공급된다. 윈도우크기조절부(41)는 제1논리곱회로(40)의 출력값이 로우레벨일 때 인에이블된다. 인에이블신호가 입력되면, 윈도우크기조절부(41)는 윈도우의 크기를 증가시킨다. 다라서, 윈도우의 크기는 T0이고 T0인 경우가 아닌 모든 경우에 소정의 픽셀수만큼 증가된다. 크기증가된 윈도우내의 픽셀들은 다시 소터(33)에서 소팅된다. 크기중가된 윈도우는 크기증가에 의해 추가로 포함되는 픽셀들을 갖는다. 한편, 제1논리곱회로(40)의 출력이 하이레벨, 즉 T0이고 T0이면, 제3감산기(42)는 U의 값을 계산하고, 제4감산기(43)는 U의 값을 계산한다. 제3감산기(42) 및 제4감산기(43)에서 각각 출력되는 감산결과 U및 U는 제3래치(44) 및 제4래치(45)에 각각 래칭된다. 제3비교기(46)는 제3래치(44)에 래칭된 값(U)이 0보다 큰가를 비교한다. 제4비교기(47)는 제4래치(45)에 래칭된 값(U)이 0보다 작은가를 비교한다. 제3 및 제4비교기(46,47)의 비교결과는 제2논리곱회로(48)로 입력된다. 제2논리곱회로(48)는 U0이고, U0인 경우에만 하이레벨의 신호를 출력하고, 그 이외의 경우에는 로우레벨의 신호를출력한다. 제2논리곱회로(48)의 출력은 출력부들(49,50)의 출력인에이블단으로 공급된다. 논리곱회로(48)의 로우레벨신호에 의해 인에이블되는 제1출력부(49)는 소터(33)로부터 공급된 미디언값(X)을 출력한다. 그 하이레벨신호에의해 인에이블되는 제2출력부(50)는 임펄스노이즈에 의해 훼손되지 않은 목표픽셀값(X)을 출력한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 RAMF방법 및 장치는 소정 크기의 윈도우단위로 목표픽셀을 미디언필터링하여, 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는지를 판단한다. 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 경우 윈도우의 크기를 증가하여 미디언필터링을 다시 실행한다. 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는다고 판단되면, 필터링되기 이전의 목표픽셀에 임펄스노이즈가 존재하는가를 검사한다. 목표픽셀에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 경우 미디언값을 출력하고, 목표픽셀에 임펄스노이즈가 존재하지 않는다고 판단되면 목표픽셀값을 그대로 출력한다. 따라서, 목표픽셀에 부가되는 부임펄스노이즈 및/ 또는 정임펄스노이즈에 관계없이 픽셀에 대한 미디언필터링을 할 수 있다. 그리고, 단순한 미디언필터링에 의한 신호에지변위 문제점을 해결할 수 있다.

Claims (16)

  1. 픽셀의 데이타를 미디언필터링하여 디지탈영상신호로부터 임펄스노이즈를 제거하기 위한 방법에 있어서, 미디언필터링하려는 목표픽셀과 목표픽셀의 주변에 있는 다수의픽셀들을 공급받아 소정 크기의 윈도우를 구성하는 단계; 상기 윈도우를 구성하는 픽셀들의 값들을 크기순으로 소팅하는 단계; 상기 소팅된 픽셀값들의 미디언값을 산출하는 단계; 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하는 제1검사단계; 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으면 상기 윈도우의 크기를 변경하는 단계; 상기 제1검사단계에서 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않으면 미디언필터링되기 이전의 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하는 제2검사단계; 상기 제2검사단계에서 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있으면 미디언값을 출력하는 제1출력단계; 상기 제2검사단계에서 임펄스노이즈가 존재하지 않으면 미디언필터링되기 이전의 목표픽셀값을 출력하는 제2출력단계를 포함하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 윈도우의 크기변경단계는 상기 제1검사단계에서 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 경우에 윈도우의 크기를 증가시키는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응 미디언필터링방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제1검사단계는 상기 미디언값에서 상기 소팅에 의해 얻어진 회소값을 감산하는 제1감산단계; 상기 미디언값에서 상기 소팅에 의해 얻어진 최대값을 감산하는 제2감산단계; 상기 제1감산단계의 감산결과값이 0보다 큰가를 비교하는 제2비교단계; 및 상기 제1감산단계의 감산결과값이 "0"보다 작은가를 비교하는 제 2 비교단계 ; 및 상기 제 1 감산간계의 감산결과값이 "0"보다 크고 상기 제2감산단계의 감산결과값이 0보다 작은 경우, 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 결정하는 단계를 구비함을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제1감산단계의 감산결과값이 0보다 크기 않거나 상기 제2감산단계의 감산결과값이 0보다 작지 않은 경우, 상기 윈도우의 크기를 증가시키는 것을 특징으로 하는 정렬상태에서 근거한 적응미디언필터링방법.
  5. 제3항에 있어서, 상기 제2검사단계는 상기 제1비교단계의 감산결과값이 0보다 크고, 상기 제2비교단계의 감산결과값이 0보다 작은 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  6. 제1항에 있어서, 상기 제2검사단계는 미디어필터링되기 이전의 상기 목표픽셀값에서 상기 소팅에 의해 얻어진 최소값을 감산하는 제3감산단계; 상기 목표픽셀값에서 상기 소팅에 의해 얻어진 최대값을 감산하는 제4감산단계; 상기 제3감산단계의 감산결과가 0보다 큰가를 비교하는 제3비교단계; 상기 제4감산단계의 감산결과가 0보다 작은가를 비교하는 제4비교단계; 및 상기 제3감산단계의 감산결과값이 "0"보다 크고 상기 제4감산단계의 감산결과값이 0보다 작은 경우, 상기 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 결정하는 단계를 구비함을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 제1출력단계는 상기 제3비교단계의 감산결과값이 0보다 크지 않거나 상기 제4비교단계의 감산결과값이 0보다 작지 않은 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  8. 제6항에 있어서, 상기 제2출력단계는 상기 제3비교단계의 감산결과값이 0보다 크고, 상기 제4비교단계의 감산결과값이 0보다 작은 경우에 수행되는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링방법.
  9. 픽셀의 데이타를 미디언필터링하여 임펄스노이즈를 제거하기 위한 장치에 있어서, 영상정보를 구성하는 픽셀값들을 저장하는 메모리; 상기 메모리에 저장된 픽셀값들을 공급받아 윈도우크기제어신호에 따라 미디언필터링하려는 목표픽셀과 몸ㄱ표픽셀의 주변에 있는 다수픽셀들의 값들로 구성되며, 소정 크기 및 형태를 갖는 윈도우를 설정하는 수단; 상기 윈도우에 들어있는 각 픽셀들의 픽셀값들을 크기순으로 소팅하고, 소팅된 픽셀들에 의해 결정되는 최소값, 최대값 및 소팅된 픽셀값에 응답하는 미디언값을 산출하는 소터; 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하는지를 검사하기 위한 제1검사부; 상기 제1검사부의 검사결과에 따라 상기 윈도우의크기를 변경시키기 위한 제어신호를 발생하는 윈도우크기조절부; 상기 제1검사부에 의해 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 판정되면 상기 윈도우설정수단으로부터의 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하는지 검사하기 위한 제2검사부; 상기 제2검사부에 의해 상기 목표픽셀값에 임펄스노이즈가 존재하지 않는 것으로 판정되면 상기 소터로부터의 상기 미디언값을 출력하는 제1출력부; 상기 제2검사부에 의해 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 것으로 판정되면 윈도우설정수단으로부터의 목표픽셀값을 출력하는 제2출력부를 포함하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  10. 제9항에 있어서, 상기 제1검사부는 상기 미디언값에서 상기 소팅에 의한 상기 최소값을 감산하기 위한 제1감산기; 상기 미디언값에서 상기 소팅에 의한 상기 최대값을 감산하기 위한 제2감산기; 상기 제1 감산기의출력이 0보다 큰 경우 하이레벨신호를 출력하기 위한 제1비교기; 상기 제2감산기의출력이 0보다 작은 경우 하이레벨신호를 출력하기 위한 제2비교기; 및 상기 제1비교기 및 제2비교기의 출력을 논리곱연산하는 제1논리곱회로를 구비하는것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  11. 제10항에 있어서, 상기 윈도우크기조절부는 상기 제1논리곱회로의 출력이 로우레벨일 때 인에이블되는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 제2검사부는 상기 논리곱회로의 출력이 하이레벨일 때 인에이블되는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제2검사부는 상기 목표픽셀값에서 상기 소팅에 의한 최소값을 감산하기 위한 제3감산기; 상기 목표픽셀값에서 상기 소팅에 의한 최대값을 감산하기 위한 제4감산기; 상기 제3감산기의 출력이 0보다 큰 경우 하이레벨신호를 출력하는 제3비교기; 상기 제4감산기의 출력이 "0"보다 작은 경우 하이레벨신호를 출력하는 제4비교기; 및 상기 제3비교기 및 제4비교기의 출력을 논리곱연산하는 제2논리곱회로를 구비함을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  14. 제13항에 있어서, 상기 제1출력부는 상기 제2논리곱회로에서 로우레벨의 신호가 공급되는 경우 상기 미디언값을 출력하는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제2출력부는 상기 제2논리곱회로에서 하이레벨의 신호가 공급되는 경우일 때 상기 목표픽셀을 출력하는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
  16. 제9항에 있어서, 상기 윈도우크기조절부는 상기 제1검사부에 의해 상기 미디언값에 임펄스노이즈가 존재할 가능성이 있는 것으로 판정되는 경우, 상기 윈도우의 크기를 증가시키기 위한 상기 제어신호를 발생하는 것을 특징으로 하는 정렬상태에 근거한 적응미디언필터링장치.
KR1019920020268A 1992-10-30 1992-10-30 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치 KR0134352B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019920020268A KR0134352B1 (ko) 1992-10-30 1992-10-30 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치
JP5270365A JP2783351B2 (ja) 1992-10-30 1993-10-28 映像信号のインパルスノイズ除去方法及び装置
US08/144,319 US5414472A (en) 1992-10-30 1993-11-01 Method for eliminating an impulse noise of video signal and apparatus therefor

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1019920020268A KR0134352B1 (ko) 1992-10-30 1992-10-30 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR940010688A KR940010688A (ko) 1994-05-26
KR0134352B1 true KR0134352B1 (ko) 1998-04-23

Family

ID=19342197

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019920020268A KR0134352B1 (ko) 1992-10-30 1992-10-30 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US5414472A (ko)
JP (1) JP2783351B2 (ko)
KR (1) KR0134352B1 (ko)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69329670T2 (de) * 1992-09-14 2001-03-15 Thomson Multimedia, Boulogne Verfahren und Gerät zur Rauschminderung
US5539469A (en) * 1994-12-30 1996-07-23 Daewoo Electronics Co., Ltd. Apparatus for determining motion vectors through the use of an adaptive median filtering technique
KR100230254B1 (ko) * 1996-04-17 1999-11-15 윤종용 잡음 감소 회로
FR2751825A1 (fr) * 1996-07-24 1998-01-30 Philips Electronics Nv Procede de filtrage temporel du bruit dans une image d'une sequence d'images numerisees et dispositif mettant en oeuvre ce procede
KR100644571B1 (ko) * 1999-10-02 2006-11-13 삼성전자주식회사 임펄스 노이즈 제거장치
US7133568B2 (en) 2000-08-04 2006-11-07 Nikitin Alexei V Method and apparatus for analysis of variables
KR100458937B1 (ko) * 2001-11-24 2004-12-17 (주)한성티앤아이 방제기용 대차의 동력조향장치
US6958783B2 (en) * 2002-07-16 2005-10-25 Broadcom Corporation Adaptive non-linear noise reduction techniques
US7617270B2 (en) * 2002-10-07 2009-11-10 Nikitin Alexei V Method and apparatus for adaptive real-time signal conditioning, processing, analysis, quantification, comparison, and control
US7107306B2 (en) * 2002-10-07 2006-09-12 Nikitin Alexei V Method and apparatus for adaptive real-time signal conditioning, processing, analysis, quantification, comparision, and control
JP4660342B2 (ja) 2005-10-12 2011-03-30 オリンパス株式会社 画像処理システム、画像処理プログラム
US9898182B2 (en) * 2010-12-17 2018-02-20 Koninklijke Philips N.V. Gesture control for monitoring vital body signs
CN112785513B (zh) * 2020-08-25 2023-04-18 青岛经济技术开发区海尔热水器有限公司 一种用于过滤脉冲噪声的自适应中值滤波方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4573070A (en) * 1977-01-31 1986-02-25 Cooper J Carl Noise reduction system for video signals

Also Published As

Publication number Publication date
JP2783351B2 (ja) 1998-08-06
KR940010688A (ko) 1994-05-26
US5414472A (en) 1995-05-09
JPH06205216A (ja) 1994-07-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR0134352B1 (ko) 영상신호의 임펄스노이즈제거방법 및 장치
US4506382A (en) Apparatus for detecting two-dimensional pattern and method for transforming the pattern into binary image
Zhang et al. A new impulse detector for switching median filters
US4682230A (en) Adaptive median filter system
Wang et al. Progressive switching median filter for the removal of impulse noise from highly corrupted images
Lien et al. An efficient denoising architecture for removal of impulse noise in images
Hwang et al. Adaptive median filters: new algorithms and results
JPS59125176A (ja) ビデオイメ−ジのシエ−ジング効果の補正装置
Ibrahim Adaptive switching median filter utilizing quantized window size to remove impulse noise from digital images
US4400738A (en) Image signal processing method and apparatus
EP0105085A2 (en) A method and apparatus for filtering grey scale image data
US4760541A (en) Two dimensional digital spatial filter for enhancement of point sources
KR0144820B1 (ko) 영상의 노이즈 제거 및 디테일 개선장치
Redlin et al. Maximal ideals in subalgebras of 𝐶 (𝑋)
US7576894B2 (en) Device and method for sharpening image signal
Patanavijit Denoising performance analysis of adaptive decision based inverse distance weighted interpolation (DBIDWI) algorithm for salt and pepper noise
Bevara et al. VLSI architecture of decision based adaptive denoising filter for removing salt & pepper noise
Lin et al. Thresholding noise-free ordered mean filter based on Dempster-Shafer theory for image restoration
RU2119267C1 (ru) Устройство подавления многолучевого сигнала
Gupta et al. Image de-noising by dual threshold median filtering for random valued impulse noise
US4933978A (en) Method and apparatus for determining the value of a sample in the mth position of an ordered list of a plurality of samples
Aghajarian et al. Random-valued impulse noise detection and removal based on local statistics of images
Petrović et al. Impulse noise detection based on robust statistics and genetic programming
JPS6033784A (ja) ゴ−スト除去装置
Yang et al. AN OPTIMIZED DIRECTION STATISTICS FOR DETECTING AND REMOVING RANDOM-VALUED IMPULSE NOISE.

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20081127

Year of fee payment: 12

LAPS Lapse due to unpaid annual fee