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저자정보
양정주 (동아대학교) 한학용 (동아대학교) 양훈기 (광운대학교) 강봉순 (동아대학교) 이기동 (동아대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제10호
발행연도
2010.10
수록면
2,261 - 2,268 (8page)

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대부분의 이미지 센서로 촬영된 영상 정보는 데이터의 저장 혹은 전송 과정에서 외부 잡음이 유입되며, 그로 인하여 원 영상의 훼손이 발생한다. 노이즈 리덕션 (Noise Reduction, NR)은 이러한 훼손된 영상을 원 영상에 가깝도록 복원하는 기법의 하나이다. 본 논문은 기존에 제안하였던 모디파이드 시그마 필터 (Modified Sigma Filter, MSF)를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 검증하기 위한 것으로, 가우시안 필터 (Gaussian Filter, GF)와 로컬 시그마 필터(Local Sigma Filter, LSF)를 이용한 노이즈 리덕션과의 성능을 비교하였다. 입력영상에 임의의 가우시안 노이즈를 추가하여 테스트 영상을 생성하였으며, PSNR 수치 비교를 통하여 세 가지 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능을 비교하였다. PSNR뿐 아니라 시뮬레이션 결과 영상의 1D plot을 통하여, 평탄 영역의 노이즈 제거 기능뿐 아니라 윤곽선영역의 훼손 방지에 있어서 모디파이드 시그마 필터를 이용한 노이즈 리덕션의 성능이 우수함을 확인하였다.
#잡음 제거 #시그마 필터 #로컬 시그마 필터 #잡음 추정 #모디파이드 시그마 필터 #가우시안 필터 #Noise Reduction(NR) #Sigma Filter(SF) #Local SF #Noise Estimation #Modified Sigma Filter(MSF) #Gaussian Filter(GF)

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 노이즈 리덕션 알고리즘
Ⅲ. 제안된 노이즈 리덕션 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 및 성능 비교
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (15)

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1. [보고서] - 정보서비스단 통계분석팀 / 2008 / Image Sensor의 시장 동향 google schola 2. [학술대회논문] - 양정주 / 2009 / 나눗셈기를 사용하지 않은 영상의 평균기 구현 / 한국신호처리시스템학회 하계학술대회 : 145 ~ 148 google schola 3. [학위논문] - 김경린 / 2009 / 모바일 폰 카메라의 성능개선을 위한 Auto Exposure 알고리즘 및 하드웨어 구현 / 동아대학교 대학원 google schola 4. [단행본] - Junichi Nakamura / 2005 / Image Sensors And Signal Processing For Digital Still Camera / CRC Pr I Llc google schola 5. [학술대회논문] - 양정주 / 2010 / 동화상 처리를 위한 Modified Sigma Filter와 Noise Variance Estimation을 이용한 노이즈 제거 장치 구현 / 대한전자공학회 SoC 학술대회 : 64 ~ 67 google schola

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