2차 복호화를 통한 압축 영상의 잡음 제거 기법

Abstract

최근 디지털 영상은 영상 자료를 저장하기 위해 요구되는 저장 매체의 점유량과 전송 대역폭에 의존하여 보다 효율적인 자료량과 전송 속도를 보장하기 위한 영상 압축 방법을 채택하고 있다. 이러한 압축 과정을 통한 영상은 양자화 과정을 통해 일부 고주파 정보를 손실하게 되어 블록킹 현상이나 계단형 현상을 유발한다. 이 가운데 영상의 입력 혹은 전송 과정에서 잡음과 같은 불필요한 신호가 실렸을 경우 압축 영상의 시각적인 화질은 크게 저하된다. 그러나, 기존의 영상 평활화 기법을 통한 잡음 영상의 복원은 잡음 신호를 복원 영상에 반영함으로써 영상의 에지/텍스처 영역의 정보를 손실하여 전반적으로 영상이 흐릿해지거나, 균일 영역에서 블록킹 현상이 두드러진다. 따라서, 양자화를 통한 1차 영상 정보의 왜곡 현상에 강한 적응력을 나타내며, 에지/텍스처 영역과 균일 영역이 성질을 보존하는 압축 영상의 잡음 제거 기법이 요구되어진다. 본 논문에서는 2차 복호화 기법을 이용하여 JPEG 기반 잡음 영상을 입력으로 한 잡음 제거 복호화 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 압축된 잡음 영상을 1차적으로 복호화한후 공간 영역에서 잡음을 에너지 복잡도와 에지 영역 분류 알고리즘을 통해 분류한다. 분류된 잡음 영상은 인접 픽셀과의 관계를 통해 양과 음의 잡음 영상으로 구분되며, 이 잡음 영상은 FDCT 연산을 통해 주파수 영역으로 변환된다. 이때, 기존의 압축된 잡음 영상에서 분류된 각각의 잡음의 영향을 제거함으로써 압축 영상에서 효율적으로 작동하는 영상 복원 시스템을 설계할 수 있다. 제안한 방법은 영상의 정량적인 평가 기준인 PMSE와 PSNR을 통해 분석되었으며, 복원 결과 기존의 방법들에 비해 에지/텍스처 영역의 보존 능력이 뛰어나며, 압축 이후 생성되는 블록킹 현상도 크게 줄었음을 알 수 있다.;Recently there are many useful image compression techniques to store digital image efficiently and to guarantee higher transmission speed. But, visual defect have been found in compressed image, they are blocking effect and staircase effect after losing some high frequency through quantization. Especially while it captured by digital camera or transmitted via wire, random noise causes remarkable resolution deterioration in image. But, if conventional image smoothing techniques restore given compressed image, it usually generates uncertain image. Therefore these techniques give us blurry edge or texture region and blocky uniform region. In this thesis new noise reduction technique is proposed to adjust image distortion through quantization and to preserve region properties. The proposed new method, which is called NRDDF(Noise Reduction with Double Decoding Filter), uses double decoding technique to reduce noise based on JPEG image. noise is classified by noise classifier, edge/texture classifier and estimation of noise intensity in spatial-domain after first decoding. Classified noise is transformed into frequency domain and removed. Therefore this method performs second decoding and gets second decoding. In result, the proposed new method is better than the conventional method in terms of visual appearance and objective PMSE(Root Mean Square Error) and PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) measures in several experimental images.