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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 1,193 - 1,200 (8page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2024.28.10.1193
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현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 자동화 공정, 스마트 농장, 지능형 CCTV 등 다양한 분야에서 영상처리기술이 사용되고 있다. 이러한 시스템에서 사용되는 영상에 잡음이 발생하는 경우 예상치 못한 문제가 나타날 수 있기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거를 사용하고 있다. 본 논문에서는 복합잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 다중 퍼지 가중치에 기반한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 로컬 마스크 내부의 화소값을 대상으로 임펄스 잡음 판단을 진행하여 필터링 과정을 스위칭하며, 기준값에 따라 다수의 퍼지 가중치를 설정한다. 최종출력 영상은 퍼지 가중치와 잡음 분류 마스크를 로컬 마스크에 적용하여 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 잡음제거 기법과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR으로 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 이론
Ⅲ. 제안한 방법
Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
B. W. Cheon and N. H. Kim, “A Modified Steering Kernel Filter for AWGN Removal based on Kernel Similarity,” Journal of Information and Communication Convergence Engineering, vol. 20, no. 3, pp. 195-203, Sep. 2022. DOI: 10.56977/jicce.2022.20.3.195.
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