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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제21권 제6호
발행연도
2019.1
수록면
2,899 - 2,912 (14page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2019

블록 방법에 의한 적응적 영상 잡음 제거 알고리즘
김솔미 통계학과 2019.01 학위논문
블록 방법에 의한 적응적 영상 잡음제거 알고리즘
김솔미 ,  김영화 Journal of The Korean Data Analysis Society 2019.01 학술저널

초록· 키워드

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영상기기의 발전에도 불구하고 다양한 원인으로 발생되는 잡음을 완전히 통제하는 것은 불가능하고 잡음은 영상의 화질을 악화시키므로 영상 인식이나 분석 등의 영상 활용에 악영향을 끼치게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상에 섞인 잡음과 피쳐를 구분하여 잡음을 제거해야하는데 이를 구분하는 것이 쉽지 않다. 통계학적으로는 이런 잡음을 표본분산에 근거하여 제거하는 방법으로 접근할 수 있지만, 표본분산만으로는 잡음과 피쳐를 구분하기 쉽지 않기 때문에 피쳐가 갖고 있는 방향성의 개념을 고려하는 것이 합리적이다. 다양한 방향성에 따라 표본분산을 계산할 경우, 피쳐가 갖고 있는 방향에서의 표본분산이 상대적으로 작게 나타나기 때문에 통계적 추론의 분산의 동일성에 대한 검정으로 변환할 수 있다. 본 논문에서는 두 개의 픽셀 윈도우를 활용하는 블록 방법을 통해 각 방향에서의 최대 변동과 최소 변동의 비율을 활용하여 잡음의 정도가 약할 때에는 피쳐의 정도를 강하게 반영하고, 잡음의 정도가 강할 때에는 피쳐의 정도를 약하게 반영하는 방법을 제안하였다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안하는 알고리즘에 의해 적응적으로 잡음을 제거함으로써 전체적인 영상의 질이 개선됨을 확인하였다.
#image processing #orientation #noise #Gaussian noise #noise reduction.

목차

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참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Bartlett, M. S. / 1937 / Properties of sufficiency and statistical tests / Proceedings of the Royal Society of London, Series A 160(901):268~282 google schola 조완현 / 2014 / An Image Contrast Enhancement Using New Variational Framework / Journal of The Korean Data Analysis Society 16(4):1735~1743 dbpia 조완현 / 2018 / Various Color Models and Color Feature Indexes to Predict Fruit Ripeness Stages / Journal of The Korean Data Analysis Society 20(5):2213~2221 dbpia Conover, W. J. / 1981 / A comparative study of tests for homogeneity of variances, with applications to the outer continental shelf bidding data / Technometrics 23(4):351~361 google schola Hartley, H. O. / 1950 / The use of range in analysis of variance / Biometrik 37(3/4):271~280 google schola

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