랜덤 임펄스 잡음을 제거하기 위한 가중치 스위칭 필터를 이용한 영상 복원 알고리즘

현대 사회는 4차 산업 혁명과 더불어 디지털 장비의 사용이 증가하여 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 함께 잡음 제거에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 랜덤 임펄스 잡음 제거를 위한 스위칭필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 잡음 수준을 판단하여 임계값을 구하며, 임계값은 입력 화소값과 기준치의 차이와 비교되어 필터의 가중치 스위칭 과정에 사용한다. 필터의 최종 출력은 스위칭에 따라 화소 가중치 및 변형된 가중치 메디안 필터를 적용하여 추정치를 구하며, 추정치와 입력 화소값을 비교하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 및 PSNR 등을 이용하여 기존 방법들과 비교하였다.

#영상처리 #랜덤 임펄스 잡음 #스위칭 필터 #PSNR #Image processing #Random-valued impulse noise #Switching filter

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T. K. Kim, I. H. Song, and S. H. Lee, “Noise Reduction of HDR Detail Layer using a Kalman Filter Adapted to Local Image Activity,” Journal of Korea Multimedia Society, vol. 22, no. 1, pp. 10-17, Jan. 2019.

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G. George, R. M. Oommen, S. Shelly, S. S. Philipos, and A. M. Varghese, “A Survey on Various Median Filtering Techniques For Removal of Impulse Noise From Digital Image,” in 2018 Conference on Emerging Devices and Smart Systems (ICEDSS), Tiruchengode, India, pp. 235-238, 2018.

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