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KR101547984B1 - Median based bilateral filter for removing impulse type of image noise and method thereof - Google Patents

Median based bilateral filter for removing impulse type of image noise and method thereof Download PDF

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KR101547984B1
KR101547984B1 KR1020140148300A KR20140148300A KR101547984B1 KR 101547984 B1 KR101547984 B1 KR 101547984B1 KR 1020140148300 A KR1020140148300 A KR 1020140148300A KR 20140148300 A KR20140148300 A KR 20140148300A KR 101547984 B1 KR101547984 B1 KR 101547984B1
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KR
South Korea
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gaussian filter
filter coefficient
distance
intermediate value
based gaussian
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KR1020140148300A
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Korean (ko)
Inventor
최병인
Original Assignee
한화탈레스 주식회사
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Abstract

임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터 및 그 방법이 개시된다. 적외선 영상을 입력받는 영상 입력 모듈; 영상 입력 모듈에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하는 화소 정렬 모듈; 화소 정렬 모듈에서 정렬된 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112015055098029-pat00076
을 계산하는 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈; 중심 화소와 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00077
를 계산하는 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈; 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00078
와 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00079
를 적용하여 필터링을 수행하는 양방향 필터 모듈을 구성한다.An intermediate value based bidirectional filter for impulse-like image noise removal and method thereof is disclosed. A video input module for receiving an infrared video; A pixel alignment module for aligning a predetermined center pixel and neighboring pixels of nxn according to the size of a pixel value in an infrared image input from the image input module; Based on the median values of the aligned center pixel and the neighboring pixels of nxn in the pixel alignment module, the median-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00076
An intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating an intermediate value based Gaussian filter coefficient; The distance-based Gaussian filter coefficients between the center pixel and the surrounding pixels of nxn
Figure 112015055098029-pat00077
A distance-based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating a distance-based Gaussian filter coefficient; The median-based Gaussian filter coefficient calculated in the median-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00078
And the distance-based Gaussian filter coefficient calculated in the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00079
To construct a bi-directional filter module for performing filtering.

Description

임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터 및 그 방법{MEDIAN BASED BILATERAL FILTER FOR REMOVING IMPULSE TYPE OF IMAGE NOISE AND METHOD THEREOF}[0001] MEDIAN BASED BILATERAL FILTER FOR REMOVING IMPULSE TYPE OF IMAGE NOISE AND METHOD THEREOF [0002]

본 발명은 영상 노이즈를 제거하기 위한 필터와 그 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 영상 노이즈 제거를 위한 양방향 필터 및 그 방법에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터 및 그 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a bidirectional filter for eliminating image noise, and more particularly to a bidirectional filter for eliminating image noise, Bidirectional filters and methods thereof.

영상 이미지의 노이즈를 제거하기 위한 필터링 기법에는 여러가지가 있는데, 가우시안 필터링 기법, 중간값 필터링 기법 등이 있다.There are various filtering techniques for removing noise of a video image, such as a Gaussian filtering method and an intermediate value filtering method.

가우시안 필터링 기법은 영상의 중심 화소 p를 기준으로 주변 화소들의 거리에 따라 감소하는 가우시안 형태의 필터계 수로 가중치 평균을 적용한다.The Gaussian filtering technique applies a weighted average to a Gaussian filter coefficient that decreases with the distance of neighboring pixels based on the center pixel p of the image.

가우시안 필터링 기법은 가우시안 랜덤 노이즈(random noise)에 대하여 우수한 노이즈 감쇄 성능을 나타낸다. 그러나, 윤곽선이 매우 흐려지게 되는 문제점이 있다. 또한, 필터 계수가 중심 위치 화소로부터 가우시안 형태를 나타내기 때문에 임펄스 노이즈가 존재하는 경우에는 노이즈의 영향을 효과적으로 감소시키는 데에는 한계가 있다.The Gaussian filtering scheme exhibits excellent noise attenuation performance against Gaussian random noise. However, there is a problem that the outline is very blurred. In addition, since the filter coefficient indicates the Gaussian form from the center position pixel, there is a limit to effectively reduce the influence of the noise when the impulse noise exists.

중간값 필터링 기법은 각 화소를 주변 화소들의 중간값으로 대치하는 필터링 기법으로서, 가우시안 필터링 기법과 달리 임펄스 형태의 노이즈 제거에 효과적이다. 또한, 중간값 필터링 기법은 강한 윤곽선은 어느 정도 보존이 가능하지만 가우시안 필터와 마찬가지로 세부적인 윤곽선은 많이 소실되는 문제점이 있다.The intermediate filtering technique is a filtering technique that replaces each pixel with the median value of neighboring pixels, which is effective for removing impulse noise, unlike the Gaussian filtering technique. In addition, the intermediate filtering technique can save a strong outline to a certain extent, but it has a problem that the detailed outline is lost much like the Gaussian filter.

이처럼 가우시안 필터링 기법이나 중간값 필터링 기법 모두 윤곽선 정보의 보존에는 다소 취약한 편인데, 이러한 윤곽선 정보를 보존할 수 있는 대표적인 필터링 기법에는 양방향 필터링 기법이 있다.In this way, both Gaussian filtering method and intermediate value filtering method are somewhat vulnerable to preservation of contour information. A typical filtering method for preserving such contour information is a bidirectional filtering method.

양방향 필터링 기법은 중심 화소와 주변 화소의 거리와 화소값의 차이에 대한 가우시안 형태 필터 계수를 사용하여 필터링을 수행한다.In the bidirectional filtering technique, the filtering is performed using the Gaussian type filter coefficient for the difference between the distance between the center pixel and the surrounding pixel and the pixel value.

양방향 필터링 기법은 중심 화소와 주변 화소의 차이가 큰 윤곽선 부분에서는 작은 필터 계수값을 적용하여 윤곽선을 보존하고 중심 화소와 주변 화소의 차이가 크지 않은 영역에서는 큰 필터 계수값을 적용하여 가우시안 필터링이 수행되도록 한다. 즉, 계수 값을 윤곽선에서 다르게 적용하여 윤곽선을 보존한다.In the bidirectional filtering technique, a contour is preserved by applying a small filter coefficient value in the contour portion where the difference between the center pixel and the surrounding pixel is large, and a Gaussian filtering is performed by applying a large filter coefficient value in the region where the difference between the center pixel and the surrounding pixel is not large. . That is, the contour is preserved by applying the coefficient values differently from the outline.

그러나, 양방향 필터링 기법은 윤곽선 보존을 향상시키지만 가우시안 필터링 기법이 적용되는 부분에서는 가우시안 필터링 기법의 문제점과 같이 임펄스 노이즈에 대해서 그 제거 성능이 떨어지는 문제점이 있다.However, the bidirectional filtering improves the contour preservation, but there is a problem that the removal performance of the impulse noise is deteriorated as in the case of the Gaussian filtering technique where the Gaussian filtering technique is applied.

도 1은 종래 기술에 따른 필터링 영상의 예시도이다.1 is an exemplary view of a filtered image according to the prior art.

도 1의 (a)는 입력 영상이며, 도 1의 (b)는 가우시안 필터 영상이고, 도 1의 (c)는 중간값 필터 영상이며, 도 1의 (d)는 양방향 필터 영상이다.1 (a) is an input image, FIG. 1 (b) is a Gaussian filter image, FIG. 1 (c) is an intermediate value filter image, and FIG. 1 (d) is a bidirectional filter image.

도 1의 (b)는 윤곽선이 약간 흐릿하게 나타나며, 도 1의 (c)는 굵은 윤곽선은 잘 나타나지만 세부 윤곽선에서는 다소 흐릿하게 보이고 있다. 도 1의 (d)에서는 윤곽선에서는 상대적으로 매우 뚜렷하게 나타남을 알 수 있다.In Fig. 1 (b), the contour line appears slightly blurry. In Fig. 1 (c), the thick contour line appears well, but the detailed contour line appears somewhat blurred. In FIG. 1 (d), it can be seen that the outlines are relatively clear.

본 발명의 목적은 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터를 제공하는 데 있다.It is an object of the present invention to provide an intermediate value based bidirectional filter for eliminating impulsive image noise.

본 발명의 다른 목적은 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법을 제공하는 데 있다.It is another object of the present invention to provide an intermediate value-based bidirectional filtering method for eliminating impulsive image noise.

상술한 본 발명의 목적에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터는, 적외선 영상을 입력받는 영상 입력 모듈; 상기 영상 입력 모듈에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하는 화소 정렬 모듈; 상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00001
을 계산하는 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈; 상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00002
를 계산하는 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈; 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00003
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00004
를 적용하여 필터링을 수행하는 양방향 필터 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an intermediate value based bidirectional filter for eliminating image noise of an impulse type, including: an image input module receiving an infrared image; A pixel alignment module for aligning a predetermined center pixel and neighboring pixels of nxn according to the size of a pixel value in an infrared image input from the image input module; Based on a median value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and the neighboring pixels of nxn, a median-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00001
An intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating an intermediate value based Gaussian filter coefficient; A distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00002
A distance-based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating a distance-based Gaussian filter coefficient; The intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculated by the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00003
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00004
Lt; RTI ID = 0.0 > filter module < / RTI >

이때, 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈은, 하기 수학식에 따라 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00005
을 계산하며, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00006
, 여기서, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서로 구성될 수 있다.In this case, the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module may calculate the intermediate value based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00005
, And [Expression 1]
Figure 112014104105707-pat00006
Wherein, ON () denotes the order of the sorted pixel, 2 n / 2 may be composed of a sequence of intermediate values.

그리고 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈은, 하기 수학식에 따라 상기 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00007
을 계산하며, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00008
로 구성될 수 있다.The distance-based Gaussian filter coefficient calculation module may calculate the distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00007
, And [Expression 1]
Figure 112014104105707-pat00008
≪ / RTI >

그리고 상기 양방향 필터 모듈은, 하기 수학식에 따라 필터링을 수행하도록 구성되며, [수학식]

Figure 112014104105707-pat00009
이고, 여기서,
Figure 112014104105707-pat00010
는 정규화 인수로서, 하기 수학식에 의해 산출되고, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00011
로 구성될 수 있다.The bidirectional filter module is configured to perform filtering according to the following equation,
Figure 112014104105707-pat00009
Lt; / RTI >
Figure 112014104105707-pat00010
Is calculated as a normalization factor by the following equation,
Figure 112014104105707-pat00011
≪ / RTI >

상술한 본 발명의 목적에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법은, 영상 입력 모듈이 적외선 영상을 입력받는 단계; 화소 정렬 모듈이 상기 영상 입력 모듈에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하는 단계; 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00012
을 계산하는 단계; 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00013
를 계산하는 단계; 양방향 필터 모듈이 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00014
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00015
를 적용하여 필터링을 수행하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided an intermediate value-based bidirectional filtering method for removing image noise of an impulse type, the method comprising: receiving an infrared image by a video input module; Arranging a predetermined center pixel and neighboring pixels of nxn according to the size of a pixel value in an infrared image input from the image input module; Based Gaussian filter coefficient calculation module calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient based on the center value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and the neighboring pixels of nxn,
Figure 112014104105707-pat00012
; Based Gaussian filter coefficient calculation module calculates a distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00013
; Wherein the bidirectional filter module comprises an intermediate value based Gaussian filter coefficient calculated in the intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00014
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00015
And performing filtering by applying the filtering function.

여기서, 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00016
을 계산하는 단계는, 하기 수학식에 따라 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00017
을 계산하며, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00018
, 여기서, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서로 구성될 수 있다.Here, the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module may calculate an intermediate value based Gaussian filter coefficient on the basis of the center value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and the neighboring pixels of nxn,
Figure 112014104105707-pat00016
Calculating a median-based Gaussian filter coefficient < RTI ID = 0.0 >
Figure 112014104105707-pat00017
, And [Expression 1]
Figure 112014104105707-pat00018
Wherein, ON () denotes the order of the sorted pixel, 2 n / 2 may be composed of a sequence of intermediate values.

그리고 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00019
를 계산하는 단계는, 하기 수학식에 따라 상기 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00020
을 계산하며, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00021
로 구성될 수 있다.The distance-based Gaussian filter coefficient calculation module calculates a distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00019
Calculating a distance-based Gaussian filter coefficient < RTI ID = 0.0 >
Figure 112014104105707-pat00020
, And [Expression 1]
Figure 112014104105707-pat00021
≪ / RTI >

그리고 상기 양방향 필터 모듈이 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00022
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00023
를 적용하여 필터링을 수행하는 단계는, 하기 수학식에 따라 필터링을 수행하도록 구성되며, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00024
이고, 여기서,
Figure 112014104105707-pat00025
는 정규화 인수로서, 하기 수학식에 의해 산출되고, [수학식]
Figure 112014104105707-pat00026
로 구성될 수 있다.And the bidirectional filter module calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient calculated by the intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00022
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112014104105707-pat00023
Is performed to perform the filtering according to the following equation,
Figure 112014104105707-pat00024
Lt; / RTI >
Figure 112014104105707-pat00025
Is calculated as a normalization factor by the following equation,
Figure 112014104105707-pat00026
≪ / RTI >

상술한 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터 및 그 방법에 의하면, 중심 화소와 주변 화소간의 거리에 따른 일반적인 거리기반 가우시안 필터 계수와 중간값에 기반한 가우시안 필터 계수를 모두 적용한 양방향 필터링을 수행함으로써, 윤곽선 보존 기능을 유지하면서 중간값기반 가우시안 필터 계수에 따른 임펄스 노이즈 제거를 개선하는 효과가 있다.According to the intermediate value-based bidirectional filter for removing impulse-type image noise and the method therefor, bidirectional filtering using both a general distance-based Gaussian filter coefficient and a median-based Gaussian filter coefficient according to a distance between a center pixel and a surrounding pixel The impulse noise removal according to the intermediate value-based Gaussian filter coefficient is improved while maintaining the outline preservation function.

도 1은 종래 기술에 따른 필터링 영상의 예시도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산의 개념도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 영상의 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법의 흐름도이다.1 is an exemplary view of a filtered image according to the prior art.
2 is a block diagram of an intermediate value-based bidirectional filter for eliminating impulse-type image noise according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is a conceptual diagram of median-based Gaussian filter coefficient calculation according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary view of a filtered image according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart of an intermediate value-based bidirectional filtering method for removing impulse-type image noise according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail to the concrete inventive concept.

그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.Like reference numerals are used for like elements in describing each drawing.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, A, B, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.It is to be understood that when an element is referred to as being "connected" or "connected" to another element, it may be directly connected or connected to the other element, .

반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.On the other hand, when an element is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that there are no other elements in between.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.The terminology used in this application is used only to describe a specific embodiment and is not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.

본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In the present application, the terms "comprises" or "having" and the like are used to specify that there is a feature, a number, a step, an operation, an element, a component or a combination thereof described in the specification, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the contextual meaning of the related art and are to be interpreted as either ideal or overly formal in the sense of the present application Do not.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터의 블록 구성도이다.2 is a block diagram of an intermediate value-based bidirectional filter for eliminating impulse-type image noise according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터(이하, '중간값 기반 양방향 필터'라 함)(100)은 영상 입력 모듈(110), 화소 정렬 모듈(120), 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130), 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140), 양방향 필터 모듈(150)을 포함하도록 구성될 수 있다.Referring to FIG. 2, an intermediate value-based bidirectional filter (hereinafter, referred to as an 'intermediate value based bidirectional filter') 100 for eliminating image noise of an impulse type according to an embodiment of the present invention includes an image input module 110, A pixel alignment module 120, an intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130, a distance-based Gaussian filter coefficient calculation module 140, and a bidirectional filter module 150.

중간값 기반 양?향 필터(100)는 중심 화소와 주변 화소간에 거리에 따라 적용하는 거리기반 가우시안 필터 계수 그리고 그 중간값에 기반한 가우시안 필터 계수를 적용하여 필터링을 수행하도록 구성된다.The intermediate value-based bidirectional filter 100 is configured to perform filtering by applying a distance-based Gaussian filter coefficient applied based on a distance between a center pixel and a surrounding pixel, and a Gaussian filter coefficient based on the intermediate value.

중간값 기반 양방향 필터(100)는 윤곽선을 보존에 탁월하며 임펄스 노이즈 개선에도 우수한 성능을 나타낸다.The intermediate value based bidirectional filter 100 is excellent in preserving the contour and exhibits excellent performance in improving impulse noise.

이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, the detailed configuration will be described.

영상 입력 모듈(110)은 적외선 영상을 입력받도록 구성될 수 있다.The image input module 110 may be configured to receive an infrared image.

화소 정렬 모듈(120)은 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하도록 구성될 수 있다.The pixel alignment module 120 may be configured to align predetermined center pixels and neighboring pixels of nxn in the infrared image received from the image input module 110 according to pixel values.

중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)은 화소 정렬 모듈(120)에서 정렬된 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00027
을 계산하도록 구성될 수 있다.The intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130 calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient using the intermediate values of the center pixel aligned in the pixel alignment module 120 and the neighboring pixels of nxn,
Figure 112014104105707-pat00027
. ≪ / RTI >

여기서, 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)은 하기 수학식 1에 따라 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00028
을 계산하도록 구성될 수 있다.Here, the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130 calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00028
. ≪ / RTI >

중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00029
는 중간값을 중심으로 중간값과 그 차이값들과 가우시안 분포를 나타내도록 구성되어 있다. 기존의 중값간 필터링에서는 중간값만 그 값을 적용하고 나머지 화소에는 적용되는 값이 없었으나 본 발명에서는 중간값을 중심으로 가우시안 분포를 갖게 되는 점이 상이하다.Median-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00029
Is configured to represent an intermediate value and its difference values and a Gaussian distribution around an intermediate value. In the conventional middle-value filtering, only the intermediate value is applied and there is no value applied to the remaining pixels. However, in the present invention, the Gaussian distribution is centered on the intermediate value.

Figure 112014104105707-pat00030
Figure 112014104105707-pat00030

여기서, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서를 나타내도록 구성될 수 있다.Here, ON () denotes the order of the sorted pixel, 2 n / 2 can be configured to indicate the order of the median.

거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)은 중심 화소와 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00031
를 계산하도록 구성될 수 있다.The distance-based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates the distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the surrounding pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00031
. ≪ / RTI >

이때, 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)은 하기 수학식 2에 따라 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00032
을 계산하도록 구성될 수 있다.At this time, the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates a distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00032
. ≪ / RTI >

Figure 112014104105707-pat00033
Figure 112014104105707-pat00033

양방향 필터 모듈(150)은 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00034
와 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00035
를 적용하여 필터링을 수행하도록 구성될 수 있다.The bidirectional filter module 150 receives the intermediate value-based Gaussian filter coefficients (i) calculated by the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130,
Figure 112014104105707-pat00034
Based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates the distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00035
To perform filtering.

여기에서, 양방향 필터 모듈(150)은 하기 수학식 3에 따라 필터링을 수행하도록 구성될 수 있다.Here, the bidirectional filter module 150 may be configured to perform filtering according to Equation (3) below.

Figure 112014104105707-pat00036
Figure 112014104105707-pat00036

여기서,

Figure 112014104105707-pat00037
는 정규화 인수로서 다음 수학식 4와 같이 산출될 수 있다.here,
Figure 112014104105707-pat00037
Can be calculated as a normalization factor according to the following equation (4).

Figure 112014104105707-pat00038
Figure 112014104105707-pat00038

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산의 개념도이다.3 is a conceptual diagram of median-based Gaussian filter coefficient calculation according to an embodiment of the present invention.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 필터링 영상의 예시도이다.4 is an exemplary view of a filtered image according to an embodiment of the present invention.

도 3의 (a)는 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 크기 순서대로 정렬한 것을 나타낸다.3 (a) shows that the center pixel and the peripheral pixels of nxn are arranged in order of magnitude.

도 3의 (b)는 일반적인 중간값 필터링에 따른 필터링 계수를 그래프로 나타내고 있다. 기존의 중간값 필터링에서는 중간값만 적용하고 그 나머지 주변 화소에는 다른 가중치를 적용하지 않는 것을 알 수 있다.FIG. 3 (b) is a graph showing the filtering coefficients according to general intermediate value filtering. It can be seen that in the conventional intermediate value filtering, only the intermediate value is applied, and other weight values are not applied to the remaining peripheral pixels.

그러나, 도 3의 (c)에서는 중간값 필터링을 가우시안 형태로 적용함을 알 수 있다. 본 발명에 따른 중간값기반 가우시안 필터 계수로서 중간값을 기준으로 가우시안 분포를 나타내고 있다.However, FIG. 3 (c) shows that the intermediate value filtering is applied in the Gaussian form. The Gaussian distribution is shown based on an intermediate value as an intermediate value-based Gaussian filter coefficient according to the present invention.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법의 흐름도이다.FIG. 5 is a flowchart of an intermediate value-based bidirectional filtering method for removing impulse-type image noise according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 먼저 영상 입력 모듈(110)이 적외선 영상을 입력받는다(S101).Referring to FIG. 5, first, the image input module 110 receives an infrared image (S101).

다음으로, 화소 정렬 모듈(120)이 영상 입력 모듈(110)에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬한다(S102).Next, the pixel alignment module 120 aligns predetermined center pixels and neighboring pixels of nxn according to pixel values in the infrared image input from the image input module 110 (S102).

다음으로, 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)이 화소 정렬 모듈(120)에서 정렬된 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00039
을 계산한다(S103).Next, the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130 calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient based on the median values of the center pixel aligned in the pixel alignment module 120 and the neighboring pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00039
(S103).

여기서, 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)은 하기 수학식 5에 따라 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00040
을 계산하도록 구성될 수 있다.Here, the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130 calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00040
. ≪ / RTI >

Figure 112014104105707-pat00041
Figure 112014104105707-pat00041

여기서, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서를 나타내도록 구성될 수 있다.Here, ON () denotes the order of the sorted pixel, 2 n / 2 can be configured to indicate the order of the median.

다음으로, 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)이 중심 화소와 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00042
를 계산한다(S104).Next, the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates the distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112014104105707-pat00042
(S104).

여기서, 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)은 하기 수학식 6에 따라 거리기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00043
을 계산하도록 구성될 수 있다.Here, the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates the distance-based Gaussian filter coefficient < RTI ID = 0.0 >
Figure 112014104105707-pat00043
. ≪ / RTI >

Figure 112014104105707-pat00044
Figure 112014104105707-pat00044

다음으로, 양방향 필터 모듈(150)이 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(130)에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수

Figure 112014104105707-pat00045
와 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈(140)에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112014104105707-pat00046
를 적용하여 필터링을 수행한다(S105).Next, when the bidirectional filter module 150 receives the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculated by the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module 130
Figure 112014104105707-pat00045
Based Gaussian filter coefficient calculation module 140 calculates the distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112014104105707-pat00046
To perform filtering (S105).

여기서, 양방향 필터 모듈(150)은 하기 수학식 7에 따라 필터링을 수행하도록 구성될 수 있다.Here, the bidirectional filter module 150 may be configured to perform filtering according to Equation (7).

Figure 112014104105707-pat00047
Figure 112014104105707-pat00047

여기서,

Figure 112014104105707-pat00048
는 정규화 인수로서 다음 수학식 8과 같이 산출될 수 있다.here,
Figure 112014104105707-pat00048
Can be calculated as a normalization factor according to the following equation (8).

Figure 112014104105707-pat00049
Figure 112014104105707-pat00049

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the invention as defined in the following claims. There will be.

110: 영상 입력 모듈
120: 화소 정렬 모듈
130: 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈
140: 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈
150: 양방향 필터 모듈110: image input module
120: Pixel alignment module
130: Medium value based Gaussian filter coefficient calculation module
140: Distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
150: Bi-directional filter module

Claims (8)

적외선 영상을 입력받는 영상 입력 모듈;
상기 영상 입력 모듈에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하는 화소 정렬 모듈;
상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00050
을 계산하는 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈;
상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00051
를 계산하는 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈;
상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00052
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00053
를 적용하여 필터링을 수행하는 양방향 필터 모듈을 포함하고,
상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈은,
하기 수학식에 따라 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00054
을 계산하며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00055
,
여기서,
Figure 112015055098029-pat00085
는 입력 변수이고,
Figure 112015055098029-pat00086
은
Figure 112015055098029-pat00087
x
Figure 112015055098029-pat00088
가우시안 필터의 필터 크기를 의미하고,
Figure 112015055098029-pat00089
는 가우시안 필터(함수)의 표준편차이며, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서를 나타내는 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터.A video input module for receiving an infrared video;
A pixel alignment module for aligning a predetermined center pixel and neighboring pixels of nxn according to the size of a pixel value in an infrared image input from the image input module;
Based on a median value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and the neighboring pixels of nxn, a median-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00050
An intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating an intermediate value based Gaussian filter coefficient;
A distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112015055098029-pat00051
A distance-based Gaussian filter coefficient calculation module for calculating a distance-based Gaussian filter coefficient;
The intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculated by the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00052
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00053
And a bidirectional filter module for performing filtering by applying the filter,
Wherein the intermediate value-based Gaussian filter coefficient calculation module comprises:
Wherein the intermediate value-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00054
Lt; / RTI >
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00055
,
here,
Figure 112015055098029-pat00085
Is an input variable,
Figure 112015055098029-pat00086
silver
Figure 112015055098029-pat00087
x
Figure 112015055098029-pat00088
Means the filter size of the Gaussian filter,
Figure 112015055098029-pat00089
Is the standard deviation of the Gaussian filter (function), ON () denotes the order of the sorted pixels, n 2/2 is the middle value of the basis for the impulse-type image noise removal, characterized in that indicating the order of the median-way filter. 삭제delete 제1항에 있어서, 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈은,
하기 수학식에 따라 상기 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00056
을 계산하며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00057

여기서,
Figure 112015055098029-pat00090
는 입력 변수이고,
Figure 112015055098029-pat00091
는 가우시안 필터(함수)의 표준편차인 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터.
The apparatus of claim 1, wherein the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module comprises:
Based on the distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00056
Lt; / RTI >
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00057

here,
Figure 112015055098029-pat00090
Is an input variable,
Figure 112015055098029-pat00091
Is a standard deviation of a Gaussian filter (function). The intermediate value-based bidirectional filter for eliminating impulsive image noise.
제3항에 있어서, 상기 양방향 필터 모듈은,
하기 수학식에 따라 필터링을 수행하도록 구성되며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00058
이고,
여기서,
Figure 112015055098029-pat00092
은 해당 위치 픽셀의 그레이 레벨(grey level) 값이고,
Figure 112015055098029-pat00059
는 정규화 인수로서 하기 수학식에 의해 산출되고,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00060

여기서,
Figure 112015055098029-pat00093
은 해당 위치 픽셀의 그레이 레벨(grey level) 값인 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터.
The bidirectional filter module of claim 3,
And perform filtering according to the following equation,
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00058
ego,
here,
Figure 112015055098029-pat00092
Is the gray level value of the pixel at that position,
Figure 112015055098029-pat00059
Is calculated by the following equation as a normalization factor,
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00060

here,
Figure 112015055098029-pat00093
Is a gray level value of a corresponding position pixel. The intermediate value-based bidirectional filter for eliminating image noise of an impulse type.
영상 입력 모듈이 적외선 영상을 입력받는 단계;
화소 정렬 모듈이 상기 영상 입력 모듈에서 입력받은 적외선 영상에서 소정의 중심 화소와 n x n의 주변 화소를 화소값의 크기에 따라 정렬하는 단계;
중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00061
을 계산하는 단계;
거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00062
를 계산하는 단계;
양방향 필터 모듈이 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00063
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00064
를 적용하여 필터링을 수행하는 단계를 포함하고,
상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 화소 정렬 모듈에서 정렬된 상기 중심 화소와 n x n의 주변 화소에 대한 중간값을 기준으로 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00094
을 계산하는 단계는,
하기 수학식에 따라 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00095
을 계산하며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00096
,
여기서,
Figure 112015055098029-pat00097
는 입력 변수이고,
Figure 112015055098029-pat00098
은
Figure 112015055098029-pat00099
x
Figure 112015055098029-pat00100
가우시안 필터의 필터 크기를 의미하고,
Figure 112015055098029-pat00101
는 가우시안 필터(함수)의 표준편차이며, ON()은 정렬된 화소들의 순서를 나타내고, n2/2은 중간값의 순서를 나타내는 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법.
Receiving an infrared image by a video input module;
Arranging a predetermined center pixel and neighboring pixels of nxn according to the size of a pixel value in an infrared image input from the image input module;
Based Gaussian filter coefficient calculation module calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient based on the center value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and the neighboring pixels of nxn,
Figure 112015055098029-pat00061
;
Based Gaussian filter coefficient calculation module calculates a distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112015055098029-pat00062
;
Wherein the bidirectional filter module comprises an intermediate value based Gaussian filter coefficient calculated in the intermediate value based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00063
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00064
To perform the filtering,
Based Gaussian filter coefficient calculation module calculates an intermediate value based Gaussian filter coefficient based on an intermediate value of the center pixel aligned in the pixel alignment module and neighboring pixels of nxn,
Figure 112015055098029-pat00094
≪ / RTI >
Wherein the intermediate value-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00095
Lt; / RTI >
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00096
,
here,
Figure 112015055098029-pat00097
Is an input variable,
Figure 112015055098029-pat00098
silver
Figure 112015055098029-pat00099
x
Figure 112015055098029-pat00100
Means the filter size of the Gaussian filter,
Figure 112015055098029-pat00101
Is the standard deviation of the Gaussian filter (function), ON () denotes the order of the sorted pixels, n 2/2 is the middle value of the basis for the impulse-type image noise removal, characterized in that indicating the order of the median-way Filtering method.
삭제delete 제5항에 있어서, 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈이 상기 중심 화소와 상기 n x n의 주변 화소와의 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00068
를 계산하는 단계는,
하기 수학식에 따라 상기 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00069
을 계산하며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00070

여기서,
Figure 112015055098029-pat00102
는 입력 변수이고,
Figure 112015055098029-pat00103
는 가우시안 필터(함수)의 표준편차인 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법.
6. The apparatus of claim 5, wherein the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module calculates a distance-based Gaussian filter coefficient between the center pixel and the peripheral pixels of nxn
Figure 112015055098029-pat00068
≪ / RTI >
Based on the distance-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00069
Lt; / RTI >
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00070

here,
Figure 112015055098029-pat00102
Is an input variable,
Figure 112015055098029-pat00103
Is a standard deviation of a Gaussian filter (function). The intermediate value based bidirectional filtering method for eliminating image noise of an impulse type.
제7항에 있어서, 상기 양방향 필터 모듈이 상기 중간값기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 중간값기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00071
와 상기 거리기반 가우시안 필터 계수 계산 모듈에서 계산된 거리기반 가우시안 필터 계수
Figure 112015055098029-pat00072
를 적용하여 필터링을 수행하는 단계는,
하기 수학식에 따라 필터링을 수행하도록 구성되며,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00073
이고,
여기서,
Figure 112015055098029-pat00104
은 해당 위치 픽셀의 그레이 레벨(grey level) 값이고,
Figure 112015055098029-pat00074
는 정규화 인수로서 하기 수학식에 의해 산출되고,
[수학식]
Figure 112015055098029-pat00075

여기서,
Figure 112015055098029-pat00105
은 해당 위치 픽셀의 그레이 레벨(grey level) 값인 것을 특징으로 하는 임펄스 형태의 영상 노이즈 제거를 위한 중간값 기반 양방향 필터링 방법.
8. The method of claim 7, wherein the bi-directional filter module is configured to generate the median-based Gaussian filter coefficient
Figure 112015055098029-pat00071
And a distance-based Gaussian filter coefficient calculated by the distance-based Gaussian filter coefficient calculation module
Figure 112015055098029-pat00072
Wherein the step of performing filtering comprises:
And perform filtering according to the following equation,
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00073
ego,
here,
Figure 112015055098029-pat00104
Is the gray level value of the pixel at that position,
Figure 112015055098029-pat00074
Is calculated by the following equation as a normalization factor,
[Mathematical Expression]
Figure 112015055098029-pat00075

here,
Figure 112015055098029-pat00105
Is a gray level value of a corresponding location pixel. ≪ RTI ID = 0.0 > [10] < / RTI >
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